| 研究概要 |
理論的な検討として以下のようなモデルを開発、提案し、手法のプロトタイププログラムを統計解析言語S上で作成・評価した。
(1)樹形回帰モデルの線形項の整理手法の開発
線形項採用の樹形回帰モデル基本アルゴリズム(関&筒井98)について,線形モデルに変換できる再帰分割線形モデルを提案した(雑誌論文5)。
(2)混合効果モデルによる異常劣化モニタリング法
オンラインで収集される劣化データに対して、混合効果モデルにより予測モデルを作成し、異常な劣化を発見するモニタリング法を検討、提案した(雑誌論文2)。
(3)Nearest Neighbor型ノンパラメトリック回帰の距離定義の拡張
参照データセット中における重みつきユークリッド距離定義の重みを最適化することにより、説明変数の相異なる効果を考慮できる統計モデルの推定算法を提案した。
(4)サンプルセットの層別の方法論の検討
大規模データに対してサンプルの層別に使用する変量群と,目的変量を回帰するための変量群が考えられる場合について,目的変数と説明変数の関係が類似した層をSOM(Self-Organizing Maps)により識別した上で,それぞれの層の上での回帰モデルを与える方法を提案した.
(5)MDL基準を用いたモデル評価
MDL基準をノンパラメトリック検定に応用した方法を提案した(雑誌論文1)。
また、提案方法論の検証などのため、日本オペレーションズ・リサーチ学会マーケティング・データ解析研究部会他が主催した平成13,14,15年度データ解析コンペティションに参加して、以下の成績をあげた。
平成13年度 食品スーパーID付きPOSデータ 本大会優勝 (雑誌論文3)
平成14年度 百貨店ID付きPOSデータ 部会敢闘賞 (雑誌論文4)
平成15年度 系列百貨店三店舗のID付きPOSデータ 部会優良賞
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