関数データエクスプローラの概要　～関数主成分分析とさまざまな利用事例～　（日本語）

• 関数データエクスプローラの概要と関数主成分分析（5分34秒）
• 利用例１：関数データを用いたサンプルの分類 （16分52秒）
• 利用例2：関数データを用いた特性値の予測（12分49秒）
• 利用例3：関数応答実験計画（11分27秒）
• 利用例4：スペクトルデータの分析（12分29秒）

「関数データエクスプローラ」（FDE; Functional Data Explorer）プラットフォームは、関数データ・シグナルデータ・時系列データを分析するためのプラットフォームです。関数データに対し、特徴を表す関数主成分を抽出して次元縮小をおこない、関数データの判別、予測モデルの作成などを行なえます。

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関数データエクスプローラの概要と関数主成分分析（5分34秒）

• 関数データについて、関数データの特徴量として関数主成分を抽出すること。
• この後に説明する、利用例1～利用例2でどのようなことを説明するのか。

利用例１：関数データを用いたサンプルの分類 （16分52秒）

• 関数データエクスプローラの基本的な使い方
• さまざまな関数を関数主成分を使って、さまざまな関数を分類する方法について

利用例2：関数データを用いた特性値の予測（12分49秒）

• 関数データから関数主成分を抽出し、関数主成分を説明変数、特性値を目的変数として回帰モデルをあてはめる例
• 応答値のばらつきに影響を及ぼす関数の形状を探索する。

利用例3：関数応答実験計画（11分27秒）

• 関数データから関数主成分を抽出し、それを応答としたとき因子との関係を調べる例
• [関数実験計画分析] のオプションを利用する。

利用例4：スペクトルデータの分析（12分29秒）

• スペクトルデータの分析のために、ウェーブレットモデルをあてはめる。
• ウェーブレット実験計画分析を用い、スペクトルの形状とさまざまな因子との関係を調べる。

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