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J-GLOBAL ID：201702290242486850   整理番号：17A1304459

分析化学者のための多変量解析入門 判別分析:応用

著者 (1件)： 中村哲 (農林水産消費安全技術セ)
資料名： ぶんせき
号： 10  ページ： 449-450  発行年： 2017年10月05日 
JST資料番号： S0128B  ISSN： 0386-2178  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 分析化学では一つの試料から複数のデータを得たり,組み合わせた分析法で複数のデータを得ることがある。教師あり分類法は複数の測定データや画像データの中から特徴あるデータを選び出して分類できる。ここでは,判別分析を含む教師あり分類法を使用するときの試料や変数の取り扱いについて解説する。教師あり分類法の訓練セットに用いる試料の必要条件を標本集団との関係で述べ,濃度または濃度の自然対数を説明変数とした二次判別分析や線形判別分析への適用例を示す。

シソーラス用語： *判別分析 ,  多変量解析 ,  分析化学 ,  データ解析 ,  自動分類 ,  画像処理 ,  教師つき学習 ,  パラメータ ,  変数
準シソーラス用語： 二次判別分析 ,  線形判別分析 ,  教師あり分類 ,  説明変数

分類 (1件)： 分析化学一般  (CC02010H)

引用文献 (2件)：

• JIS K 1557-6,プラスチック-ポリウレタン原料ポリオール試験方法-第6部:近赤外(NIR)分光法による水酸基価の求め方(2009)
• R : A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, https://www.R-project.org/(2017年3月15日,最終確認)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分析化学 ,  多変量解析 ,  判別分析 ,  応用