三好さん（fpr 2169) 計算機の調子が悪く、返信機能を使わずに書いています。 さて、ご質問の件ですが、 芝「行動科学における相関分析法第２版」p10の 1.3 共通要素による相関係数の説明 の考え方を利用して、例えば以下の様なアルゴリズムで つくれないでしょうか。 ns<-100 m<-100 nsm<-ns*m x<-matrix(runif(nsm),ncol=m) z<-scale(x)*sqrt(ns/(ns-1)) #t(z)%*%z/ns S<-svd(z) u<-S$u #(u)%*%u g<-u[,1:50]%*%matrix(1,50,byrow=T) f<-u[,21:70]%*%matrix(1,50,byrow=T) h<-cbind(u[,1:30],u[,71:90])%*%matrix(1,50,byrow=T) cor(g,f) cor(g,h) cor(f,h) この例ですとｇとｆ、あるいはｇとｈの中に共通な要素が６０％ 含まれていますから、相関係数は０．６、ｆとｈには２０％です から相関係数は０．２となります。でもベクトルｇが所与の場 合、この方法は使えません、また準備するベクトル群の大き さ、特にベクトルの数が多すぎるとメモリー容量上うまくいか ないかもしれません。 -- ====================================================================== 新潟大学教育人間科学部 柴山 直 950-2102 新潟市五十嵐2の町8050 E-mail:sibayama (at) ed.niigata-u.ac.jp/Tel:025-262-7249/Fax:025-262-7304 ======================================================================
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