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感性工学
14問 • 2年前
  • yhujikolp qawsedrftg
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    問題一覧

  • 1

    複数の説明変数から1つの目的変数を推定

    回帰分析

  • 2

    量的な説明変数から質的変数

    判別分析

  • 3

    多くの量的説明変数をより少ない指標(合成変数)に要約する手法。

    主成分分析

  • 4

    複雑な現象を背後に潜む原因(因子)を探って理解するための手法

    因子分析

  • 5

    様々な特性をもつ対象を類似性の指標を元にグルーピングする手法

    クラスター分析

  • 6

    評価の対象の類似性を距離とし、多次元空間の点として視覚的に配置

    多次元尺度構成法

  • 7

    標準化データと主成分の相関係数

    主成分負荷量

  • 8

    平均は0になる

    主成分得点

  • 9

    元のデータをどの程度説明しているかの尺度

    寄与率

  • 10

    寄与率の式

    S_r=beta1*S_xy

  • 11

    S_yyの式

    S_yy=S_e+S_r

  • 12

    寄与率R²

    1-S_e/S_yy

  • 13

    重回帰分析の式

    β1S11 + β2S12 = S1y β1S12 + β2S22 = S2y y= ¯y + β1(x1i − x¯1) + β2(x2i − x¯2)

  • 14

    重相関係数

    SR = β1S1y + β2S2y Syy = Se + SR R²=SR/Syy

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  • 3

    多くの量的説明変数をより少ない指標(合成変数)に要約する手法。

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  • 4

    複雑な現象を背後に潜む原因(因子)を探って理解するための手法

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  • 5

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  • 6

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  • 7

    標準化データと主成分の相関係数

    主成分負荷量

  • 8

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    主成分得点

  • 9

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    寄与率

  • 10

    寄与率の式

    S_r=beta1*S_xy

  • 11

    S_yyの式

    S_yy=S_e+S_r

  • 12

    寄与率R²

    1-S_e/S_yy

  • 13

    重回帰分析の式

    β1S11 + β2S12 = S1y β1S12 + β2S22 = S2y y= ¯y + β1(x1i − x¯1) + β2(x2i − x¯2)

  • 14

    重相関係数

    SR = β1S1y + β2S2y Syy = Se + SR R²=SR/Syy