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component analysis; PCA）は、相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法。データの次元を削減するために用いられる。 主成分を与える変換は、第一主成分の分散を最大化し、続く主成分はそれまでに決定した主成分と直交する
〔analysis〕
component analysis、ICA）は、多変量の信号を複数の加法的な成分に分離するための計算手法である。各成分は、ガウス的でない信号で相互に統計的独立なものを想定する。これはブラインド信号分離の特殊な場合である。 独立性の仮定が正しいなら、混合信号のブラインドICA
analysis of variance、略称: ANOVA）は、観測データにおける変動を誤差変動と各要因およびそれらの交互作用による変動に分解することによって、要因および交互作用の効果を判定する、統計的仮説検定の一手法である。 分散分析の最も単純な形は，2つ以上の標本の母集団が等しいかどうかを判断
※一※ （名・形動）
(1)ある物を構成している要素・物質。
析（ANOVA）と回帰を組み合わせた一般線形モデルである。共変量の効果をコントロールしながら、アウトカムの平均が、カテゴリカル独立変数である処置（treatment） の水準によらず等しいかを評価する。数学的には、アウトカムの分散を、共変量による分散、処置による分散、残差分散に分解する。共分散の群平
ABC分析（エイビーシーぶんせき）とは、「重点分析」とも呼ばれ、在庫管理などで原材料、製品（商品）等の資金的重要度を分析する手法である。在庫の資産としての価値などの評価（重要度）別に段階的な管理手順を適用する。この手法は品質管理におけるパレート分析に類似している。
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