多次元的数量化方式に関する研究

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著者

    • 関, 庸一 セキ, ヨウイチ

書誌事項

タイトル

多次元的数量化方式に関する研究

著者名

関, 庸一

著者別名

セキ, ヨウイチ

学位授与大学

早稲田大学

取得学位

工学博士

学位授与番号

甲第851号

学位授与年月日

1990-10-18

注記・抄録

博士論文

目次

  1. 目次 / (0003.jp2)
  2. 第1章 序章 / p1 (0004.jp2)
  3. 1.1 研究目的 / p1 (0004.jp2)
  4. 1.2 数量化方式と数量化データの構造 / p2 (0005.jp2)
  5. 1.3 数量化に関する従来の研究 / p14 (0011.jp2)
  6. 1.4 本研究のアプローチの方法 / p18 (0013.jp2)
  7. 第2章 基本評定モデル / p24 (0016.jp2)
  8. 2.1 本章の目的 / p24 (0016.jp2)
  9. 2.2 評定空間の定義 / p24 (0016.jp2)
  10. 2.3 評定過程に対する仮定 / p31 (0020.jp2)
  11. 2.4 基本評定モデルの自由度 / p34 (0021.jp2)
  12. 2.5 評定データの取扱い / p35 (0022.jp2)
  13. 2.6 本章の要約 / p36 (0022.jp2)
  14. 第3章 類似度に基づく数量化方式 / p37 (0023.jp2)
  15. 3.1 本章の目的 / p37 (0023.jp2)
  16. 3.2 類似度の構成 / p37 (0023.jp2)
  17. 3.3 類似度行列に基づく推定法 / p46 (0028.jp2)
  18. 3.4 評定空間の簡便推定法 / p54 (0032.jp2)
  19. 3.5 本章の要約 / p55 (0032.jp2)
  20. 第4章 確率評定モデルに基づく最尤数量化方式 / p56 (0033.jp2)
  21. 4.1 本章の目的 / p56 (0033.jp2)
  22. 4.2 基本評定モデルに対する確率構造の導入 / p57 (0034.jp2)
  23. 4.3 評定空間の最尤推定法 / p59 (0035.jp2)
  24. 4.4 数値例 / p66 (0038.jp2)
  25. 4.5 本章の要約 / p67 (0039.jp2)
  26. 第5章 線形構造を持つ評定空間の構成 / p68 (0039.jp2)
  27. 5.1 本章の目的 / p68 (0039.jp2)
  28. 5.2 評定空間への線形構造の導入 / p68 (0039.jp2)
  29. 5.3 線形確率評定モデルの最尤推定法 / p73 (0042.jp2)
  30. 5.4 数値例 / p75 (0043.jp2)
  31. 5.5 本章の要約 / p79 (0045.jp2)
  32. 第6章 モデル選択の方法と提案モデルの比較 / p80 (0045.jp2)
  33. 6.1 本章の目的 / p80 (0045.jp2)
  34. 6.2 モデルの比較規準 / p80 (0045.jp2)
  35. 6.3 解析対象データと解析目的 / p82 (0046.jp2)
  36. 6.4 ノンパラメトリックな評定空間の構成例 / p88 (0049.jp2)
  37. 6.5 パラメトリックな評定空間の構成例 / p94 (0052.jp2)
  38. 6.6 評定空間での仮説の検討 / p101 (0056.jp2)
  39. 6.7 調査設計への利用法 / p106 (0058.jp2)
  40. 6.8 本章の要約 / p107 (0059.jp2)
  41. 第7章 結論 / p108 (0059.jp2)
  42. 謝辞 / p110 (0060.jp2)
  43. 参考文献 / p111 (0061.jp2)
  44. 付録 / A-1 / (0064.jp2)
  45. A 評定データへの双対尺度法の適用方法 / A-1 / (0064.jp2)
  46. B 尤度関数の性質 / B-1 / (0065.jp2)
  47. 研究業績 / p1 (0076.jp2)
5アクセス

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000076588
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000000076791
  • DOI(NDL)
  • NDL書誌ID
    • 000000240902
  • データ提供元
    • NDL ONLINE
    • NDLデジタルコレクション
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