統計・解析等を勉強していく中で覚えたことを備忘録代わりに書き連ねていきます。役に立つものでも、面白いものでもありませんが、まにか間違ってたら突っ込んでもらえると助かります。ここではデータ分析手法の一つである、多変量解析について勉強したことを備忘録として書き連ねていきます。クラスター分析などがある。一般に、多変量解析を行うためには計算負荷が高く手計算ではきわめて困難だが、コンピュータの発展により、容易に実行できるようになった。総称される各種の手法がデータマイニングなどでよく使われるようになっている。Wikipediaより「多変量解析とは複数の変数に関するデータをもとにして、これらの変数間の相互関連を分析する統計的技法の総称である(体系マーケティングリサーチ事典:同友館)」とあるように、性別や年齢などの属性プロフィールデータや、ある商品やサービスに対しての認知度や理解度、好意度等に、どういう関係があるかを統計的に分析しようという極めて科学的な手法です。多変量解析とは、ある現象に1つ以上の数値(要因・要素)の大小、有無などが関係しており、そのような数値が結果に対してどのように関わっているのか、もしくはいないのかということを調べ、今後どのような結果になるかを予測しようというもの。?間違ってたら誰か指摘して下さい^^;1つ以上の数値(要因・要素)は大きく分けて以下の4つに大別される。「質」に関わる尺度(要素)でそれぞれ異なる名義尺度同士を比べたり、大小を比較したり出来ない。加減乗除のいずれも出来ない(しても意味がない)尺度のこと。名義尺度と同じく「質」に関わる尺度で、順序にのみ意味があり、尺度同士を比べることは出来ても足したり引いたり出来ない。足したり引いたり出来ない理由は、例えば「暑い」と「涼しい」の差と、「涼しい」と寒いの差が同じとは限らないため。「量」に関わる尺度で、それぞれの間隔に意味がある。「暑い」「涼しい」「寒い」は、上記の通り順にのみ意味があるが、これを「0°C・15°C・30°C」すれば、それぞれの間隔が等しくなり、間隔尺度として取り扱うことになる。足したり引いたりは出来るが掛けたり割ったりは出来ない。15°Cに15°Cを足して30°Cとしたり、30°Cから15°C引いて15°Cとすることも出来るが、30°Cと15°Cを比べて、暑さが「2倍になった」とはいえない他にも、偏差値や、IQの数値などがこれに当てはまる。「量」に関わる尺度で、0にも、それぞれの数値の比率にも意味がある。加減乗除を行うことが出来る。一般的にいう物理量である。質量・距離・大きさ・金額等その分類を間違えると多変量解説において後々大きなミスリードを来すので注意が必要。サーバーの負荷テスト再びフレームワークを使わずにPythonでニューラルネットワークを作る。Djangoで作ったライセンス認証サーバーの負荷試験をしてみた。(4)はてなブログをはじめよう!tyusuke88さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。