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）

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1 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）

2 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， 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

3 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， 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

4 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， 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）

5 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， 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)

6 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， 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

7 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， SAMMIFのデモ 手法：確認的因子分析 データ：open/closed book data (Mardia et al, 1979)

8 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， 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

9 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， 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)

10 第11回日本計算機統計学会シンポジウム， 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