神戸大学附属図書館デジタルアーカイブ
入力補助
English
カテゴリ
学内刊行物
ランキング
アクセスランキング
ダウンロードランキング
https://doi.org/10.24546/81003933
このアイテムのアクセス数:
9
件
(
2024-04-25
19:47 集計
)
閲覧可能ファイル
ファイル
フォーマット
サイズ
閲覧回数
説明
81003933 (fulltext)
pdf
779 KB
5
メタデータ
ファイル出力
メタデータID
81003933
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
検査工程における高次元データの統計的分類法に関する研究
ケンサ コウテ イニオケル コウジゲン データ ノ トウケイテキ ブンルイホウ ニカンスル ケンキュウ
その他のタイトル
Study on statistical methods for classification of multivariate observations in quality inspection
著者
夏木, 崇 ; 打田, 浩明 ; 磯貝, 恭史
著者名
夏木, 崇
Natsuki, Takashi
ナツキ, タカシ
著者名
打田, 浩明
Uchida, Hiroaki
ウチダ, ヒロアキ
著者名
磯貝, 恭史
Isogai, Takafumi
イソガイ, タカフミ
収録物名
神戸大学大学院海事科学研究科紀要
Review of Graduate School of Maritime Sciences, Kobe University
巻(号)
09
ページ
7-19
出版者
神戸大学大学院海事科学研究科
刊行日
2012
公開日
2012-07-02
抄録(自由利用可)
A multivariate observation in our quality inspection consists of one high-dimensional response variable and one independent covariate. The value of our covariate indicates the degree of goodness in some quality characteristic of our products. The dimension of multivariate observations is far higher than their sample size. Under this singular condition our problem is to estimate the value of a covariate through a given high-dimensional response variable. For our estimation we pick up several statistical methods, such as multiple regression, k nearest neighbor method and MT (so-called Mahalanobis-Taguchi) method, and compare their performance with respect to the rate of misclassification. We also propose a new method based on simple linear regression, and examine its performance.
カテゴリ
神戸大学大学院海事科学研究科紀要
>
09号(2012)
紀要論文
詳細を表示
資源タイプ
departmental bulletin paper
言語
Japanese (日本語)
ISSN
2185-2804
OPACで所蔵を検索
CiNiiで学外所蔵を検索
eISSN
2187-3232
OPACで所蔵を検索
CiNiiで学外所蔵を検索
NCID
AA12581493
OPACで所蔵を検索
CiNiiで表示
関連情報
NAID
110009452985
CiNiiで表示
ホームへ戻る