タグチメソッド

MTシステムを実装出来るRパッケージ

ここではMTシステムを実装するのに便利なR言語のMTSYSパッケージを紹介します。

パッケージ名:MTSYS
著者:Akifumi Okayama, Masato Ohkubo, Yasushi Nagata
実装できる手法:MT法・MTA法・RT法・T法・Ta法・Tb法
※欠測値には未対応(事前に処理が必要)
CRANの資料はこちら

MT法系

calc_cofactor(data):余因子行列を計算する関数
data:データ行列

MT(unit_space_data, includes_transformed_data = FALSE, …):MT法のモデル?を作る関数

MTA(unit_space_data, includes_transformed_data = FALSE):MTA法のモデル?を作る関数

RT(unit_space_data, includes_transformed_data = FALSE, …):RT法のモデル?を作る関数

diagnosis(unit_space, newdata, threshold, includes_transformed_newdata):出来たモデルを用いて判別をする関数。テストデータに関する情報と単位空間のデータに関する情報が返ってくる。
unit_space:モデルを指定(MT()、MTA()またはRT()を使用)
newdata:判別したいテストデータ行列
threshold:閾値
includes_transformed_newdata:規準化されたデータを返すかどうかを決定

1.学習データから単位空間データを指定してMT()・MTA()・RT()で判別モデルを作成
2.diagnosisでテストデータを判別

T法系

calc_M_hat(X, beta_hat, eta_hat):総合推定値を求める関数
X:データ行列
beta_hat:項目毎の比例定数をまとめたベクトル
eta_hat:項目毎のSN比をまとめたベクトル

calc_overall_predicton_eta(M, M_hat, subtracts_V_e = TRUE):総合推定のSN比を求める関数
M:基準化後の真の出力値
M_hat:基準化後の推定された出力値
subtracts_V_e:SN比を求める際にVeを引くかどうかを決める引数

T1(unit_space_data, signal_space_data, subtracts_V_e = TRUE, includes_transformed_data = FALSE):T法のモデルを作る関数
unit_space_data:単位空間のデータ
signal_space_data:信号空間のデータ
subtracts_V_e:項目毎のSN比を算出する際にVeを引くかどうか決定する引数(TRUEなら引く)
includes_transformed_data:基準化されたデータを返すかどうかを決定

Ta(sample_data, subtracts_V_e = TRUE, includes_transformed_data = FALSE):Ta法のモデルを作る関数
sample_data:学習データ
subtracts_V_e:項目毎のSN比を算出する際にVeを引くかどうか決定する引数(TRUEなら引く)
includes_transformed_data:基準化されたデータを返すかどうかを決定

Tb(sample_data, subtracts_V_e = TRUE, includes_transformed_data = FALSE):Tb法のモデルを作る関数
sample_data:学習データ
subtracts_V_e:項目毎のSN比を算出する際にVeを引くかどうか決定する引数(TRUEなら引く)
includes_transformed_data:基準化されたデータを返すかどうかを決定

forecasting(model, newdata, includes_transformed_newdata = FALSE):指定されたモデルで予測値を返す関数
model:指定するモデル(T1()、Ta()またはTb()を使用)
newdata:テストデータ行列
includes_transformed_newdata:基準化されたデータを返すかどうかを決定

1.学習データから学習データ(T法なら単位空間と信号空間のデータ)を指定してT1()・Ta()・Tb()で予測モデルを作成
2.forecastingでテストデータを予測