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直交の意義について分かりやすく教えてほしいです
文系人間ですが、統計学を深く知りたいと思い、線形代数を独学しています。 『多変量解析入門』(足立堅一著)などを使って勉強しているのですが、Gram-Schmidtの直交化法等を使ってでも(無理やり?) 直交化しようとする理由がいまひとつ分かりません。 直交しているとどんな点が好都合で、直交していないとどんな点で不都合なのでしょうか? 直交にこだわる理由について(できれば統計学と関連付けながら)、どなたか分かりやすくご説明いただけると嬉しいです。 何卒宜しくお願い致します。
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- Ishiwara
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#2です。 分かりにくいところがあり、すみません。訂正します。 (訂正前)つまり、8人を男女各4人のグループに分けたとき、どちらのグループにも、年齢老・若がそれぞれ4人おり、体重軽・重もそれぞれ4人おり、 (訂正後)つまり、8人を男女各4人の2つのグループに分けたとき、どちらのグループにも、年齢老が2人・年齢若が2人おり、体重軽が2人・体重重が2人おり、同様に
- Ishiwara
- ベストアンサー率24% (462/1914)
ある薬の効能を調べるのに、要因A(性別)、要因B(年齢を2つに区分)、要因C(体重を2つに区分)、要因D(性格を2つに区分)など7項目の要因を考えると、128通りの人間が考えられるます。しかし、サンプルをうまく選ぶと8人でも目的を達成する可能性があります。 つまり、8人を男女各4人のグループに分けたとき、どちらのグループにも、年齢老・若がそれぞれ4人おり、体重軽・重もそれぞれ4人おり、他の特性もすべて平等にいれば、7つの要因が公平に調べられます。このような割り当てを、直交実験といいます。 このように、直交とは、ある要因に対して他の要因が「えこひいき」なくバランスを保っていることを指します。 しかし、もし、この薬が「男の場合には高齢者ほど良く効き」「女の場合には若年ほど良く効く」という傾向があると、直交条件は崩れます。実際に割り当て表を見ると分かるのですが、このような場合には、どれかの要因(例えば身長)で、ある水準(例えば高身長)のグループに、男の高齢者と女の若年者という組み合わせがどっさり入っていて、あたかも「高身長の人に良く効く」かのような、誤った結論へと導かれます。したがって「実験が高能率で行える」という利点と「要因効果が直交していない」という危惧とはトレード・オフの関係にある、とも言えます。 しかし、一般的には、直交実験というものは、ものすごく威力を発揮するものです。
- arrysthmia
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直行基底は、成分表示をするとき、多くの計算式が簡潔になります。 三平方の定理と余弦定理を比較してみると、感じがつかめるでしょう。 Gram-Schmidt直交化は、何もそれを使って、具体的な正規直行基底を 求めようというのではなく、基底の存在する空間には正規直行基底が 存在することを、その構成方法を以って「こうやれば作れるよ」と 示しているだけです。あとは、その空間の正規直行基底を { e_i } とでも置いて、証明等の道具にでも使えばよいのです。
お礼
ご回答ありがとうございました。 直交化は計算を簡潔にするための「手段」「道具」なのですね。 頂いたコメントを拝読したうえで、 http://alg.cias.osakafu-u.ac.jp/linalg.html のシュミレーションを繰り返し行ってみました。直交化のイメージがだいぶつかめてきました。ありがとうございました!
お礼
Ishiwaraさん、ご回答ありがとうございました。 実験計画法でも直交が利用されてること、忘れてました。 ありがとうございました。 多変量解析における直交化のメリットももしご存知であれば、教えていただけると嬉しいです。