研究ホワイトボックス（30） ハイパー・ゼロ：「主成分分析」FAQ tht - 2017/12/19

気筒数 自乗 埼玉県立久喜図書館 ヘリウム 類似点 退行 粉体 探索的因子分析

> 主成分分析 (Principle Components Analysis) は、予測モデリングやクラスター分析を含む統計プロシージャーの多くで利用することができます。これに対して、因子分析 (Factor Analysis) は、数学的にはPCAと多くの類似点を持つ統計的手法ですが、その目的は若干異なります。

JR西日本「データ分析コンテストの開催」を遠目に眺める（談） tht - 2017/12/7

観測機器 腐食 新日鉄住金 感謝デー 等ラウドネス曲線 幅跳 自己相関 キッズコーナー

> Time Series Analysis。・「The 3rd Big Data Analysis Contest」。

「決定木」を1度忘れて再び「ランダムフォレスト」に至る（談） tht - 2017/11/19

偽札 自乗 住宅供給公社 類似点 明日葉 粒径 オモテ Linear

⇒線形判別分析（LDA：Linear Discriminant Analysis）。

研究ホワイトボックス（31） ハイパー・ゼロ：「主成分分析」FAQ（補遺編）〜ふれねる「スクリープロット」の崖＜がい＞ tht - 2017/12/19

Multiple 平方和 因子負荷量 座標軸 意味空間 重相関係数 直交回転 斜交回転

> 　Item Response Analysis by Exploratory Factor Analysis of tetrachoric/polychoric correlations。

研究ホワイトボックス（16） 研究課題のありかにあたりをつけるには（超長期編） tht - 2017/4/29

複眼的 TOSBAC 平均文長 Knowledge Tree 平均文数 実践者 情報開示

・（再掲）「A Study for Long-term Analysis for Volunteer-based Knowledge Sharing; 3,501 Days of Our Forum」のイメージです（2016年4月2日）。

研究ホワイトボックス（26） 商用製品に頼らずに「PLS回帰」を理解して使いこなすには tht - 2017/12/3

自乗 23m オクタン価 外的基準 東京図書 クロスバリデーション 乗法 変数選択

> 村田製作所はQuality Lifecycle Analysisを採用することで、GUIでのデータの抽出、加工、分析が実現し、従来よりも容易に、迅速に品質データを活用できる環境を構築しているという。

「都道府県別データを用いた図書館貸出冊数と書籍販売金額の相関分析」（2017年6月）ほかを「経済状況と公共図書館の利用 : 都道府県パネルデータを用いた分析」（2004年6月）ほかで読み解く（談） tht - 2017/11/3

通学先 ミルキー ブートストラップ法 内科 DEA バクテリア OPAC 日野市

医療サービスの場合にはアウトプットに多様性があるため、生産関数よりも、費用関数の推計やDEA分析（Data Envelope Analysis）が多く行われている。この分野では生産関数や費用関数の推計において、SFA（Stochastic Frontier Analysis）が頻繁に用いられている。

「テレビ視聴時間の規定要因を探る」（2016年7月）を読み解く（前編） tht - 2020/12/1

カテゴリ変数 学歴 直交回転 斜交回転 質的変数 量的変数 共分散行列 ハニー

> 主成分分析（PCA; Principal Component Analysis）は、複数の変数における変動をできるだけ説明する、少数の独立した線形結合（主成分）を求めます。主成分分析は次元を削減する手法であり、探索的データ分析（EDA; Exploratory Data Analysis）の手法の1つです。