「データサイエンス」 一覧

「良過ぎる場合の対処法」で「多重共線性」を回避する方法として「主成分回帰法」を説明しました。今回は別法の「PLS（Partial Least Squares regression：部分的最小二乗法）回 ...

カナダのアルバータ大学とマギル大学の研究グループによって運営されている「MetaboAnalyst」を紹介します。多変量解析などの統計処理を手順を追って進めてくれるフリーソフトです。今わかっている範囲 ...

以前「相関が良すぎてもダメ」で多重共線性を取り上げました。パラメータ間に相関関係が良いものがあると、重回帰分析やマハラノビス距離計算に支障が出るという問題です。今回は「主成分回帰分析」という手法により ...

最適値を見つける手法に「シンプレックス法」があります。概念をまとめてみました。 資料はこちら　→　シンプレックス p.1　探索範囲内で実験を逐次行いながら、その結果に基づいて逐次実験をして最適点を探 ...

「どちらを選択するの？」の主成分分析に固有値と固有ベクトルの話がでてきました。固有値が主成分の分散を意味し、固有ベクトルは、主成分の方向を示し、対称行列は分散共分散行列を示します。これらの関係を求める ...