東京大学産学連携プロポーザル

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    客観的な総合指数に基づくランキングアルゴリズムに関する研究
    清 智也大学院情報理工学系研究科 附属情報理工学教育研究センター数理・情報教育研究部門
    入社試験の総合成績、陸上十種競技の総合得点、あるいは各国の豊かさの指数など、いくつかの変数の総合指数を計算し、それに基づいて個体をランキングしたいという場面は世の中に多くある。一般に総合指数は、それぞれの変数に重みを付けて合計する、という形で計算されることが多い。典型的には、各変数の偏差値を合計するという方法がある。しかしこの方法は、統計学的には「特定の変数と総合指数の相関係数が負になる」という不公平が生まれる可能性を内在している。また、多変量解析の一手法である主成分分析を用いて、その第一主成分を総合指数にするという考え方もあるが、重みが負になる場合があり、やはり適切な指数とは言えない。本研究では、Marshall-Olkin の定理と呼ばれる線形代数の定理を応用し、これらの不具合を克服した。結果として得られる指数を客観的総合指数と呼んでいる。

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    客観的な総合指数に基づくランキングアルゴリズムに関する研究
    清 智也大学院情報理工学系研究科 附属情報理工学教育研究センター数理・情報教育研究部門
    入社試験の総合成績、陸上十種競技の総合得点、あるいは各国の豊かさの指数など、いくつかの変数の総合指数を計算し、それに基づいて個体をランキングしたいという場面は世の中に多くある。一般に総合指数は、それぞれの変数に重みを付けて合計する、という形で計算されることが多い。典型的には、各変数の偏差値を合計するという方法がある。しかしこの方法は、統計学的には「特定の変数と総合指数の相関係数が負になる」という不公平が生まれる可能性を内在している。また、多変量解析の一手法である主成分分析を用いて、その第一主成分を総合指数にするという考え方もあるが、重みが負になる場合があり、やはり適切な指数とは言えない。本研究では、Marshall-Olkin の定理と呼ばれる線形代数の定理を応用し、これらの不具合を克服した。結果として得られる指数を客観的総合指数と呼んでいる。

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