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J-GLOBAL ID：202002222524259174   整理番号：20A0604649

TaguchiのT法に基づく一変量時系列解析法の提案

Proposal for a univariate time series analysis method based on Taguchi’s T - method

著者 (2件)： Matsui Shushiro (Waseda University) ,  Nagata Yasushi (Waseda University)
資料名： Total Quality Science (Web)  (Total Quality Science (Web))
巻： 5  号： 1  ページ： 1-10(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0642A  ISSN： 2189-3195  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： TaguchiのT法は,多変量データから出力値を予測するために用いられる方法である。T法は,計算が重回帰分析よりも簡単であるという利点をもつ。時系列解析では,計算量を減らすことが重要である。本論文では,著者らはT法を一変量時系列解析に適用する方法を提案した。さらに,著者らはさまざまな条件下でこれをシミュレーションすることを提案した。予測精度については,著者らはT法,ARモデルの適合,および以前の研究で提案した改良T法を比較した。改良T法はTa法とTb法であった。本研究は,T法を用いた予測が,特定の条件下でARモデルを用いた予測よりもより正確であることを示した。解析される時系列データが非定常モデルに近い場合,ARモデルを用いた予測の精度は悪化した。これは,ARモデルが定常性を仮定しているからであるが,田口のT法はそうではなかった。結果として,著者らは,単変量時系列解析にT法を用いることはターゲットモデルと自己回帰係数値に対してロバストであることを示すことができた。すなわち,この方法では,時系列データの性質の違いによる予測精度の低下はわずかであった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *田口メソッド ,  *時系列分析 ,  自己回帰モデル ,  回帰分析 ,  データ ,  計算量 ,  計算機シミュレーション ,  精度 ,  性質
準シソーラス用語： *T法 ,  自己回帰 ,  多変量データ ,  定常性 ,  予測精度

著者キーワード (5件)： 一変量時系列 ,  T法 ,  ARモデル ,  定常性 ,  自己回帰係数

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (9件)：

• 1 Ide, T. (2015), Introduction to Anomaly Detection using Machine Learning -A Practical Guide with R-, CORONA PUBLISHING (in Japanese).
• 2 Inoh, A., Nagata, Y., Horita, K. and Mori, A. (2012), Prediction Accuracies of Improved Taguchi’s T Methods Compared to those of Multiple Regression Analysis, the Japanese Society for Quality Control, 42, (2), 103-115. (in Japanese)
• 3 Kawada, H. and Nagata, Y. (2015), An Application of a Generalized Inverse Regression Estimator to Taguchi’s T Method, Total Quality Science, 1, 12-21.
• 4 Kawada, H. and Nagata, Y. (2015), Studies on the Item Selection in Taguchi’s T-method, Journal of Japanese Society for Quality Control, 45, 179-193 (in Japanese).
• 5 Kitagawa, G. (2005), Introduction Time Series Analysis, Iwanami Shoten (in Japanese).

タイトルに関連する用語 (4件)： T法 ,  変量 ,  時系列解析 ,  提案