森 裕一（岡山理科大学） 山本義郎（岡山大学自然科学研究科） 渡谷真吾，尾高好政（倉敷芸術科学大学） 垂水共之，田中 豊（岡山大学） 感度分析プログラム　SAMMIF Sensitivity Analysis in Multivariate Methods based on Influence Function 森　裕一（岡山理科大学） 山本義郎（岡山大学自然科学研究科） 渡谷真吾，尾高好政（倉敷芸術科学大学） 垂水共之，田中　豊（岡山大学）

影響関数を利用した感度分析 EIF n個 パラメータ 一般にはベクトル 複数個 観測値ごとの違い の把握 複数の観測値 の影響 第11回日本計算機統計学会シンポジウム，1997.11.19.21 影響関数を利用した感度分析 データ n個 EIF 一般にはベクトル 複数個 パラメータ 観測値ごとの違い の把握 スカラー量への要約 複数の観測値 の影響 影響関数を CVA，PCAに

影響関数 (Influence Function) －経験影響関数－ 第11回日本計算機統計学会シンポジウム，1997.11.19.21 影響関数 (Influence Function) －経験影響関数－ 分布関数Fに摂動を加える 　 　 はxを確率1でとるような確率変数の分布関数 経験影響関数（EIF: Empirical Influence Function） 　　　n個中1個を落とすことは　　　　　　　　　 に相当 経験影響関数（EIF: Empirical Influence Function） 　　　n個中1個を落とすことは　　　　　　　　　 に相当 　　 を求めるための近似式

SAMMIFの概要(Version0.8) 開発言語： Visusal Basic 環 境： 英語／日本語 解析手法： 因子分析 特 徴： 第11回日本計算機統計学会シンポジウム，1997.11.19.21 SAMMIFの概要(Version0.8) 開発言語：　Visusal Basic 環　　　境：　英語／日本語 解析手法：　因子分析 探索的因子分析における感度分析 確認的因子分析における感度分析 特　　　徴： チュートリアルの装備 クリッカブルマップ形式のフローチャート ヒントオプション 標準出力と詳細出力（＋ファイル出力）

SAMMIFのフロー 1)データ入力 2)事前解析 データ入力 通常の解析によるパラメータ の 3)診 断 3-1)単数観測値診断 事前解析 第11回日本計算機統計学会シンポジウム，1997.11.19.21 SAMMIFのフロー 1)データ入力 2)事前解析 　通常の解析によるパラメータ　 の 　推定（すべての観測値による解析） 3)診　断 　3-1)単数観測値診断 　EIFを求め，影響測度に要約 　3-2) 複数観測値診断 　EIFをデータとするCVAまたはPCA 4) 事後解析 　興味のある観測値を実際に落として解析　　　の算出 5)比　較 　2)と4)の比較 データ入力 事前解析 単数観測値診断 複数観測値診断 事後解析 比較 (事前－事後)

SAMMIFのフロー チュートリアル 基本統計量 グラフ 列・行単位のデータ加工 1)データ入力 2)事前解析 第11回日本計算機統計学会シンポジウム，1997.11.19.21 基本統計量 グラフ 列・行単位のデータ加工 SAMMIFのフロー 1)データ入力 2)事前解析 　通常の解析によるパラメータ　 の 　推定（すべての観測値による解析） 3)診　断 　3-1)単数観測値診断 　EIFを求め，影響測度に要約 　3-2) 複数観測値診断 　EIFをデータとするCVAまたはPCA 4) 事後解析 　興味のある観測値を実際に落として解析　　　の算出 5)比　較 　2)と4)の比較 グラフ 結果の保存と印刷 データ入力 事前解析 単数観測値診断 複数観測値診断 事後解析 比較 (事前－事後) ヒント「結果の見方」 グラフ／ソート 結果の保存と印刷 ヒント「結果の見方」 CV/PCスコア（回転可） グラフ／ソート 結果の保存と印刷 チュートリアル グラフ 結果の保存と印刷 グラフ 結果の保存と印刷

SAMMIFのデモ 手法：確認的因子分析 データ：open/closed book data (Mardia et al, 1979) 第11回日本計算機統計学会シンポジウム，1997.11.19.21 SAMMIFのデモ 手法：確認的因子分析 データ：open/closed book data (Mardia et al, 1979)

ヴァリデーションについて 「事前解析」「事後解析」 過去の資産（DOS等） 「診断」 内部ルーチン 通常の多変量解析＝他のパッケージと比較 第11回日本計算機統計学会シンポジウム，1997.11.19.21 ヴァリデーションについて 「事前解析」「事後解析」 通常の多変量解析＝他のパッケージと比較 過去の資産（DOS等） 過去の同プログラムの移植 探索的因子分析＝SAF/Bに該当 内部ルーチンは異なるが結果は一致 「診断」 近似のよさ EIF　　＝近似手法　⇔　精密手法＝SIF 内部ルーチン 公開計算ルーチンの利用

近似（EIF） ≒ 第i番目の観測値を実際に落として求めた影響関数(SIF) 第11回日本計算機統計学会シンポジウム，1997.11.19.21 ヴァリデーション(3)　EIF vs SIF 81 87 88 近似（EIF） ≒ 第i番目の観測値を実際に落として求めた影響関数(SIF)

第11回日本計算機統計学会シンポジウム，1997.11.19.21 配布 　実行ファイル 　チュートリアル 　サンプルデータ 　使用説明（HTML) 　英語／日本語　　　　 公開 　方法：Web 　　　okayama-u.ac.jp 　　　ous.ac.jp 　　　kusa.ac.jp 　時期：1998年1月 SAMMIF Sensitivity Analysis in Multivariate Methods based on Influence Function 連絡先　　森　　裕　一 岡山理科大学 総合情報学部社会情報学科 mori@soci.ous.ac.jp