抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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データセットには大量で多様な内容をもつものが存在する。このようなデータセットを解析するために,データの本質的な情報をできるだけ損失することなく,膨大で複雑なデータセットを集約するシンボリックデータ解析(SDA;Symbolic Data Analysis)をDidayらが提唱した。この集約されたデータセットのことをシンボリックデータと呼ぶ。統計学の分野での一つの問題として,情報の縮約があり,その代表的な手法として,主成分分析法(PCA)が挙げられる。SDAの枠組みにおいてもPCAの研究は行われており,区間値で表現されるインターバルデータに対して積極的に進められてきた。しかし,元のデータセットを区間値に集約するため,データのばらつきが無視されている。本来ばらつきとは,データにおいて本質的で,利用すべき特性である。データセットの集約を行いつつも,ばらつきを考慮した解析を行うためには,各変数がヒストグラムで表現されるモダルインターバルデータが重要となる。以上の背景により,本論文では,モダルインターバルデータに対するPCAを提案する。さらに,数値実験により,既存手法との比較および提案手法の実用性を示す。(著者抄録)