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回帰分析応用編(諏訪大成研用)
モデル作成
入出力(U, y) の実
データから対象特性
の数式モデル作成
構造
時間
線形
静的 static
回帰分析
対象
U
入力
?
Black box
動的 dynamic
自己回帰法
AR model
MA model
ARMA model
y
出力
Neural network
非線形 GMDH
Group method
of data handling
回帰分析の教材
Volterra series
expression
http://www.rs.kagu.tus.ac.jp/~ohnari/sim/sim.html
031004
031221
1
t表
参考
031020
2
t0.05 分布値の回帰結果
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3
t(Φ,0.05)の回帰モデル作成
t検定の基準の値は,t分布表から,自由度Φと
有意水準αに応じる値を拾ったり,内挿して求め
る。面倒だね。回帰分析で近似式を作ろう。
私が作った近似式は,
t(Φ,0.05) = 1.9585 + 2.4415 Φ-1 + 2.1852 Φ-2
この式より精度のよい近似式を作った学生もいる。
君も挑戦してみては?
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4
計算機制御のための数式モデル
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5
計算機制御モデルのための回帰分析
4.
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6
回帰分析に関する自由課題
身近にあるモデリングの課題を探し出し,重回帰分
析(独立変数は2つ以上)を用いてモデルを構築する。
例えば,ワンルームマンションを取り上げると,家賃
は何によって決まるか,と疑問が沸く。広さ,駅から
の距離,築年数,階数,などに依存しそうだ。データ
を集めるため,「アパマン」などの賃貸情報を探すこ
とになる。
ワンルームマンションの家賃は例示したので,課題と
して選ばないこと。
直感勾配は描こうとしないこと。
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自由課題のレポートのまとめ方
(1)
1.タイトル
対象
従属変数に及ぼす独立変数の寄与・影響
[手法],[結果]は,タイトルとしては多分,不適切である
2.目的,ねらい
対象 分析目的
従属変数
仮説:経験論,常識
主要な独立変数
手法のチェック
3.使用データ
データは記載するのが原則。追試ができなくてはならない
出典,測定日時・場所・条件を明記
4.散布図
横軸と縦軸の名称記入。Captionの記入:意図の反映
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自由課題のレポートのまとめ方
(2)
5.回帰分析
単回帰
重回帰:多項式(polynomial)で表現
polynomial = 複数の独立変数または多重項
変数の選択:変数減少法
6.分析結果の考察
統計値: t 値(F値),R, R2 は目安
散布図上に回帰式や回帰係数を描く
→外挿上の問題点を明確に
各データに関する誤差の評価。特に適用範囲で誤差を評
価
7.今後の課題
見直し: 仮説? データ? 変数? 手法?
論理的帰結でないことは言わない
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感想なら,それを仮説にフィードバックすること
自由課題タイトルの改善例
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回帰分析の応用
・ t(Φ,0.05)の数式化
・潮位予測
・圧延時の先進率計算式
・ゴルフの飛距離は何に依存するか
・多重共線性
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河口堰制御のための潮位予測計算
河口堰最適制御方式
データ
名古屋港の実測潮位と
気象観測値を利用
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計算方式
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河口堰制御のための潮位予測回帰モデル
潮位 = 天文潮 + 気象潮
天文潮による潮位(調和分解による)
ht = S0 + ΣfHcos(nt+V0+u-k)
H:各分潮の半潮差,f:Hの経年変化係数,k:遅角, V0+u:天文引数,
S0:平均水面,n:各分潮の速度,t:時刻
気象潮: 高潮時の実験式
hk = a(1013-p) + bv2cos(θ- θ0)
p:気圧,v:風速, θ:風向, θ0 :主風向, a:気圧係数,b:風速係数
回帰式 --- 変数減少法でα,β,a,b,S0を決定。
h(t) = S0 + Σ(αcosnt+βsinnt)
+ a(1013-p(t)) + bv(t)2cos(θ(t) - θ0)
h(t), p(t), v(t), θ(t): 実測の潮位,気圧,風速,風向
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潮位予測モデルの評価
予測誤差の評価
実測潮位と計算
値との比較曲線
誤差(実測潮位-計
算値)のヒストグラム
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圧延時の先進率fの対数型簡略式
(A)
R
H
1+f
圧下率
対数型簡略式
r=
h
H-h
H:入口板厚
h: 出口板厚
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h
先進率の線形簡略式(B)1
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先進率の線形簡略式(B)2
線形多項
式近似
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対数型回帰式の誤差
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ゴルフクラブの長さやロフト角が飛
距離に及ぼす影響
目的 各ゴルフクラブはボールの飛距離が異なるように作られてい
る。クラブは,長さおよびロフト角に従って飛距離が一定に変ってい
くことが望ましい。3変数がどのような関係になっているかを調べる。
使用データ
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飛距離 vs 長さ および ロフト角
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多重共線性
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回帰分析結果の吟味(1)
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回帰分析結果の吟味(2)
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回帰分析結果の評価
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2.6 回帰分析のKey words
回帰分析: 線形・static
モデル構造(多項式) vs 係数値
モデルの評価: 標本/母集団,散布図
構造(変数選択): 仮説,散布図,経験・知識
標本: 係数の有意性,散布図,統計量,t 値,残差
平方和,単相関,偏相関,多重共線性
母集団: 重相関,FPE,AIC,Cross validation,散布
図,経験・知識,Teaching data/checking data
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