研究ホワイトボックス（32） 「単元」と「難易度」を示した「総合的な教材」をつくるには tht - 2018/4/30

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> 多変量データとしては「回転」、射影としては「傾斜」（平行四辺形や台形みたいな変形）というような…ま、スクリーンの向こうで塑像みたいなのをあっちに向けたりこっちに向けたりしてるんですよ、わかります。> 2. 不変量を駆使した研究。

「弥彦色」と「長野色」 ／ 「ブルー・トレーン」 ／ 「京都高速鉄道株式会社」 ／ 「出逢えたらラッキー Peach×ラピート ハッピーライナー」 ／ ほか tht - 2018/7/21

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> これ、俗にA9V1と呼ばれるゲーム（初版）に出てくる車両、延べ625種類について、▼「速度」、▼『基本運賃（乗客運賃単価）』、▼「編成（両数）」、▼「定員×『乗車率』」、▼「価格」、▼「運行費用」の6変量を使って、7つのクラスターに分けるk平均法（k-means）の実行結果を、▼「『乗車率』（≒『列車タイプ』）」を正解データとみなして対応を確かめたものなんです。

【自由研究】ふわコレ（6） tht - 2018/4/30

生後早期 感受性期間 節入 層分 クランベリー味 視力発達 後扉 パースペクティブ

ここで、7つの変量がありますが、あえていえば（…『あえていえば』！）このうち「容積の3乗根あたり消費電力」と「容積の3乗根あたり最大乗客数」の2つは、建物の完成後に恒常的に状況が発生し続けるものであり、建物データというデータセットの中ではどちらかといえば（…『どちらかといえば』！！）外的変数という性格が強いと思われましょう。

いわゆる「よん・さん・とお」等につきまして（仮） tht - 2019/2/1

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> （MDSに限らず）多変量データを扱いながら、問答無用で「平面に布置！」しておしまいにしちゃう（古式ゆかしい）分析って、ひどいですねぇ。> MDSより1次元（1変量）多い（※）という意味で、第1主成分、第2主成分、第3主成分の3変量（3次元）を使った「rpart」（による回帰木のプロット）も見てみましょう。

【自由研究】ゆるシミュ（6） tht - 2018/4/30

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2017年度だけでは終わらなかったので、2018年度も続いてまいります。ゲームはあくまでゲームなんですけど、楽しみながら調べ学習や課題研究の「ヒント」を見つけられたら、楽しいですよね。> > そして よがあけた！。

研究ホワイトボックス（29） 多変量データの全域を考察するには〜駅弁の商品構成を例に（後編） tht - 2017/12/3

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しかし、その選択の背後には、「本質的」と考えられた7変量のような多変量データが潜んでいるのです。わたしたちはどうやって多変量データを簡単に扱っている（もしくは扱えたつもりになりながら実は大きく見落としている？）のでしょうか。

【北見北上】「もんじゃストリート」は続くよ（網走編）【網走アポロ石油あり】 tht - 2018/6/10

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しかも、考慮すべき変量は、（「定員×『乗車率』」というかけ算もしながら）本質的に6種類もあるんです。

研究ホワイトボックス（27） 多変量データの全域を考察するには〜駅弁の商品構成を例に（前編） tht - 2017/12/3

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それはそれとしまして、いま数学から続けて統計（学）を学ぼうというときの最大のモチベーションは、多変量解析に進むことであろうとの認識にございます。そのためには初歩の例題としても、まずもって（…『まずもって』！）じゅうぶんに多変量でないといけないなぁ、との思いにございます。