新アルゴリズムによる共分散構造解析への伝達関数の周波数応答の時系列データ適用

摘要

Covariance structure analysis is a multivariate analysis technique for appearing in the latter half of the 1960's. It to be a statistical approach to understand the social phenomenon and natural phenomena from introducing a potential variable that cannot do the direct detection, and identifying the causal relations between the potential variable and the observation variable, and enhancing of the factor analysis and the multiple regression analysis (path analysis). It has been applied to fields of a sick investigating the cause and the marketings etc. such as statistics, psychology, and depression now. It is possible to use in a very many topics field like this, and statistics and the analysis methods with a lot of advantages.rnIn this thesis, a new study method by a new algorithm different from the current covariance structure analysis was applied to the frequency response data of the transfer function, it simulated, and it evaluated it.%共分散構造解析（Covariance Structure Analysis）は1960年代後半に現れた多変量解析手法である。直接観測できない潜在変数を導入し、その潜在変数と観測変数との間の因果関係を同定することにより社会現象や自然現象を理解するための統計的アプローチであり、因子分析と多重回帰分析（パス解析）の拡張である。現在では統計学、心理学やうつ病などの病気の原因の調査、またマーケテイングなどの分野にも適用されてきている。このように非常に多岐な分野において利用でき、利点の多い統計解析法である。本論文では、今までの共分散構造分析とは違った、新アルゴリズムによる新しい学習方式を伝達関数の周波数応答データに適用し、シミュレーションを行い評価した。