| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2016-05-24 |
| タイトル |
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タイトル |
因子分析と因果モデル構成の統合を自動化する試み |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| その他のタイトル |
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その他のタイトル |
An Attempt to Automate the Integration of Factor Analysis and Construction of Causal M odels |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
因子分析 |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ベイジアン・ネットワーク |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ランダム・サンプリング |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
情報とコンピュータ |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
factor analysis |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Bayesian network |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
random sampling |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
informatics and computers |
| 著者 |
古田, 貴久
服部, 光宏
橋詰, 倫典
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| 著者(ヨミ) |
フルタ, タカヒサ
ハットリ, ミツヒロ
ハシヅメ, トモノリ
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| 著者別名 |
Furuta, Takahisa
Hattori, Mitsuhiro
Hashizume, Tomonori
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
本研究では、因子分析と因果モデル生成との効率的な統合を目標に、因子をランダム・サンプリングで構成し、それらの因子間の因果モデルを、因子間の固定した因果関係を与えた場合と、ベイジアン・ネットワークでデータから動的に構成した場合の2通りの方法で自動探索を試みた。対象としたデータは、2014年に群馬県内の2つの中学校で、技術の「計測と制御」単元で実施した、コンピュータと情報および問題解決に関する意識調査への回答である。因子の総数を4つとして、1,000万回のランダム・サンプリングで全探索空間の0.13％ずつを探索したところ、30～130通りの因果モデルが生成された。因果関係の終端ノードを「プログラミングが好き」とした場合、4因子の因果モデルでは1モデルの統計的妥当性が確認された。が、「IT・理工系職業への関心」を終端ノードとした場合は、妥当なモデルが生成されなかった。得られたモデルの内容は、教材研究上の有益な示唆を与えるものであった。探索空間の広さをいかに制限するかが課題である。 |
| 書誌情報 |
群馬大学教育学部紀要. 芸術・技術・体育・生活科学編
巻 51,
p. 101-109,
発行日 2016-02-18
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
0533-6627 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00068475 |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| 出版者 |
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出版者 |
群馬大学教育学部 |
| 資源タイプ |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Departmental Bulletin Paper |
| 更新日 |
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日付 |
2017-03-27 |
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日付タイプ |
Created |
10_FURUTA.pdf (599.3 kB)
