【数量化理論】数量化IV類とその数式 - 類似度データからベクトルデータを復元する技術【いろんな分析 vol. 11 】

[@RK-ee5ck]

いろんな分析シリーズを完走しました！ありがとうございました！

[@AIcia_Solid]

おおー！お疲れ様でした！🤩🎉🎉🎉 ぜひこの理解を活かしていろんな分析課題と戦ってみてくださいませ🥳 楽しいですよ〜！(^o^)

[@ho10shi19]

難しい… 知識を問う質問紙調査に使う場合、因子分析とどちらが良いのか悩みます…

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉 一番は業界の慣習に従うのが良いですが、 一般的には因子分析がよく使われる印象です😊 また、項目反応理論という選択肢もありますので、調べてみるとよいかと思います！ あとは、迷ったら、全部やって見比べるのが一番オススメです！

[@ho10shi19]

返信ありがとうございます。 確かに、せっかく手にしたデータがあるのに分析方法を限定するのは勿体ない気がしてきました。 質問に対する因子分析はもちろんですが、デモグラフィック毎の質的な情報から分析をかけるのも新たな発見があるかもしれないので、頑張ってみます。

[@AIcia_Solid]

素敵ですね！！！ ぜひトライしてみてください！ 何かわかったことがあれば、（もちろん言える範囲で）是非教えていただけると嬉しいです！(^o^) 応援しております！🎉

[@薩摩守-j2f]

数量化理論シリーズも全部拝見しました。最近データを扱うようになりましたので、勉強している次第です。 大変勉強になりました。動画を作成していただき、ありがとうございます。 ぜひ、数量化IV類についても、数式説明の動画を作っていただけましたら幸いです。 わかりやすい動画を作成していただき、本当にありがとうございます。

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！😍🎉🎉🎉 楽しんでいただけて嬉しいです！ 数量化IV類の数理は年内投稿予定です。お楽しみに！🎉

[@薩摩守-j2f]

@@AIcia_Solid ご返信いただき、ありがとうございます。楽しみにお待ちしております。いつも本当にありがとうございます。応援しています。

[@ryozann]

このシリーズも最高です！マスターの本予約しました。楽しみに待ってます😆

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！😍🎉🎉🎉 本にも入れ込みました！ ぜひお楽しみに & 好きそうな人が居たらおすすめしていただけると嬉しいです！🥳

[@yukio_takagi6429]

ありがとうございました。数量化ⅠからⅣを勉強させて頂きました。毎回、直感的な説明から始まり、数式の説明、実装例という流れで、数量化ⅠからⅣ各々の理解とその違いがわかりました。固有値問題に帰着するところも勉強したくなりました。勝手ながら配信をお待ちしております。

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！🎉 楽しんでいただいたうえに深く理解いただいたみたいで嬉しいです😊 数量化理論の数式のはなしは来月投稿予定です。 少々お待ちください！🎉

[@salsanotomo]

やっぱり、回転すると、2次曲線（双曲線）のような形ですね。１類から４類、いい勉強になりました。ありがとうございました。

[@AIcia_Solid]

完走お疲れさまでした！！！！！

[@naoyak6356]

素人質問で申し訳ないのですが、各項目のaを全て同じ値にしたら(aの差)^2が全て0になって最大になってしまわないのですか？

[@AIcia_Solid]

なります！ なので、これを除いて2番目からの停留点を探すことになります。 この節名画かなり曖昧だったので、あとで訂正加えておきます🙇‍♂️ ありがとうございます！🙇‍♂️

[@naoyak6356]

@@AIcia_Solid 回答ありがとうございます！理解できました

[@マスツウィ]

初歩的な質問で申し訳ありません。 10:46でスケールに興味がないから二乗の和が1になるように条件を加えたと述べていますが、なぜ2乗の和なのでしょうか。 -1

[@AIcia_Solid]

ベクトルとしての長さに制限をかけるというのが、かなり自然な扱いだからだとおもいます。 また、2乗を用いることが、数学的にかなり扱いやすいからでもあります。 ここら辺は、詳細の動画の時にまたお話しします！😎✌️

[@ken-ichinaitou6614]

今回も面白かったです。具体的な計算法も是非見たいです！

[@AIcia_Solid]

わかりました！ 少々お待ちを！！😍🎉

[@user-qf5vd1rw5s]

いつも拝見しております！ 今回の内容に関して、MDSと数量化Ⅳ類の違いがまだピンときておりません。 同一のものとして扱っている文献も見かけるのですが、実際はどうなのでしょうか...？

[@AIcia_Solid]

同一ではないです😎 ですが、データソースの種類が異なるだけで、本質部分はほぼ同じです。 そんな感じでございます😋 例えるなら、同一人物ではないけど双子という感じです！

[@user-qf5vd1rw5s]

@@AIcia_Solid なるほど...！ ちなみに具体的にはそれぞれどのようなデータソースを対象としているのでしょうか？

[@AIcia_Solid]

すみません、勘違いしていました！ 数量化IV類は、MDSの一種です(^^) MDS はもっとたくさんあるので、こちらの方が広い概念かと思います(^^)

[@keijill7672]

興味深く拝見しました。 調べてみたところ、似たような手法にt-SNEがあることを知りました。 ざっくりとした使い分けとしては下記の理解で合ってるでしょうか？ ・線形 ＝ MDS ・非線形 ＝ t-SNE

[@AIcia_Solid]

そこで t-SNE 持ってくるとは、通ですね😎 ざっくりとはそんな感じでいいと思います！🎉

[@KK-dt7ns]

最近再生リストから色々動画拝見しております 自分は門外漢なのですが、いろんな分析シリーズはとても分かりやすくてタメになりました！ MDSの解説動画も見たいです😭 (数理的な解説があると嬉しいです)

[@AIcia_Solid]

ご視聴コメントありがとうございます！ とてもよく使う分析たちですので、選択肢として吸収していただけるとうれしいです😊 MDS もいずれ扱うので、少しお待ちくださいませ！😍🎉

[@ShunmaJin]

私はこう解釈してますっていうの大事だよな。現場で求められるのは実際そこだし。

[@AIcia_Solid]

そーなんです！ 確かな理解と、そこから一歩踏み出した洞察が求められます😎

[@kazuakioda4163]

なんとなく体感的に分かっている”理系と文系”のような定性情報が、相関係数を用いて実際に可視化して見えるっていいですね！

[@AIcia_Solid]

わーい！ ODA さんコメントありがとうございます😍🎉🎉 機械学習的なものを使わずとも、簡単な統計でこういうことができるのは結構すごいなと思っています(^^) これからも様々なものを紹介していきますので、よろしくお願いします！🎉🎉

[@kelor1n454]

いつも見てます いつかMDS紹介していただけるのであれば、多様体学習シリーズという形で出してもらえるのでしょうか？ 多様体学習に関しては各手法の概要を知っているだけなので、それぞれの特徴とか知りたいです

[@AIcia_Solid]

シリーズ構成は未定です😋 ですが、多様体学習含めていずれやると思います！ おたのしみにー

[@ygiske]

とってもわかりやすいと思います。数量化理論は質的データを数量化して分析ということだと思うのですが、事例のテストの結果の相関行列は量的変数同士の相関係数から算出している類似度データなので、広い意味ではMDSだとは思うのですが、4類で扱える質的データの類似度について、もう少し知りたいです。

[@AIcia_Solid]

ご視聴ありがとうございます😊 すみません、質問の意図がよくわかりませんでした。 どういうことが気になっているのでしょうか？

[@ygiske]

@@AIcia_Solid わかりにくくてすみません。数量化4類は量的データも扱うのかという質問です。

[@AIcia_Solid]

なるほど！ 数量化IV類は量的データも扱えます。 input データを類似度の形に集計できれば、その大元はなんでも大丈夫です😋

[@ygiske]

@@AIcia_Solid ご回答ありがとうございました。そうすると基本的にはMDSと同じと考えても間違いではないでしょうか？

[@AIcia_Solid]

はい、数量化 IV 類は、 MDS の一種と考えられると思います(^^)