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