★ 主成分分析のソフト ★

5085. 主成分分析のソフト YAMADA 2004/11/27 (土) 22:00
└5088. Re: 主成分分析のソフト 青木繁伸 2004/11/27 (土) 22:19
 └5090. Re^2: 主成分分析のソフト YAMADA 2004/11/27 (土) 23:49
  └5091. Re^3: 主成分分析のソフト 青木繁伸 2004/11/27 (土) 23:58
   └5097. Re^4: 主成分分析のソフト YAMADA 2004/11/28 (日) 21:55
    ├5102. Re^5: 主成分分析のソフト にゃんちゅう 2004/11/29 (月) 14:35
    └5100. Re^5: 主成分分析のソフト 青木繁伸 2004/11/29 (月) 11:01
     └5101. Re^6: 主成分分析のソフト 青木繁伸 2004/11/29 (月) 14:31


5085. 主成分分析のソフト YAMADA  2004/11/27 (土) 22:00
はじめまして,大学の卒論で主成分分析を扱うことになりまして,EXCELで分析しようとしたところ,EXCELの列数が約250までしかないのに対して,データの変量が350ほどあるため今回使ったソフトでは結果が表示できないためか,分析してくれませんでした。。。
変量が350程度あっても分析してくれるソフトをご存じの方いらっしゃいましたら教えて頂けないでしょうか。
よろしくお願いします。

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5088. Re: 主成分分析のソフト 青木繁伸  2004/11/27 (土) 22:19
>EXCELの列数が約250までしかないのに対して,データの変量が350ほどあるため今回使ったソフトでは結果が表示できないためか,分析してくれませんでした

それは,データが用意できなかったというだけの話ですか?
つまり,エクセル上のソフトなので,用意したデータをエクセルに持っていけなかったと言うことでしょうね。お気の毒なことです。

私のサイトにもいろいろなプラットフォーム上のプログラムが用意してありますが。

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/BlackBox/BlackBox.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/calculator/pca.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/JavaScript/pca.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/pca.html

自分でプログラムを書けば,どんな環境でも計算はできると思いますが。

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5090. Re^2: 主成分分析のソフト YAMADA  2004/11/27 (土) 23:49
お返事ありがとうございます。教えていただいたプログラムでやってみたいと思います。

> それは,データが用意できなかったというだけの話ですか?
> つまり,エクセル上のソフトなので,用意したデータをエクセルに持っていけなかったと言うことでしょうね。お気の毒なことです。

エクセルにデータは持っていったのですが,50×350というようなデータだったので,行に350をいれて無理矢理作り,データの系列の向きを変えて計算を試みましたが,分散共分散行列が表示出来ないためかソフトは計算してくれませんでした。。。
本当に初心者ですいません。

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5091. Re^3: 主成分分析のソフト 青木繁伸  2004/11/27 (土) 23:58
いやいや,ちょっと待ってくださいよ。

変数が350個で,観察が50ですか。
そのようなデータからの分散共分散行列とか相関係数行列は正定値行列ではなくなりますね。
Qモード主成分分析と言うことになるのではないでしょうか。
だとすると,SPSSとか(SAS)になりますかね。
自分でQモード主成分分析のプログラムを書けば別ですが。

そもそも,そんなデータ行列を主成分分析しなくてはならないような実見デザインについての吟味が必要ではないですか。
350個の変数というのは,何か機械的な測定値データなんでしょうけどね〜〜〜〜
それを主成分分析する意義とか,なぜ主成分分析しなくてはならないのかとか,350もの変数を扱う必要があるのかとか。

いつものおなじみの反応で言えば「指導教官はどう言っていますか?」ということでしょうかね。

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5097. Re^4: 主成分分析のソフト YAMADA  2004/11/28 (日) 21:55
お返事ありがとうございます。

> 変数が350個で,観察が50ですか。
> そのようなデータからの分散共分散行列とか相関係数行列は正定値行列ではなくなりますね。
> Qモード主成分分析と言うことになるのではないでしょうか。

えっ!そうなんですか。私は気象学専攻でして,350というのは地図を18×18の格子に区切ったもので,それぞれの地点に降った降水量がデータです。
50というのはサンプルとして選んだ47日についてということです。
このデータを主成分分析にかけて,降水のパターンを把握するのが目的だったのですが。。。
参考に以前読んだ論文でも10×10,66日というデータで主成分分析を行っていて,Qモード主成分分析ということには触れられてなかったため,特に気にしていませんでした。


> それを主成分分析する意義とか,なぜ主成分分析しなくてはならないのかとか,350もの変数を扱う必要があるのかとか。
> いつものおなじみの反応で言えば「指導教官はどう言っていますか?」ということでしょうかね。

先生としては,やはりデータ数が多い方が正確な結果が得られるお考えなのでしょうか。。。
もう一度,データ数についてなど,先生と話し合って検討してみたいと思います。

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5102. Re^5: 主成分分析のソフト にゃんちゅう  2004/11/29 (月) 14:35

> > 変数が350個で,観察が50ですか。
> > そのようなデータからの分散共分散行列とか相関係数行列は正定値行列ではなくなりますね。
> > Qモード主成分分析と言うことになるのではないでしょうか。

主成分分析なら求められるはずですが.もっともspssなんかは正定値行列かどうかの判断をしてから処理しようとするので求めることができないけど.

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5100. Re^5: 主成分分析のソフト 青木繁伸  2004/11/29 (月) 11:01
ケースより変数が多いと,R の stats ライブラリにある princomp では以下のようになります。
> x <- matrix(rnorm(100), nrow=5) # 5ケース20変数のデータ行列
> princomp(x)
Error in princomp.default(x) : princomp can only be used with more units than variables

同じく stats にある prcomp では,計算は行われるが,この結果が何を表すものであるかちょっと調べよう。。。

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5101. Re^6: 主成分分析のソフト 青木繁伸  2004/11/29 (月) 14:31
online-help を読めばわかったのだが,prcomp は Qモード主成分分析もできるのであった。

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