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J-GLOBAL ID：201702278962932902   整理番号：17A1457635

分光偏光解析法データ解析におけるモデル選択:スクリーニング感度解析を用いた結合情報基準アプローチ【Powered by NICT】

Model selection in spectroscopic ellipsometry data analysis: Combining an information criteria approach with screening sensitivity analysis

著者 (1件)： Likhachev D.V. (GLOBALFOUNDRIES Dresden Module One LLC & Co. KG, Wilschdorfer Landstr. 101, D-01109 Dresden, Germany)
資料名： Applied Surface Science  (Applied Surface Science)
巻： 421  号： PB  ページ： 617-623  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0707B  ISSN： 0169-4332  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 光計測の分野では,実験データに適合する最良モデルの選択は不可欠である非自明な問題。実際には,これは計測工学専門家の意見に大きく依存する非常に主観的で厄介な仕事である。本論文では,偏光解析データ解析におけるモデル選択への系統的アプローチを提案した。,すなわち,Akaike(A IC)とBayes(BIC)情報基準モデル選択のための二つの良く確立された統計的手法を適用した種々の複雑さをもつ異なる分散モデルを比較し,一連の候補モデルからの「最良」を決定する客観的にした。情報量基準は,適合とモデルの複雑性の良さの間のバランスを定量する最も最適な方法を示唆した。いわゆる「基本効果」(Morris法)に基づくスクリーニング形パラメトリック感度解析と組み合わせたこのアプローチは,種々のモデルを比較し,評価,重要なモデルパラメータを同定し,偏光解析測定評価のプロセスを著しく向上させることを可能にした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *スクリーニング ,  計測工学 ,  *感度解析 ,  *偏光解析法 ,  *データ解析 ,  統計的方法 ,  光学的測定
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  複雑性 ,  情報量基準 ,  分散モデル ,  *モデル選択 ,  *分光偏光解析法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データ解析 ,  モデル選択 ,  情報基準 ,  感度解析 ,  Parameterization ,  分光偏光解析法

分類 (3件)： 物理的手法を用いた吸着の研究  (CB12043P) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  レーザ照射・損傷  (BK16040S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分光偏光解析法 ,  データ解析 ,  モデル選択 ,  スクリーニング ,  感度解析