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J-GLOBAL ID：201202270781800338   整理番号：12A0100796

Random Forestを用いた欠測データの補完に基づく大学入試センター試験科目間得点差

Data Imputation by Random Forest-The Principle and Its Application for National Center Test in Japan-

著者 (1件)： 石岡恒憲 (大学入試セ)
資料名： 応用統計学  (Japanese Journal of Applied Statistics)
巻： 40  号： 3  ページ： 193-209  発行年： 2011年12月30日 
JST資料番号： L2638A  ISSN： 0285-0370  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Breimanによって提案された分類や非線形回帰のための集団学習の方法の一つであるRandom Forest(RF)が,欠測を多く含む大量データに対して安定してかつ精度のよいデータ補完(imputation)を実施することを示す。本報告では,RFによるデータ補完の方法について解説し,ある年度のセンター試験の理科および社会の科目間難易比較についての応用例を示す。説明変数が全て同等もしくは同列ではなく,幾つかの説明変数がグループにまとめられ,またそのグループの中から一つが排他的に選択されるような場合には本報告の手順は有効であろう。(著者抄録)

シソーラス用語： *試験 ,  測定データ ,  *データ解析 ,  カリキュラム ,  度 ,  学力検査 ,  パラメータ ,  変数
準シソーラス用語： 学力試験 ,  欠測データ ,  社会科 ,  説明変数 ,  *大学入試 ,  難易度 ,  理科

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (24件)：

• 青木敏,大津起夫,竹村彰通,沼田泰英 (2010): 大学入試センター試験科目選択データの統計解析,応用統計学 39 (2&3),71-100.
• Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A. and Stone., C. J. (1984): Classification and Regression Trees, Wadsworth.
• Breiman, L.\\ (1996): Bagging predictors, Machine Learning 24, 123-140.
• Breiman, L., Friedman, J., Stone, C.J. and Olshen, R.A. (1998): <I> Classification and Regression Trees</I>, Chapman & Hall/CRC.
• Breiman, L. (2001): Random Forests, Machine Learning 45 (1), 5-32. (DOI: 10.1023/A:1010933404324, http://www.springerlink.com/content/u0p06167n6173512/)

タイトルに関連する用語 (4件)： 欠測データ ,  補完 ,  試験 ,  得点