講義1
微分方程式：常微分：SARSウイルス；偏微分：高温衣類
補間：補足データ
待ち行列理論：2013年の質問
ファジープランニング：2008年度授業料に関する質問
ファジィクラスタリング、ファジィ識別、ファジィ総合評価
確率的意思決定:2019C
多目的意思決定：
- A. 単一目的方程式への重み付け
- B. まず、単一目的計画法で最適解を求め、その最適解を別の単一目的計画法の制約条件とします。
確率論的シミュレーション：2009年の病床数
講義2：クロストークのモデル化
- ランキング主成分分析、因子分析、射影トレース総合評価、エントロピー重み付け＋トプシス法
- どのようなカテゴリーに分類されますか？ファジー総合評価
- 最適解をお探しですか？階層分析、エントロピー重み付け＋トプシス、ランクと比率の総合評価
- ファジィクラスタリング, 系統的クラスタリング, k-平均クラスタリング
分類、差別
- ベイズ識別：各クラスが正規分布に従うことが必要。
- ファジー認識もフィッシャー識別より優れていますか？
- ファジー認識：必要なデータ量が少ない、他の手法では大きなデータ量が必要
- ニューラルネットワークとサポート・ベクトル・マシンは、モデルがないため使用しないのが最善です！
つの変数間の相関の研究：
- パーソンよりもスペルマン／ケンドールが多く使用され、コピュラ相関はより高度な相関分析 1つの変数に対する複数の変数の相関分析
- 標準化回帰、パススルー分析複数の独立変数と複数の従属変数
- 典型的な相関係数、偏最小二乗法従属変数なし、多くの独立変数に相関あり
- コレスポンデンス分析、主成分回帰、リッジ回帰： ①独立変数のスクリーニング ②予測、フィッティングを行う 主成分回帰：主成分分析を行ってから回帰を行う 因果分析を行う
- グレンジャー因果性検定、コインテグレーション検定
ANOVA：連続変数に対するカテゴリー変数の影響、収量に対する施肥量の高低の影響を調べるため。
共分散分析／混合線形モデル：カテゴリー変数が連続変数に及ぼす影響の研究
独立性検定: 2つのカテゴリー変数間の関連性
ノンパラメトリック統計：正規分布を満たす必要はありませんが、上記の方法は基本的に正規分布を満たす必要があります。
構造方程式モデリング：ある変数の集合と別の変数の集合の間の関係の研究
- グレイ予測はデータ量が少ない場合に適しており、データ分布がわからないため、指数検定が必要です。
- 時系列ARIMA：データ量が多い、ボラティリティが高い、周期性がある
- ウェーブレット、神経、カオス、位相空間：大きな動き
- マルコフ予測：ランダムに変動するデータのため？回帰予測
- 最初の列は、従属変数が正規の
- ロジスティック回帰 従属変数は0-1分布に従う
- ベクトル自己回帰/部分最小2乗回帰が学習でき、変数が互いに相関している場合。
最適な関数、最適な戦略、最適な計画などを見つけるような問題は、計画モデルを書くのが最も難しく、これらのアルゴリズムは二次的なものです。
最短回路、最大フロー：動的計画、ネットワーク最適化
