古典的統計手法に超高速アルゴリズムを組み合わせ、ビッグデータから新しい事象を見出す統計手法を開発 | 特集記事 | Nature Careers | Nature Portfolio
古典的統計手法に超高速アルゴリズムを組み合わせ、ビッグデータから新しい事象を見出す統計手法を開発 2013年8月22日 東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻 瀬々 潤 准教授 生命科学の研究では、P値（検出された事象が誤りである確率を示す検定値）は発見の信頼性を担保する重要な概念となっており、P値が0.05あるいは0.01といった閾値以下（有意水準とした5％以下あるいは1％以下）であることが必須とされ、論文にも明記することが求められている。 遺伝子の変異を例に取ると、次世代シーケンサーの登場で読み取れる情報が膨大になり、数多くの変異が発見される一方で、変異が少数の場合と同一の基準で調べると、偶発的に生まれる誤発見を含む確率も高くなる。誤発見を避けるためには、データが増えるに従って、P値の計算方法をより精度の高いものにする必要がある。ところが、これまで膨大なデータからP値を精度
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
階層分析法 - Wikipedia
階層分析法（かいそうぶんせきほう）は、意思決定における問題の分析において、人間の主観的判断とシステムアプローチとの両面からこれを決定する問題解決型の意思決定手法。AHP (Analytic Hierarchy Process) とも呼ばれる。ピッツバーグ大学のThomas L. Saatyが提唱した。 階層分析法の主な工程として、「階層構造の構築」、「一対比較」、「ウェイトの計算」、「総合評価値の計算」が挙げられる。 階層構造の構築では、問題の要素を「最終目標」、「評価基準」、「代替案」の3階層に分ける。これによって、明確に問題を捉えることができる。評価基準とは、代替案を評価する際の基準となるものである。具体的には、「価格」や「大きさ」、「デザイン」が挙げられるだろう。代替案は、最終目標を達成するために必要と思われる項目のことで、例えば問題が「ゲーム機の選定」であれば、各社のゲーム機が代替
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