MTシステムにおける小標本データの解析方法

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  • Consideration to Apply the Mahalanobis-Taguchi Method to Small Sample Data
  • MT システム ニ オケル ショウヒョウホン データ ノ カイセキ ホウホウ

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抄録

MT（Mahalanobis-Taguchi）法は，異常検知やパターン認識の問題を扱う基本的な多変量解析法である．しかし，十分なサンプル数が確保できなければ，MT法は大きな予測バイアスをもってしまう．そのため，小標本データのようなサンプル数が不足するデータの場合，良好な判定結果が得られるとは限らない．そこで本研究では，まず既存の対策方法には，未知データ検出力の問題があることを示す．次に，小標本データの場合に有効な新たな解析プロセスを2つ提案する．最後に，実データ解析およびシミュレーションの結果をもとに，提案プロセスにおける，多重共線性が発生した場合の適用方法とデータパターンに応じた使い分けについて考察する．

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