Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
共分散構造分析の概要
Search
Masahiro1
December 03, 2020
Research
2.1k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
共分散構造分析の概要
Qiitaの記事用
Masahiro1
December 03, 2020
Other Decks in Research
See All in Research
東京大学工学部計数工学科、計数工学特別講義の説明資料
kikuzo
0
590
nlp2026 In-Context Learningに基づく経路案内のための地理的知識の活用方法に関する検討
takashiinui
0
120
言語モデルから言語について語る際に押さえておきたいこと
eumesy
PRO
7
2.5k
AY 2026 Guide to Academic Writing Using Generative AI - Workshop
ks91
PRO
0
150
Sequences of Logits Reveal the Low Rank Structure of Language Models
sansantech
PRO
1
300
SAKURAONE:An Open Ethernet-based AI HPC System And Its Observed Workload Dynamicsin a Single-Tenant LLM Development Environment
yuukit
1
510
大規模言語モデルは誰を覚えているか / Who Do Large Language Models Memorize?
upura
0
110
データサイエンティストの就労意識~2015 → 2026 一般(個人)会員アンケートより
datascientistsociety
PRO
0
570
kintone リサーチ副部/UXリサーチャー 業務紹介
cybozuinsideout
PRO
0
130
ふとした出会いで生まれたSkillが、 社内利用1位になるまで
mikimhk
10
11k
AIで最適化を解けるか?
mickey_kubo
0
140
Claude Code × autoresearch 実践
mathbullet
0
230
Featured
See All Featured
Everyday Curiosity
cassininazir
0
270
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
750
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8.3k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
6k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.6k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
1
2.8k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.4k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
67k
Fireside Chat
paigeccino
42
4k
Transcript
共分散構造分析は変数間の関連を調べる統計⼿法 ③誤差変数間に共変関係(共分散が0でない事) を仮定する。潜在変数以外の共通要因を仮定する ことになる。 ④ 係数a、共変関係(誤差変数e同⼠の共分散)、 誤差変数eの分散、誤差変数eを仮定していない潜 在変数f・観測変数xの分散、を推定する。最尤推 定や最⼩2乗法で求める。 f2
f1 x4 x5 x6 x7 x1 x2 x3 e4 e5 e6 e7 e1 e2 e3 e8 a5 a6 a2 a4 a7 a1 a3 ①測定⽅程式を⽴てる。潜在変数f・誤差変数eから観測変数x への影響を表す。 x4 = a4 × f2 + e4 x5 = a5 × f2 + e5 x6 = a6 × f2 + e6 x7 = a7 × f2 + e7 x1 = a1 × f1 + e1 x2 = a2 × f1 + e2 x3 = a3 × f1 + e3 f2 = a8 × f1 + e8 共変関係 ②構造⽅程式を⽴てる。測定⽅程式以外の影響関係を表す。 a8 f : 潜在変数 x : 観測変数 e : 誤差変数 a : 係数
共分散構造分析は変数間の関連を調べる統計⼿法 ③誤差変数間に共変関係(共分散が0でない事) を仮定する。潜在変数以外の共通要因を仮定する ことになる。 ④ 係数a、共変関係(誤差変数e同⼠の共分散)、 誤差変数eの分散、誤差変数eを仮定していない潜 在変数f・観測変数xの分散、を推定する。最尤推 定や最⼩2乗法で求める。 f2
f1 x4 x5 x6 x7 x1 x2 x3 e4 e5 e6 e7 e1 e2 e3 e8 a5 a6 a2 a4 a7 a1 a3 ①測定⽅程式を⽴てる。潜在変数f・誤差変数eから観測変数x への影響を表す。 x4 = a4 × f2 + e4 x5 = a5 × f2 + e5 x6 = a6 × f2 + e6 x7 = a7 × f2 + e7 x1 = a1 × f1 + e1 x2 = a2 × f1 + e2 x3 = a3 × f1 + e3 f2 = a8 × f1 + e8 共変関係 ②構造⽅程式を⽴てる。測定⽅程式以外の影響関係を表す。 a8 f : 潜在変数 x : 観測変数 e : 誤差変数 a : 係数
共分散構造分析は変数間の関連を調べる統計⼿法 ③誤差変数間に共変関係(共分散が0でない事) を仮定する。潜在変数以外の共通要因を仮定する ことになる。 ④ 係数a、共変関係(誤差変数e同⼠の共分散)、 誤差変数eの分散、誤差変数eを仮定していない潜 在変数f・観測変数xの分散、を推定する。最尤推 定や最⼩2乗法で求める。 f2
f1 x4 x5 x6 x7 x1 x2 x3 e4 e5 e6 e7 e1 e2 e3 e8 a5 a6 a2 a4 a7 a1 a3 ①測定⽅程式を⽴てる。潜在変数f・誤差変数eから観測変数x への影響を表す。 x4 = a4 × f2 + e4 x5 = a5 × f2 + e5 x6 = a6 × f2 + e6 x7 = a7 × f2 + e7 x1 = a1 × f1 + e1 x2 = a2 × f1 + e2 x3 = a3 × f1 + e3 f2 = a8 × f1 + e8 共変関係 ②構造⽅程式を⽴てる。測定⽅程式以外の影響関係を表す。 a8 f : 潜在変数 x : 観測変数 e : 誤差変数 a : 係数
共分散構造分析は変数間の関連を調べる統計⼿法 ③誤差変数間に共変関係(共分散が0でない事) を仮定する。潜在変数以外の共通要因を仮定する ことになる。 ④ 係数a、共変関係(誤差変数e同⼠の共分散)、 誤差変数eの分散、誤差変数eを仮定していない潜 在変数f・観測変数xの分散、を推定する。最尤推 定や最⼩2乗法で求める。 f
: 潜在変数 x : 観測変数 e : 誤差変数 a : 係数 f2 f1 x4 x5 x6 x7 x1 x2 x3 e4 e5 e6 e7 e1 e2 e3 e8 a5 a6 a2 a4 a7 a1 a3 ①測定⽅程式を⽴てる。潜在変数f・誤差変数eから観測変数x への影響を表す。 x4 = a4 × f2 + e4 x5 = a5 × f2 + e5 x6 = a6 × f2 + e6 x7 = a7 × f2 + e7 x1 = a1 × f1 + e1 x2 = a2 × f1 + e2 x3 = a3 × f1 + e3 f2 = a8 × f1 + e8 共変関係 ②構造⽅程式を⽴てる。測定⽅程式以外の影響関係を表す。 a8
共分散構造分析は変数間の関連を調べる統計⼿法 ③誤差変数間に共変関係(共分散が0でない事) を仮定する。潜在変数以外の共通要因を仮定する ことになる。 ④ 係数a、共変関係(誤差変数e同⼠の共分散)、 誤差変数eの分散、誤差変数eを仮定していない潜 在変数f・観測変数xの分散、を推定する。最尤推 定や最⼩2乗法で求める。 f2
f1 x4 x5 x6 x7 x1 x2 x3 e4 e5 e6 e7 e1 e2 e3 e8 a5 a6 a2 a8 a4 a7 a1 a3 ①測定⽅程式を⽴てる。潜在変数f・誤差変数eから観測変数x への影響を表す。 x4 = a4 × f2 + e4 x5 = a5 × f2 + e5 x6 = a6 × f2 + e6 x7 = a7 × f2 + e7 x1 = a1 × f1 + e1 x2 = a2 × f1 + e2 x3 = a3 × f1 + e3 f2 = a8 × f1 + e8 共変関係 ②構造⽅程式を⽴てる。測定⽅程式以外の影響関係を表す。 f : 潜在変数 x : 観測変数 e : 誤差変数 a : 係数
共分散構造分析は変数間の関連を調べる統計⼿法 ③誤差変数間に共変関係(共分散が0でない事) を仮定する。潜在変数以外の共通要因を仮定する ことになる。 ④ 係数a、共変関係(誤差変数e同⼠の共分散)、 誤差変数eの分散、誤差変数eを仮定していない潜 在変数f・観測変数xの分散、を推定する。最尤推 定や最⼩2乗法で求める。 f2
f1 x4 x5 x6 x7 x1 x2 x3 e4 e5 e6 e7 e1 e2 e3 e8 a5 a6 a2 a8 a4 a7 a1 a3 ①測定⽅程式を⽴てる。潜在変数f・誤差変数eから観測変数x への影響を表す。 x4 = a4 × f2 + e4 x5 = a5 × f2 + e5 x6 = a6 × f2 + e6 x7 = a7 × f2 + e7 x1 = a1 × f1 + e1 x2 = a2 × f1 + e2 x3 = a3 × f1 + e3 f2 = a8 × f1 + e8 共変関係 ②構造⽅程式を⽴てる。測定⽅程式以外の影響関係を表す。 f : 潜在変数 x : 観測変数 e : 誤差変数 a : 係数
共分散構造分析は変数間の関連を調べる統計⼿法 ③誤差変数間に共変関係(共分散が0でない事) を仮定する。潜在変数以外の共通要因を仮定する ことになる。 ④ 係数a、共変関係(誤差変数e同⼠の共分散)、 誤差変数eの分散、誤差変数eを仮定していない潜 在変数f・観測変数xの分散、を推定する。最尤推 定や最⼩2乗法で求める。 f2
f1 x4 x5 x6 x7 x1 x2 x3 e4 e5 e6 e7 e1 e2 e3 e8 a5 a6 a2 a8 a4 a7 a1 a3 ①測定⽅程式を⽴てる。潜在変数f・誤差変数eから観測変数x への影響を表す。 x4 = a4 × f2 + e4 x5 = a5 × f2 + e5 x6 = a6 × f2 + e6 x7 = a7 × f2 + e7 x1 = a1 × f1 + e1 x2 = a2 × f1 + e2 x3 = a3 × f1 + e3 f2 = a8 × f1 + e8 ②構造⽅程式を⽴てる。測定⽅程式以外の影響関係を表す。 共変関係 f : 潜在変数 x : 観測変数 e : 誤差変数 a : 係数
共分散構造分析は変数間の関連を調べる統計⼿法 ③誤差変数間に共変関係(共分散が0でない事) を仮定する。潜在変数以外の共通要因を仮定する ことになる。 ④ 係数a、共変関係(誤差変数e同⼠の共分散)、 誤差変数eの分散、誤差変数eを仮定していない潜 在変数f・観測変数xの分散、を推定する。最尤推 定や最⼩2乗法で求める。 f2
f1 x4 x5 x6 x7 x1 x2 x3 e4 e5 e6 e7 e1 e2 e3 e8 a5 a6 a2 a8 a4 a7 a1 a3 ①測定⽅程式を⽴てる。潜在変数f・誤差変数eから観測変数x への影響を表す。 x4 = a4 × f2 + e4 x5 = a5 × f2 + e5 x6 = a6 × f2 + e6 x7 = a7 × f2 + e7 x1 = a1 × f1 + e1 x2 = a2 × f1 + e2 x3 = a3 × f1 + e3 f2 = a8 × f1 + e8 ②構造⽅程式を⽴てる。測定⽅程式以外の影響関係を表す。 共変関係 f : 潜在変数 x : 観測変数 e : 誤差変数 a : 係数