2008 Fiscal Year Annual Research Report
共分散構造分析の応用的研究に関して特段に重要な最新トピックに関する教授法の研究
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17530489
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
豊田 秀樹 Waseda University, 文学学術院, 教授 (60217578)
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| Keywords | 共分散構造分析 / 高次積率 / データマイニング / 母数の推定 / 非統制 / 識別問題 |
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| Research Abstract |
共分散構造分析の応用的研究に関して特段に重要な最新トピックとして3次までの積率を利用した積率構造分析の応用可能性に関して主として3つの研究を行った.1つ目は「2次因子分析における構成概念の平均値の比較」である。通常、多母集団解析においては、1次の因子分析において経時比較の方法が確立されているが、2次因子分析に関しては明確な方法がなかった。時系列の構成概念の比較は、マーケティングの領域では特に重要な役割を持っている。本研究では時系列の構成概念の比較の方法を提案した。2つ目は「ポジショニング分析における概念数と尺度数を効率的に増やす方法」についての研究を行った。ポジショニング分析は探索的に3相データの解析を進める際に優れた性質を示すが、概念数と尺度数を増やすと計算時間が大変長くなる弊害があった。本研究では、多母集団解析の方法を用いて、意識的に概念と尺度を分散させることより、概念数と尺度数を効率的に増やす方法を提案した。3つ目としては、「有限混合多変量回帰モデルによるオークションデータの分析-購入後の使用目的別クラスの探索-」を行った。マーケティングの領域では、しばしば購買傾向に従ったセグメントを行うことがあり、それは潜在変数モデルのなかで、有限混合モデルとして表現される。ただしラベルスイッチ等の困難性もあり、なかなか実用化されない現状があった。本研究では、事前情報を組み込むことによって解を安定させセグメントの発見に成功した。
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Research Products
(9 results)
