------ =_NextPart_000_01BE1DFD.65D5E2C0 Content-Type: text/plain; charset="ISO-2022-JP" Content-Transfer-Encoding: 7bit 石原さん、こんにちは。 新谷＠リコーテクノネット株式会社です。 ＞順序尺度データを判別分析することについての問題点というのは ＞指摘されているのでしょうか？ 問題点としては、判別分析では順序尺度を間隔尺度として 処理することになるので、順序間の間隔が偏っていたりすると 妙なモデルができてしまうことが恐れがある点でしょうか。 まぁそんなに偏った順序尺度なら、たいていモデルをつくる前に 分析者が気付くと思いますが・・・。 ＞あるいは，gifiの人たちあたりが，スペシャルな方法を考え出したりしていないでし ＞ょうか． 数量化２類がスペシャルな方法だと思いますがいかがですか？ ところで「gifiの人たち」ってどなたのことを指すのでしょうか？ よろしければ教えてください。 ではでは。 ------ =_NextPart_000_01BE1DFD.65D5E2C0 Content-Type: application/ms-tnef Content-Transfer-Encoding: base64 eJ8+IiYFAQaQCAAEAAAAAAABAAEAAQeQBgAIAAAApAMAAAAAAACnAAEIgAcAGAAAAElQTS5NaWNy b3NvZnQgTWFpbC5Ob3RlADEIAQ2ABAACAAAAAgACAAEEkAYAdAEAAAEAAAAQAAAAAwAAMAIAAAAL AA8OAAAAAAIB/w8BAAAAOwAAAAAAAACBKx+kvqMQGZ1uAN0BD1QCAAAAAGZwckBudWlzLmFjLmpw AFNNVFAAZnByQG51aXMuYWMuanAAAB4AAjABAAAABQAAAFNNVFAAAAAAHgADMAEAAAAPAAAAZnBy QG51aXMuYWMuanAAAAMAFQwBAAAAAwD+DwYAAAAeAAEwAQAAABEAAAAnZnByQG51aXMuYWMuanAn AAAAAAIBCzABAAAAFAAAAFNNVFA6RlBSQE5VSVMuQUMuSlAAAwAAOQAAAAALAEA6AQAAAB4A9l8B AAAADwAAAGZwckBudWlzLmFjLmpwAAACAfdfAQAAADsAAAAAAAAAgSsfpL6jEBmdbgDdAQ9UAgAA AABmcHJAbnVpcy5hYy5qcABTTVRQAGZwckBudWlzLmFjLmpwAAADAP1fAQAAAAMA/18AAAAAAgH2 DwEAAAAEAAAAAAAAAtlEAQSAAQAdAAAAUkU6II+Hj5iO2pN4g2aBW4NegsyUu5XKlaqQzQDfDgEF gAMADgAAAM4HDAACAA4ACAAfAAMAGwEBIIADAA4AAADOBwwAAgANADAAEwADADYBAQmAAQAhAAAA NjNEMUE1RjJFRTFDQkUxMUIwQTA5RTk0M0EzQ0M3N0MAXwcBA5AGABwHAAAiAAAACwACAAEAAAAL ACMAAAAAAAMAJgAAAAAACwApAAAAAAADAC4AAAAAAAMANgAAAAAAQAA5AACMss2xHb4BHgBwAAEA AAAdAAAAUkU6II+Hj5iO2pN4g2aBW4NegsyUu5XKlaqQzQAAAAACAXEAAQAAABYAAAABvh2xzU2g N6KiiS0R0rX4REVTVAAAAAAeAB4MAQAAAAUAAABTTVRQAAAAAB4AHwwBAAAADQAAAHNoaW5AY3Vw LmNvbQAAAAADAAYQ1eMVTAMABxCfAgAAHgAIEAEAAABlAAAAJEJAUDg2JDUkUyIkMyRTJEskQSRP IyhKJEI/N0MrVyVKJTM8JUYlLyVOJU0lQyVIM1Q8MDJRPFIkRyQ5IyhKJEJEPUc9WDxFWSVHPCU/ JFJIPUpMSixATyQ5JEskMyRIJEskRAAAAAACAQkQAQAAAO8DAADrAwAAAgwAAExaRnW2sNHWAwAK AHJjcGc5MzIDAPgLYG5nMTAzM0kOtmZlDzA0MQH3ICcCpARkAgBjaArAc2WQdDEyOAMwJzgOQLwn NgDgEpMBwBJ2ZhKBWQ9gJzUUQRQzNhQUNtMSsRQyNGUCgH0KgAjIxCA7CW8yNTUCgAqBTHVjAFAL A25vA/Bk+GN0bAqxCNAAQQ70EDBPC6cKsQqECzAnOQFAJ0xjZRKBEvFiNBKEYv8UghKxAEESkB3h GqEdBB5l8x3TErFjORz1FAIfohvhvx4TDkAbVwqBHAMU8jkSsaQ0YR30OTcUFDgjIrcUQhWCHeE1 DDAVJDUVlt8VFSDiFUIS8hVJNiOiIyH2ORziHGFhHGIf4QEQKLT/CZEfhCWiHSIjoiEqGgAbMfUD YHQFkHQrtxjRLHQqIn8d4hzgLCoSkBQCI6IUATnuOCm1KGIUQTcwMhVCFQK9JOk1HGIdohwhKJJi JSHaOSWhYyhiJaFhKGIcIvcg4irmErFlH+YfZhUCH6lWYxWCErFhODVjHOVjvRLxORUBGCAb8R3h ZTAx3TDiNSBmNzU4pmE5OSCVbyzvLf8vBRxhNyOhMOI0+yqmHWVlIyI4+TimNiY9J9sqpiqlZSql PKZhH+IeIv8wMD3fGzY53zrvROk5JyDm/yNiM380jyqHINMvfzCNMvXtJBJkHOIjITclolD/So// ORIh5U/jSbJAojU/Nk83XP9RtUOfJaIeJk/+UnY89lJ+vzhyTbUcUx+iH2ZCrWJXFe9JoldPWNRI eWFOtjE1EqL/MWcUgiUiX1UqWgyhONtFFt8ZgDxMWI5nYyUhYiolQhb9Z2ZhbHYf4UnrRK9FvyEP +1YDabk5IGVNIh8bVDZucv9f32HlT/9Tj1n4KyZ2ujh//3uFZb9myFIjN/piFm5yHiJ/IGYf4CHm Tf4p4jg2a/U0+xRBTWI3QqZOthUCQGI7vf9p5leGZ2MeIluWiJ4hbAsDnywiPwZtn3trIOYzZwaQ /wCgOVgcIRLmYgYgVm3mYg73iAcUhjE1Nx/iFMmU12h220myJaFmTTIVATQqJVIj+xvhEuZhFQIU ARPzb7liD/9LPTinkiY4tm94VdaLqXBv/0amVbYaAhwDKJIjkk2iKVL9dCY1I2UBAGcJk2+Uf5WP /ZaeYmAWhZ+Gr20cODaM5r9nfYeHRq5yeVSnHmVlaHb3W5VTISwhII5/j48gU7Ki+zc2YJ1jV5Va BpoWPSZYjv9SI0BlYspEH2//rr+Km7Fm9zc1sda85mEgZUIXHGJsMv8dZZiTm2pXFjK1w1ckpXHv f07+Tv7Gryu/LMYbUxYxAAHNEAADABAQAAAAAAMAERAAAAAAHgBCEAEAAAABAAAAAAAAAAMAgBD/ ////QAAHMGC0VPuuHb4BQAAIMGC0VPuuHb4BCwAAgAggBgAAAAAAwAAAAAAAAEYAAAAAA4UAAAAA AAADAAKACCAGAAAAAADAAAAAAAAARgAAAAAQhQAAAAAAAAMABYAIIAYAAAAAAMAAAAAAAABGAAAA AFKFAACQDgAAHgAlgAggBgAAAAAAwAAAAAAAAEYAAAAAVIUAAAEAAAAEAAAAOC4wAAMAJoAIIAYA AAAAAMAAAAAAAABGAAAAAAGFAAAAAAAACwAvgAggBgAAAAAAwAAAAAAAAEYAAAAADoUAAAAAAAAD ADCACCAGAAAAAADAAAAAAAAARgAAAAARhQAAAAAAAAMAMoAIIAYAAAAAAMAAAAAAAABGAAAAABiF AAAAAAAAHgBBgAggBgAAAAAAwAAAAAAAAEYAAAAANoUAAAEAAAABAAAAAAAAAB4AQoAIIAYAAAAA AMAAAAAAAABGAAAAADeFAAABAAAAAQAAAAAAAAAeAEOACCAGAAAAAADAAAAAAAAARgAAAAA4hQAA AQAAAAEAAAAAAAAAHgA9AAEAAAAFAAAAUkU6IAAAAAADAA00/TcAADfi ------ =_NextPart_000_01BE1DFD.65D5E2C0--
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