現在、本テスト前の準備段階にて各事前テストを行っています。

主に人工知能(AI)を用いて、回帰分析やデータマイニング、画像認識の研究となります。

下記に事前研究結果が掲載されております。
ご確認下さい。

分析の目的について

・分析の目的について
一般的に、回帰分析の目的にはデータ間の関係を「説明」することに重点をおくものと「予測の精度」に重点を置くものがあります。また、回帰分析の方法には「多変量解析」によるものと「機械学習」によるものがあります。多変量解析は統計学に、機械学習は人工知能(AI)に、それぞれ端を発する学問分野で、回帰に用いられる手法は互いに深く関係しており重なる部分も多いですが、目的とするものがわずかに異なります。冒頭の文との関連で言うと、多変量解析は「説明」することに重点をおくもので、機械学習は「予測の精度」に重点を置くものです。一般に、単に予測の精度を追求したい場合、機械学習の手法を用いた方が精度は良くなりますが、機械学習による回帰は多変量解析に比べて結果の解釈が難しくなります。線形回帰の場合でも、多変量解析では重回帰分析、機械学習ではリッジ回帰と異なる手法が適用されます。重回帰分析ではフィッティング後の偏回帰係数に対する統計的仮説検定(いわゆる分散分析)を実施することにより結果に対する評価や解釈が可能ですが、リッジ回帰ではそのような詳細な分析を行うことはできません。

現状です。
随時、更新していきたいと思います。

岸秀之

【共同研究団体】

株式会社きしメディカルサービス
株式会社MOXIMO
一般社団法人認知症カフェ協会