回帰係数=寄与度とすることは危険、どうしても寄与度を求めたいときはPCRやPLSの1成分モデルで、ただ基本的には寄与度ではなく重要度で議論
タイトルで言いたいことはほとんど言っていますが、丁寧に説明します。たとえば最小二乗法による線形重回帰分析や部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) や Least Absolute ...
「実験計画と分散分析のはなし改訂版-効率よい計画とデータ解析のコツ」 実験計画法の考え方や分散分析の基礎を学びたい方へ
大村平, 「実験計画と分散分析のはなし改訂版-効率よい計画とデータ解析のコツ」, 日科技連出版社, 2013日科技連出版社: Amazon: 実験計画法の考え方や分散分析の基礎を学べる本です。初版が 1984 年に発行され、2013 年に改...
データセット作成のときに注意する６つのこと
データ解析・機械学習を行うためには、データセットが必須です。エクセルファイルや実験ノートなどからデータを集めて、整理してまとめると思います。そのようにしてデータセットを作成するとき、注意することがあります。６つそれぞれ説明します。1. xl...
「マンガでわかる統計学[因子分析編]」 主成分分析・因子分析の基礎を学びたい方へ
高橋信, 「マンガでわかる統計学」, オーム社, 2006オーム社: Amazon: 「マンガでわかる統計学」、「マンガでわかる統計学」に続く第三弾です。今回は主成分分析や因子分析についてです。ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマ...
論文の緒言・手法・結果と考察・結言に何を書けばよいのか？
金子研ではこの季節になり、学生たちが研究要旨を作成したり、私が内容を添削したりしています。金子研のように分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理や制御関係の研究をしていると、研究成果には、基本的にそれらの設計・管理を行うための手法にな...
「マンガでわかる統計学[回帰分析編]」 回帰分析の基礎を学びたい方へ
高橋信, 「マンガでわかる統計学」, オーム社, 2005オーム社: Amazon: 「マンガでわかる統計学」の続編です。今回は回帰分析についてです。最後に目的変数が 0, 1 の判別分析 (クラス分類) も取り上げられています。データの種...
研究室を選ぶことも、研究室が決まってから卒業するときに入ってよかったといえるよう頑張ることも大事
明治大学応用化学科の3年生は、4年生で配属する研究室を選ぶシーズンです。ぜひ皆さんが入りたい研究室に入ってくれることを祈っています。ただ、研究室にはそれぞれ定員がありますので、全員が第一希望の研究室に入るということは非常に難しいです。さらに...
「マンガでわかるデータベース」 データベースの構築、運用、利用をする方へ
高橋信, 「マンガでわかるデータベース」, オーム社, 2005オーム社: Amazon: データ解析・機械学習をするときには、必ずデータセットが必要になります。そのようなデータセットを含むデータベースの内容やデータベースを構築する方法、運...
モデルを運用することを想定して、モデルの設計をしましょう！
説明変数 X と目的変数 Y の間でモデル Y = f(X) を構築するとき、やはり今あるデータで構築できる最適なモデルを構築したいと思います。そのためモデルを設計します。新たな X を提案・作成したり、X の組み合わせを選んだり、回帰分析...
「確率統計キャンパス・ゼミ」 統計学の基礎から色々な検定・推定、確率密度関数、ベイズの定理、マルコフ過程・マルコフ連鎖の基礎まで
馬場敬之, 「確率統計キャンパス・ゼミ」(改訂5までは「統計学キャンパス・ゼミ」), マセマ出版社, 2023 (改訂8)マセマ出版社: Amazon: 統計学についてわかりやすく学べる本です。以前に紹介した「マンガでわかる統計学」より内容...