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J-GLOBAL ID：201602201452649198   整理番号：16A0224861

順序カテゴリカル応答に対する多変量適応型回帰スプライン法

MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE METHOD AND ITS APPLICATIONS

著者 (3件)： 下川敏雄 (和歌山県医大 臨床研究セ) ,  辻光宏 (関西大 総合情報) ,  後藤昌司 (医学統計研究会)
資料名： 計算機統計学  (Bulletin of the Computational Statistics of Japan)
巻： 28  号： 2  ページ： 121-136  発行年： 2015年12月31日 
JST資料番号： L1432A  ISSN： 0914-8930  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： 医学研究・社会科学などの実質科学分野では,データが順序尺度で得られることが少なくない。本論文では,順序カテゴリカル応答に対する影響要因を探索する方法として,多変量適応型回帰スプライン(MARS:Multivariate Adaptive Regression Splines,Friedman,1991)法を順序カテゴリカル応答に拡張した。そこでは,比例オッズ・モデルの説明変数の線形結合に代わりに,打ち切りベキ乗基底関数を導入した。さらに,グラフィカル診断の方法として,変数重要度および部分従属度を紹介した。順序カテゴリカル応答に対するMARS法の有用性を文献事例により提示し,予測確度を数値検証により評価した。その結果,順序カテゴリカル応答に対するMARS法は比例オッズ・モデルおよび順序カテゴリカル応答に対するCART法に比べて予測確度に優れていた。(著者抄録)

シソーラス用語： *因子分析 ,  回帰分析 ,  *予測技法 ,  実験 ,  評価試験 ,  数学モデル ,  精度 ,  最適化 ,  適応系 ,  計算機アルゴリズム ,  パラメタリゼーション ,  非線形系
準シソーラス用語： 回帰スプライン法 ,  数値実験 ,  比例オッズモデル ,  予測精度 ,  *要因分析

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (21件)：

• Agresti, A. (2012). Categorical Data Analysis (3rd Edition), Wiley.
• Akaike, H. (1973). Information theory and an extension of the maximum likelihood principle, Proceedings of the Second International Symposium on Information Theory, B. N. Petrov and F. Csaki (eds), 267-281.
• Archer, K.J. (2010). rpartOrdinal: an R package for deriving a classification tree for prediciting ordinal response, Journal of Statistical Software, 34(7), 1-17.
• Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A. & Stone, C. J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth.
• Craven, P. & Wahba, G. (1979). Smoothing noisy data with spline functions: estimating the correct degree of smoothing by the method of generalized cross-validation, Numer. Math., 31, 377-403.

タイトルに関連する用語 (4件)： 順序 ,  応答 ,  多変量 ,  スプライン