SASユーザー総会論文集 1984年

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3.

N L 1N の問題提示新村秀一はじめまて報担理学会誌の情報処理 Vol .23 陶 5( I C 中 J I ! (富士通〉と小柳(筑技大〉は「非繰形最小のソフトウェア j という論文を発表している。本論文は，内外の非緩形回婦推定を行司なうプログラムの比較評錨を行?なったものである。 SASの NLINも本論文で取り上げられ，あまり良い押 f 屈を得てい念い o . ， ; をとこで，との件 K ， . 寵して再計算を行ない，本論文の間賜点. SASの問題点の謁麗から議論を特攻う。工。 SCUSSION OF NAKAGAWA AND OYANAGI'S PAPER ENTまTLED "SOFTWARES FOR NONL工NEAR LEAST SQ むARES METHODS": 四むAT 工ON ON S l ミ S EVAL " . . by Shuichi Shinmuど a Sumisho Computer Service Corp. L七d. ‑z&

4.

工. In七ど oduc七ion ニ wares foど Dr. Nakagawa and Dr. Oyanagi's artic工e "Soft Nonlinear Leas七 Squaどes Me七hods" in " 工 nformat ニi on Processing"， Vol. 23，No. 5 Pどovided a rare an 岳 u sefu工 reference for 七he people in七eど es七ed in sof七. w aどes package， s七a七is七ical analysis ニ he ar七icle and numerical calcula七ion. Bu七七he con七en七 of t ニr oublesome for me. was s工igh七ly i . . . 工n t 二h is repor七，工 in七end 七o clarify several issues of ニ he algori七hm of Dr. Nakagawa's problems by reproducing t 守七he ma 七rix opera 七ion language a SAS Pどoceduどe， NLIN， usin MATRIX，also a SAS procedure. . . 2

5.

工工. On Dr. Nakagawa and Dr. Oyanagi's Ar七 ic1e Dr. Nakagawa and Dr. Oyanagi s ar七ic1e fiど S七 ou七1ines 響 various prob1erns ど e1a七ed 七o sof七waどes for non工inear 1eas七 S司ua どe sr n e七hod，七hen introduces a1gori七h r n s and sof七wares used in this fie1d，which are fur七her cornpared and eva1ua七ed. 宮地 r n o s七 no七ewori ニhy o ui 二c o r n e of 七he cornparison is 七he con‑ vergence 七estof various softwares i11ustra七ed in Tab1e 1 . " " " " " And，fo11owin守 5 points aどe exarnined as r n o r ei r n r n e d i a i ニ e prob1erns. 1 ) As Tab1e 1 indica七es，prograrns s e e r n 七o have a range of ニo s r n a工1. The pどogどa r n with conveど守 ence dornain，1arge i ニ he i こ endency s r n a 1 1 convergence dornain appeaど S 七o have i for a r n a 1 peど foどrnance. Usin 守 Marquard 七 r n e七hod，coded 叩ミ工xpどo grarn if 七he ridge pararne七er is specified by MATI " " between 10 and 100，convergence sha11 be execui 二e d even . if 七he ini七ia1 va1ues of qo were ‑2 and 7 This shows 七ha 七七he 七uning of 七he a 1ogorii ニ h r na110ws to overcorne 七he differences，由 2， 7， and 8 of qo， which are va1ues 七ha 七 indica 七e 1eve1s of exce11ence of each r n e七hods. ニ o a1工ow such cornpaどa七ive eva1uai ニi on Therefore，in order i 七o b ecorne r n o r e accura七e， dornain r n u s七 be expanded 七0 七he o r n p工e七e convergence. In ex七en七七hat no prograrns show c o七her words，if 号。 is specified as ‑3 and a11 七he prograrns q a

6.

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‑4‑

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7.

do noi ニ s uccessfully conveど守 e，programs 七ha七 have 工， would receive seemingly 守ood resul七s， such as POW unfavorable envalua七ion. 工n addii ニi on，possib工e reason foど differen七 per 由 formances when a specific algori七hm，such as Marquaどd七 me七hod， is execu七ed by various sof七waどe programs should have been discussed. A工so，references 七o i七ems such ， . as 七he methods of numerエcal calculai こion，e nvironmen七 in which the sof1 ニ waどes are opera七ed，and op七ions available 二 should have been made in discussing reasons of differen1 perfoどmances. 2 ) On Conveどgence Cri七erion and 七he Me七hod of Displaying 京e sults The defaul七 value of i ニ he program seems to have been 1 二hOlえ七七uning 七he a工gori七hm. Heどe， a七 leas七七he used wi 除， S七a ndards for 七ermina七in守 conver守ence andεof con‑ vergence cri七erion should be made cons七an七. Also，七he me七hod of displaying resul七s are 七0 0 precise 七o re‑ co守nize a七 a glance. 工七 ems 七o be displayed perhaps .only include 七he numbeど of i七era七三 ons，七he con shou工d 哨 di七ion under which 七he i七eration i ニe rminated (by a fixed cons七an七 or by 七he error sum of s屯uares) and 七he residual sum of squares. phd

8.

3 ) On Convergence Cri七erion of SAS 3 messages are avai工ab工e in SAS. They are as fo11ows: a ) SAS regards 七he 七ermina七ion by εstandard as convergence， b) SAS regards 七he 七ermina七ion by a fixed cons七an七 (defau1t = 50) of i七era七ion of main 100p as a fai1ure，and c) 工f the どesidua1 sum of squares wi七hin 七he main 100p was no 七 sma1工 er 七han its va工ue in 七he previous tria1， SAS 七ries 七o manipu工a七e con七ど ac七ion a崎 fac七or or ridge parame七er within the inner 工oop 七0 improve 七he condition. After 10 iteratエ ons，SAS outpu七S a messa守e regarding 七he mode1 as conveど ged. 守七0 七he 七hird message，D r. Nakagawa and Referrin Dど. Oyanagi s七a七e 七ha七 a1though SAS has proc1aimed 七hat こ mode工 is converged，七he s七a七ement is inva1id. Dis 国 regarding 1 ニ he va1idi七y of the message and the manneど of disp1aying resu工七 s，convergence cri七erion shou1d be observed from fo工工ow エお守 perspec 七ives: i ) The residua1 sum of squares whose starting va1ue was 402.4 has improved on1y 七o 86.6. ii) 工n .95も confidence in七erva1 of parameters in Tab1e 2，on1y qo and ao aど e considered significan七. iii) The corre1a七iona工 ma七rix in Tab1e 3 shows high corre1ation among a1工 parame七ers，and i11ustrates mu1七i co11ineari七y. 目 ‑6 a

9.

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10.

「十一 TABLE 3 ION MATRIX OF TH日ド八 1 <八MJJTERS，立GENCE t ¥ T AS UNSUCCESSドUL 八SY 出PTOTIC iN ATR1X OF TH五 PA只AMETぞRS ASYMPTOTIC CO尺REしATION トl p p(~u) W くy) 。 g し一ー一一一弥一…一時一一一一一一一 H( . . J < . ) AO( t ' 1o) Al( 点、J 1.000000 0.853681 0.759120 ‑0.841037 0.779485 H レ j 四四 AO 0.853んの 1 0.759120 0.841037 1 .00りのひ合 0.829ち71 0.974979 0.829571 1.000000 0.876137 0.974979 ‑0.876137 1.000000 0.8901199 0.806ゐ67 ‑0.935525 崎情四同 J ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ Al 四叫一田 0.779今広三 0.890899 0.BOAh67 0.93 "552う 1.00000() ，

11.

From 七hese observat こ ions，七he ou七come of compara七ive こi on by Dr. Naka 守awa and D r. Oyanagi are proven evaluat unsa七isfac七ory. They should remarked 七hese observa七ions should be useful for da七a analys七. Tables 4 and 5 show 七he s 七a七is 七ics when 七he conve ど守 ence was successfully performed. These 七ables show 七ha七 95も confidence in七erva工 of parame七ers do no七 include 0 .， and 七ha七 no ， . ニ ween p and ao in which high correla七ion exis七s except bet ne守a七ive high correla七ion is obseどved. 4 ) On 七he Difference of Convergence 501u七ion All 七he convergence solutions of 5 1 ミ5 ob 七ained had 七he ど esidual sum of squares of 0.4298，coincidin 号 wi 七h leas七叩怨 quares solu七ions (qo 2.459工， p=1.7713， h=5.0916，口 ao=2.9ヲ83，al=0.0976) as far as 七he eigh七h place. こhe s olu七ion exis七s in 七he According 七0 わr. Nakagawa， 1 neighborhood of 七he following values: qQ 2.46，p=1.77，口， . . h=5.09， e至。認 3.00， al=0.973， The 七able 工should indica 七e a七 which decimal place 七hese values of each prog どa ms differ. should be equal In addi七ion，values of Nakagawa'ssolu七ionsa， to 0.0973， differing wi七h;the どesult of SAS a七七 he fouど七h decimal place. 5 ) Commen七s abou七七heir paper ニs do n o七 necessarily どela七e 七0 Following comment 七he main 七opic of 1 ニh is paper. ど However， 1 would appreciat主 esponses from experts in this field. ‑9‑

12.

4 ASYMPTOTIC 9S % CONFIDENCE INTE SUC SSFUL CONVERGED ρ.\F~M'FT 巨バ . 園面 tコ ρ( ~ D ) I ' J (γJ H ( ‑ f ¥ .) AO(C IO) A. 1( ( AI ) FS. T1r . j AT五 ASY州PTnTIC sτ0，E μ 只mミ 2.Lもう Q09976 0.01μ6(;497 0， 0366サ353 む.05381017 0.0258ゐl f i l 0.00267990 う 1.771272予弓.091う5772 ?.99~34260 η .n97~9679 j ASYHPTのTIC 95 % CONFIOENCE iNTERVAし UPPE~ミ LOwER ?• 1 ， 9ゐ73uA8 2.42146自ベ 5 1.6974123今 1.θ4513237 4， 98324378 ら， 19Q臼7166 04628564 2， 3.05039957 0， 09220244 0.10299113 t

13.

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14.

。 Other possible problems (data) appropria七e for com 叩 para七ive evalue 主七 ion of algori 七h m. o Developmen七 ofmore precise and complex algori七hm for 七he purpose of expanding the conversion domain is 1 ニi mula七ing， but also not on工y in七ellec七ually s significan七. Bu七 when 七he ridヲe parame七er is changed ミ工 X，or when undeど七he Marquard七 method coded by MATI t ニ he mesh of covering is p工aced on 七he seaどch ニe rval，while the 工eas七 values of 1 ニ he residual of in1 ，if 1 ニh e S苛uares i s specified as 七he initial value ' value ob七ained were as same as the value ob1 ニa ined by SAS grid search，七hen 七hese two me七hods， which are simpler 七han 1 二h eir pどecise algori七hm，seem much useful. 工n addition，if 七he algori七hmhas some range of convergence，i七 is possible to termina七e t ニs d omain. earlier i七era七ion ou七side i 、 a 一1 2. ， .

15.

工工工. Ou七c o r n e of Ana1ysis by SAS The NL工N procedure has a fixed ini七ia1 ridge pararne七er 8 10‑ and nurnber of iteration of the inner 100p. By using 七he MATR 工X， the es七i r n a七ion of these va1ues were rnade avai1ab1e. Resu1七s are shown on Tab1e 6 . ， . 1 ) 0 Type 1 indica七es the nurnber of 七he itera七ion of rnain 100p and condi七ions of 七errnina七ion. '0' stands for ，I~' by inner 100p，and 七e rrnination by εstandard ' x ' by rnain 100p. o Type 2 indica七es 七he fina1 residua1 s u r n of squares. 工f correct1y converged，七he va1ue shou1d be 0.4298. o 工n type 3， 1 is specified for a pararne七er with posi七ive va1ue 七ha七 can be regarded significan七; if 七he p ararne七er is nega七ive， ‑1 is specified. For a pararneter whose 95も confidence interva1 inc1ude 0，， . ois specified. 工nvestigating the significance of each pararne七er shou1d deterrnine whether it r n a y a1so be used as a convergence cri七erion. o Type 4 indicates the fina1 order of the ridge pararneter. Va1ues frequent1y appear between ‑6，or 1E‑6. o In 七ype 5，七he abso1u七e r n a x i r n u r n va1ue of ~ is used asεstandard under DUD method. The va1ue is indicated a七七he t i r n e of terrnination. ‑1 3‑ 工n the case

16.

Machine Used: TABLE 6: IBM4341 双ESULTS OBTAINED BY NLIN AND M ATI ミI X PROCEDURES OF SAS 畦r ) and residua1 (lower) Initi品 1 va1ues of the qo par創 neter (upp Method G‑N method program Time( S e c . ) Option Ty pe 5 max 402 町lIn 輸 17.77 NLIN 1 .51 12.74 ‑8 NLIN 1 .52 6.51 M昌 rquardt meけlOd 世 1 .35 M A . . S 5.65 E で祖蜘 8 R I 1 .5官 x う諭5 1 エ 2 1 .13 3.29 1.1 NLIN E 主工 X 4.39 欄エ 01 1 .01 2.27 1 .3 1 .08 。 1 2 3 4 5 6 7 8 10 253 180 104 52 54 108 182 249 297 323 261 1 2 3 50 x 1 2 4 30 x 37 ー4 110 93 ‑4 20 0 70 90 50 50 0.4298 0.4298 0.4298 0.4298 0.4298 13 15 13 ー7 ー7 26 0 70 19 0 10 0 0.4298 0.4298 0.4298 41 6 9 ‑7 ‑2 23 0 41 3 22 0 41 2 2 4 エ 30 x 37 ‑4 18 0 0.42雪8 7 90 110 70 70 60 0.4298 0.4298 0.4298 0.4298 0. 4298 ー7 ‑6 ‑6 ‑6 ー5 27 0 70 12 0 24 0 90 0.4298 0.4298 0.4298 0.4298 41 6 ‑7 ‑7 ‑6 ‑3 30 x 49 2 1 2 4 30 x 37 5 18 0 0.42号8 10 0 80 15 0 90 70 0.4298 0.42ヲ8 0.4298 0.4298 0.42ヲ8 ーす ‑6 ‑6 ‑5 ‑6 80 10 0 23 0 24 0 13 0 0.4298 0.4298 0.4298 0.4298 41 2 ‑6 ‑6 ‑6 ‑6 ， 90 70 17 0 90 50 50 93 0.4298 0.4298 0.429日 0.4298 0.4298 (00000) (11111) (11111) (11111) (11111) (11111) 持命毛側明叫四 70 10 0 17‑0 23 0 27 0 23 0 0.4298 0.4298 0.4298 41 41 41 1 lω111) (11111) (11111) (11111) (11ω111)(11ω111) ( 伽知側聞同仰叩側 30 x 50 ‑2 1d . エ 87 158 (‑10010) (00011) 1， : : ! 1， : : ! 3， : ' / 2. : t 2d . 3， : ' / 40 1d . 4d . 1O 3d . 68 183 8.6 121 50 0.42号8 0.42ヲ8 エ9 78 119 115 { 1111) (00000) (00000) (10‑111)(10011) (00010) (00000) (00000) (11111) (11111) (11111) エ 5 : : ! 2， 121 1 .0昔話 2f : . 15詰 1 .554 8d . 91 2.728 1 2 5 2d 124 1 .158 2d 145 1 .345 5d 100 もち 1 2 5 2d 11宮 0.812 2d 工事? 2.0るも 96 689 l 2 1 .1 M A T 309 1 欄 43 0 17 0 2d . 90 60 ?の 50 50 90 2d . 14 d . 18 d . 17 d . 0 .4298 41 36 36 125 0.4298 0.4298 0.4298 0.4298 0.42ヲ8 0.42ヲ8 129 41 (‑10000) (‑10000) (00000) (11111) (11111) (11111) (11111) (11111) (11111) (00000) (11111) (11ω111) (1ω1ω111) 3.62 DUD method 2 l 2 3 2.74 1 .16 叩，品 d くいく > [ く〉 6.540 2d . 220 2.254 2， : : ! 121 1 .53ヲ 2， : : ! 174 1 .637 4d . 94 2.812 7， : : ! 5.780 0.660 8， : : ! 74 1 .915 2d 161 1 609 2， : : ! 112 1 .303 3d . 177 O.ヲ92 4ヲ 2.11る 3d 32 0.870 3d . 42 1 .843 4d 76 2.464 ヲ日 3d 8.65 0.234 14 d 21 0 0.4298 0.4298 吉田 9 40E‑6 5.61 エ6.892 53 0.787 3， : : ! 0.322 21 d 7d 0.42官官 0.4298 5.2Eω4 2.2E 5 7d 0.788 0.314 品 d 7d . 0.42合8 0.534 .034 0.009 世.宮 25 。 5， : : ! 6， : : ! 蜘 3d . 8.721 2d . エ57 4.967 …し一一 b も s 5O 59 1 .631

17.

in which the conveど守 ence was correc七1y executed， this va1ue is 5.6E‑9，which is sma11. 工n other cases，many of these va1ues are 1arge. Such phenomenon can si守nify a disadvantage of DUD method. 2) 工n Marquard 七 method， op 七ion indica 七es 七he ini 七ia1 va1ue of ridge parameter. 工f the ini七ia1 va1ue is 8(lE 8 )，時世 MATR工X procedure opera七es 1n 七he same manner as NL工N. 肱， Bu 七 if the margina1 in 七erva1 such as qo=‑5 is specified as 七he 5七artingva1ue，七he number of convergence repea七ed varies. The reason may be a七七ribu七e在七0 七he differences in numeric solu七ions. Meanwhi1e，七he con‑ vergence domain is expandedbetween A=10 and 100，as previous工y sta七ed. This va1ue under DUD me七hod is 七he 二ha 七 is mu1tip 工工 eo by the initia1 va1ue of mu1七ip1ier 1 t こ he parame七er. No successfu1 resu1七 may be ob七ained 工 guessed) is made even if the defau1七 va1ue of 1.1 ( ， . . 1arger or sma11er. Moreover，when the va1ue is 1.1，七he resu1 七 o b1 こ ained is significant1y different from i七5 corresponding va1ue ob七ained by using NLIN. Again，七he reason may be a七七r ibu1 こed t o 七he numeric solu七ion. 日u七 in comparison wi七h Marquardt method，七he norma1 equa七ion of this a1gori七hm is considered 七o have 七he 七endency to become i エエ四 conditioned. 一1 5‑

18.

工V Some Issues in NLIN procedu どe a nd No七es on i七s Usage The ini七ial value of 七he rid守e parame七er in Marquardi ニ me七hod is fixed a七工 E‑8. Changing 七hese values should allow 七s，as previous 工y s 七a七e d. The failure remarkable improvemen t ュ o embody such a parame七er can be regaど ded as an error in 七he i ni七ial design of SAS. 工n such a case in which resuli ニs of analysis 七ermina七ed in inner loop，or starting values were no七 found，or 七ha七 da七a show s七rong nonlineari七y， esul七s of ana工ysエs should be carefully interpre七ed. As a . . ど solution 七0 七hese problems，i七 is safe 七o use Maどquaどd七 mei ニ hod and peど foどm 七he grェ d‑search of s七ar七in 守 v alues. Foど models in which par七ia工 deriva七ives are difficu工七七o be ob七ained，on工Y DUD method should be necessaど y. However， because of i七s limited convergence domain，守ど id search should always be executed. For s七eepes七‑descen七 me七hod，which is 七he mos七 inferior of 七he in七eraci ニi vemethods，cau七ions in i七s applica七ion 二‑ desceni ニ me 七hod， shou工d be specifically no七ed. The s七eepesi in どeエミ主七 ion 七o bo七h Gauss‑New 七on and Mar 屯u ardi ニ m ei ニh od，proves 七o be impor 七an 七 from s 七andpoin 七s of 七heory and educa 七i on. As a developer of genera工‑purpose sof七ware packages，1 ニh is believe 七ha七 programmers a七 SAS Ins七i七u七e had ins七alled i me七hod，because of its his七0ど ical si雪nificance in 七he field of s七a七is七ics. From こhe perspec七ive of da七a analysis， ‑1 6‑ 、綱

19.

however，deve10pers of genera1 purpose sof七ware packages 即 shou1d a1so considere 七he usefu1ness of a s七a七is七ica工 me七hod in ac七ua工 opera七ion. v . Conc1usion " 工n conc1usion，工 have indica七ed 七ha七 on the basis of Tab1e 1 fどom Dど . Naka守awa and Dr. Oyanagi's paper，1 ニ he compara七ive eva1uat ュon shou1d have been performed by expanding 七he range of s七ar七ing va1ues. A1so，七he s七udy shou1d have p1aced more emphasis no七 on compaど ison among pro守ど ams， bu七 among i七era七iveme七hods. Because non‑1inear regression es七ima七ion is an usefu1 1 ニ 001 in s七a七is七ics，， . ana1ysis of each me七hod from 七he perspec七ive of difficu1七y and efficiency in ac七ua工 usagewould a1so be required. Fina11y，I wou1d 1ike 七o acknow1edge Nissho E1ec七ronics . Corp. for 七ransla七ion of 七his major par七s 一17

20.

工 SAS‑SPSS インターフェース鞠電通宮本星一要旨当社では西独ハイデルペノレグ大学より導入した SAS‑SPSS インターフェースルーチンを L SPSS を動かしている。使って SASの下でダイレクト V ζ のルーチンの使い勝手は SAS‑BMDP インターフェースとほぼ同様であり，ユーザーは SPSSをあたかも SASのープロシジャーのよう V L f 吏う ζ とができる。また，とのルーチン K よって，本来ならば接数ステップ処理 Kなるととろが， SASの一回のランで済み，保存用として準備するデータセットの種類も減らすととができる。 " " " " " 1.経緯当社では図 1のようなクライアント ( 広告主 ) のマーケティング / 広告活動支援システムが稼動して公り，今回のテーマである統計解析システムは，市場細分化，商品ポジショニング等に始まり，広告計画，媒体計画等を底辺からサポートするものである。広告とは通常"一般大衆"に向けてのものであり，その出発点と左るデータ分析は必然、的 κ消費者調査 ( いわゆるアンクート調査 ) のデータを主 K扱う ζ と K 在る。 ζ のような理由から当社の統計解析システムは 1976年以来 TOSBAC‑5600(GCOS‑6)下 V LSPSSV L導入しその周辺 K 自社開発プログラムを配置するという形態であった。 SPSS ， . . • Statistical package f o rt h e Social Sciences (社会科学のための統計パッケージ) ‑ スタンフォード大学 → シカゴ大学 → SPSS INC. ‑その名のどと(，アンケート調査の集計・分析に適したパヅクージ表1. SPSS その後ホストコンピュータとして IBM機が導入されたの K伴い， 81年 K新たに SASを導入した。当初は SPSSを麗して SASを中心としたシステムとするニ予定であったが，アンケート調査データ K 関する縮かま配慮、が念されているととく後述人 8年間の使用実績による潰れ念どの理由から SPSSの存続を望む声が強<， SPSSも新たに IBM瓶を導入した。従って現在 (84年 3丹)，1BM3083(MVS/SP，TSO)下で SAS79 .6， SPSS9 .1が援動している。 ‑1 9‑

21.

~て，畿で述べるよう吏えば， v c，SASと SPSSをリンクして f 当社で扱うデタのほとんどは十分に分析しつくすととができるので，次十て註両者がどのよう K リンクして使うかが問とえっ?と。当初手ンクの方法は次の 2つが考えられた。 ① SASからディスクに主主データを出力し，それを SPSSが読んで処理する。〈あるいはとの逆〉 φ SPSSシステムファイノレをディスクに保存し，それを SASの PROC CONVERTを使って説む。 (I)@共棲数ステップ処理みニ v ct.::るとと，それ K伴って JCLを数多く付けまければ念らず，ザの負姐が増大するとと念どが問題でるったo v c蕗ドイツハイ 8 0ConferenceProceedingsJ とのよう念時 iSUGI' ルベノレグ心待入問 ︑ 人'iLrヘ、綱 mhト念会語長 a 4 ヰ官主 Q 掛H iJd 制約・華町一吐位︑ト・入剛 yhiw口 h ・・ '晶︑みも・円M JUW 七ユむこ h︑主恥ヤjF と母 1 i ' : I 一20‑

22.

Peter Beutel氏の "SAS AS A CENTRAL STATISTICAL SYSTEM"という文が揚載されているととを知ったのである。当社では早速同長 K問い合わせをし，若干ゎ泊折は三るったものの同大学コンピ品…タ‑i!:ンタ…からとの論文に書かれている SAS SPSS インターフェースルーチンを導入ナるととに成唱した。とのインターフェースルーチンの織は後で述べるとととし，その前に … ユーずから免責と SASと SPSSの比較をしてみたい。 2 . ニ l . . ザから見た SASと SPSS L IBM3083 (翠VS/SP，TSO) 2 . SAS 79.6と SPSS 9 . 1 3 . アンケート議査データを主 K扱う 4 . 高癒念解析はるまり行わ左い， . (SASと SPSSの比較〕一一一一一一叩町山町町向司ファイノレの呼称 SA S 79 . 6 SP S S 9 . 1 SASデータセット SPSS システムファイル多種情報多ファイノレの繍成変数変数 OBS← 4000以内 → ;行中に扱えるファイノレ数処 P E 毘 BATCH，TSO 意形数日とれ7i:い統『司F 品アノレ重援処と由間でき乏いで表2 . SAS と SPSSの比較。。少 X 自書 BATCHのみ多値処理リキ〈京期的に〉…つ。分析手法(プ際、ンジャー〉欠 CASE← 1000よる{内叶れる定きる L 内 2A

23.

3 . SAS SPSSインターフェースルーチン SASの実行中 K SASデ … タセットを SPSSシステムファイル K 以上のよう念理由から，変換しダイレクト KSPSSを重きかすととのできる SAS ーズ K合致したものと言える。ナまわち， SPSSインターフェースは当社の SASを中心としたシステムとし，必要があればとむインターフェースを通じて薩接 SPSSを使うととができれほ再者のリンクはスムーズに行念えるとと K なるし，またデータ謀容飛としては OSデータセット以外は SASデータセット用ディスクを準備すれば隣むからである。 SAS SPSSインタ … ブぷースルーチンは使用法，使い勝手共 SAS B説 DP インタ ← フェースとほぼ開様である。概要は以下に述べる通り。 ( 1 ) 概指 ‑ 刷タ/ C O 一一必 Jq ン行 A2221712i 続'III‑1占v S4 s a 偽 qu p ‑ ‑ ‑ o o m o お nn p a ‑ p v o i 2 、 a SAS… SPSSインターフェース C D PROC SPSSはまず SASデータセットを SPSSシステムファイル K変換する ot K . いで NOCALLオプシ沼ンの指定が念ければ，とのシステムファイノレを総支援する SPSS のモジ品ールを変更乏し κ呼び出す O ゅ PROC SPSS<v出力は SPSSの出力そりもむである。窃 PROC SPSS拭総ての必要とするテンポラヲーデー夕食ヅトが処理の ) ミック K割り付けられるむで，特別むカテゴ 1 それ故 K PROC 化されたプロシジャーは必要とし老い。 SPSSは勉む SASプロシジャ … と SPSSのモジュー Jレが SASの下で K1 吏う ζ とができる。呼び出 1 されると多そりジ 3 プまたは TSOセッションは少左くとも 350KBのヲージ浅ン令必要とする。叩中ダイナ 2 2 叩

24.

( 2 ) 必饗なソブトウェアむ〈 SAS ② 第 9脹以下ぉ SPSS ③ PL/1 0PTIM1ZE茸 ※ SPSSの第 1 0版 ( いわゆる SPSS x ) v cついては ( 未確認で拭あるが〉インターフェースはとれない模様。 ( 3 ) SAS内でのステ … トメント般形式 ((] 内はオプシ 3 ナノレ) ， . PROC SPSS (DATAニニ SASデータセット名〕 (FILEユニ SPSSシステムファイノレ名) 〔災関 ISSニニ数値変数 K関する欠損依 ) (AMISS口文字変数 K関する欠損髄〕 (NOCALL] [OUTPむT TERMINAL PRINTERJ [DESTINATION~二口〕 (DEST) 〔む N1T=l o g i c a lo u t p u tu n it J; [VAR 変数 ) 1スト ; ] [BY 変数名 ; J (CASWGT 変数名 ; J PARMCARDS ". 3 . PR0C SP SS • DATA= SASデ … タセット名 PI ミOC SPSSでる SASデータセット省略するとの SAS データセットが用いられる。 • FILE SPSSシステムファイノレ名 PROC SPSSから出力される SPSSシステムファイんの名前を指定。管轄すると SASデータセット名がそのを愛用いられる。 • NMISS口数値変数 c欠操舘入力 SAS データセット内の数の欠損植を SPSS システムファイノレ内でいか念る{直 v c概念換えるかを詣定。デフォルトは 999 である。 ‑2 3‑

25.

[beta]

• A剖 1SS出文字変数の欠損{直
文 字 変 数 に 関 し て NMISSと 同 様 の 働 き を す る 。 ダ ブ ォ ル ト 註 b
bbbで る る 0
.お OCALL

SPSSシ ス テ ム フ ァ イ ル が 作 成 さ れ る だ け で SPSSの 処 理 拭 行 念 わ れ 念 い 0
.OUTPUT=TE豆諸 INAL
ミ1NTEI
ミ〈デフォルト〉
PI

SPSSむ 出 カ ワ ス ト 磯 器 の
.DESTINATION

n

(DEST)
SPSS出 力 リ ス ト を ど の RJEス テ ー シ ョ ン へ 出 力 す る か を

。 略ずるとローカ

ルプリンタへ出力する。

.UN1T

ス
ニ

a

l
o
g
i
c
a
lo
u
t
p
u
tu
n
i
t

FORTRANに お け る logical output unitを指定。審議事時は UNITニ 30
作 成 さ れ る SPSSシ ス テ ム フ ァ イ ル が 一 時 穫 期 の 場 合 は ， そ れ に 対 応 す る DDステー
ト メ ン ト を 指 定 す る 必 要 は 左 い 。 永 久 イ 実 用 の 場 合 は OSデ ー タ セ ッ ト が 訴 以 っ て 割 当
て ら れ て い 乏 け れ ば な ら 左 い 。 念 な DCBの 指 定 は 不 嬰 で あ る 。

.VAR変 数 ヲ ス ト ;
SASから SPSSシ ス テ ム フ ァ イ Jレヘ持ち jろ ま れ る 変 数 を 指 定 す る 。 VARステート
メントを指定し念い時は総ての変数沙:;:5
1t!蔑される。 SPSSシ ス テ ム ブ ア イ ん は M援
では 1000~興支で，日践では 500 掴までの変数を受け入れるととができる。もしとれ
を 越 え る 数 の 変 数 が あ る と ， 最 初 の 1000纏 ま た は 500個 の 変 数 だ け が 引 き 渡 さ れ る 。
な
;
f
，
'
，

SPSSシ ス テ ム フ ァ イ ん に 入 る 過 程 で 総 て の 文 字 変 数 は 先 頭 の 4文 字 の み と 念

タ ， 数 様 変 数 は 8バ イ ト か ら 4バ イ ト へ 靖 度 を 落 と さ れ る 。

.BY変 数 名 ;
入力

SASデ ー タ セ ッ ト が BY変 数 で ソ ー ト さ れ て い れ ば PROC SPSSステートメ

ントと共!rc BY ス テ ー ト メ ン ト を 謂 い る と と が で き る 。 B Yス テ ー ト メ ン ト が 用 い ら
れると SPSSシステムファイノレはすプブァイル講造をとる。

SPSS"!
ナプファイノレ S
I，S
2，等は自動的に 作 ら れ る o SPSS<v怒駿では 200弘上，
日 援 で 誌 100以上むサプファイノレがあると，

念ダ…タは

の サ ブ ア 71Jレへ入る。

.CASWGT変 数 名 ;
SPSSシステムファイノレ内むウェイト変数 (CASWGT)と す る 変 数 を 指 定 っ 省 略 す
る と 全 ケ ー ス 〈 オ プ ザ ベ ー シ ョ ン )!rcついて CASWGT

日

‑2
4‑

1と念る。

、
輔

26.

• PARMCARDS ; PARMCARDSステートメントの後(r CSPSSステートメントを罷 < 0 SPSSステ ← トメント試 SPSS単独の場合と金〈閉じ審き方である。 PARMCARDSの後の SPSSステートメントの中に拡少左くとも 11 闘の GET FILE カードと SPSSプロシンジャーカードが含まれてい 1 ; : ければなら念い。 " . . " . . ‑2 5‑

27.

実タ5 4 . トメント ‑ステ 1 V A ︿発︒ j u ﹂伽幽目崎 4 ︐︐.相暗働輸申伽 ‑制時時冊岬倫時由令由・伽 4 尋問守押倫冊 E 嶋・ la'ji‑‑1 ‑'enu 4AM nu‑Auwm ‑‑‑・ ‑‑‑ nu‑nu‑ 2・申申 ‑ g ・‑‑ aF a ' ‑ 官民駒内嶋悔‑ 働側鵬相側俸叩時惜 h輔 U 帽叩珊瑚守 40 a ‑ n VS ・ h u a mγ 句・・ーー惜軸崎輔冊制令惜抑制噸晶仲間-+--------~・当 a 。、 ‑ ‑ ‑ i‑11A'llA' ω e'AM 'bAM A H W A M a ' m‑ω ‑AVωAV s ties‑A'li‑‑ vzm‑‑ p e w V E e w M同p r aL H M 柵岬一26‑ o u‑1. 図 3 . 10 3 7 TOTAL き ezω 噌 H問問岡崎働時 φー時時ー句惜ーー@ーー世間同・臨時制. 畑胡町側ゆ柵明伸僻 φ時時制ーー・・ーー φーー唱曲 ' 由同也 . 叫向叩四輪骨相帥蜘 I 3 I 2 I I 60.00 I 40.00 I 2 I TOTAl I2 FREQU惹NCYI 実0 1 1 1 PCT I 1 s I 4 I 1 I I 80.00 I 20.00 I 1 X2 Y τOTAl 内ω E E駒M g ‑ ‑ TABιE 0ヂ Y 8Y X2 a 思 CO附F'LετE GROUPS=X(Xf X2(f))/ 2)/ VARIABしと S=Y(1，為除し ES Y BY X/ T I vsvanumU ﹁ζ P H r・ャ日 'FAMe'AHM内U R '勺ゐ・ VAEC‑o MMHC b M 門R t L F︑ a︐ o d 守 r ﹂EUFJubnE﹂g Le o e zA円ZLT&C﹂ b‑‑zvn'pnA 円b S FTSFZFR ︐T S1312121212F γ2γb ﹂ A円u u n u F ‑ h F 恥咋ふ snMnuγ‑zFG'L 円 ︐ 叫ん ︐ γ a e p ‑ ‑ P . .4・ 4︐ HPHEZHu 会 N A円む nuIC11122 21f12'ppGLMH 内 ︐ X1 Y X2) / NOCOL NOPERCENl STATISTICS • SASの出 TABlE OF Y 8Y X1 TOTALの VC%が出力され念いと，のよう左グラブを描く K 困る。

28.

.spssの出力 DOCUt 毒草総 TATION FOR SPSS F I弘主 'SPSS LIST OF THE 1 SUBFIL主主 COI 1PRISING T鈴定事 ILま総，。 SPSS N DOCU例ENTATION FOI 竜 τ 鈴藍 6 VARIABLES IN T鈴E FILE 'SPSS REL VA日IABLE VARIABLE LABEL POS NAI 1 ま VALU主主 FI 1T SEQNU終 NONE 。 2 SUBFIL草 NONE A C主主誠 GT NONE 4 3 d闘鈍ISSING P 償T 4 1 1 999. 5 12 999. 6 99宇， Y 。。。護団答集計争 Xl ， X2で 1v~1jだけを一れまとめて出力できる。 " " " " x COUNT 1 R O I I PCす I I IX1 Y 問時伽岬時申倒働 1‑ 総0 1 1 TOTAL 市梯幽 1 1 1茎2 ' ‑‑‑‑1‑ I 4 1 4 1 ーー南甲山由骨 1 1 5 1 80.0 1 80.0 1 50.0 1 1‑‑ I 2 1 2 1 3 1 3 1 40.0 1 60.0 1 50.0 1‑ ‑‑1 1 COLUt 唯泌 6 7 10 100.0 TOTAL 60.0 70.0 働時時布市 # 御世ーーーー骨骨時岬叫叩噂司甲骨ーーーーー P正捻￡正 NTS AND TOTALS B轟$正 D ON RESPONDE隠す S 10 VALID CASES 。 HISSING CAS正S 4 . 例 ‑2 ' 守一 2 . TOTALG0行%も出力される。

29.

崎非緩和望号 lJ¥ぷ発ま (SAS NLiN) の l 欝用情! 一一…一寸寺系列A 赤:91，!~脅からの含本率指定のための基路実験一一一一弘襲来大学工学蔀計紋工学制捲広計柁鼎草書村~ しはじめに花泉地 (1 9 8 3 )は、物体の表 O O i 畠磐変化バターンから内部の烈的性翼を定鰻的に業芝すること 1った。実験は、一定温度の環を自機広、砂を対章特としてその含本軍推定のための基礎索願ぞ7 境下でランプ{努熟殻財源〉類射に対する o Yの義簡温ぎのステップJiu苓を測定ずるもので.tlる。 (砂義菌における鼓射強 E 聖母、 0 . 0 8 [cal cm min] となるようにしている。〉ランプ東町時 0秒毎に、砂義語む買掛けの濃密 T皐 (殻射針号用いて調1 1 定〉、持表面のを t = 0 として 1 裏逼度 T 工、砂の内部議書 Tin CTt. Tin は照宮震対を用いて潰1芝)が計調] 1ぎれている。 (Fi9 . 1参熊 ) このような実験が、砂のき水を時々設定し、締り濃し行われたりである。 a b R a d i o m e t e r t. 2 R i τ a τ t ぃ川 2 6 ‑ ーコ， ‑ ‑ ‑T C1 代3 主 2 4tr r : : T・2 2 2L G 2 0 TIlIl芝 40 τ 阿川 F i g . 2S t号p r e寺ponse In tをmpぞrature 0 1 $リ r f告C告書 nd I内幸 i d号令 f ; : : a n d ︑仏V 品 μ押 ︑ 今L Fト2 n MごクJtν {たし SJし一に j たこ照れる参らえ・でを 2寄考ほ.駿﹀電 ︑ Jr e r ' a F 実i Fi 9 . 1Expをriment setvp of in悲tr'引nentき，闘恥 1 0 Ta の経時変化 ( ステップ応苓 ) に簡単なモデル gE j ・ tEA ︐ ︐ T者( t )= B‑C exp (‑D t) n ここで、パラメータ豆は、砂のそ額損度 L こ接待する溢理変化のオフセット泊、パラメータ Cは温度変主的輔、パラメータ D誌、過!重要{ヒの遣さ(時定委主の逆絞、務犠牲のパラメータ)を表している。モデル (1)は、 Ta(t)̲. B (ift̲.∞) となるように摺慢されているが、現寺罰内には、 Ta(t ) → At+B のデータを調べると砂の体種が限られているために、現験S という傾向が売られた α ( F i弘主挙時〉そこで、モデル ( 2) ，モデル (3)が考えられた。 ?告( t ) = A t+B‑C 制。( D Ta(t )ー Tin ( も ) (之〉すおわ( t ) = お. ‑C' exp ( ‑D' (3) これらの算繰務モデルの母按推定やそデノレ故良ζ i持続形最小ニ愛読のプログラムパッケージ、す立わち SAS NLI裂が用いられたので毒る。 ‑2 9‑ Y J

30.

[beta]

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SAS 討し IN を含むプログラム
i欝おそデル
本節では、解耕記用いた SAS交等を紹介する。データ解棋の主たる闘機は、言j
(2) 等のパラメータ C
. Dの含水*依存性を謁べることで.fjり、 NLINを樫々おデータに封
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b の制御3(そ怜捜した。(東
じて繰り返し満期する必繋が有ったので、以下のような B
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之が、必繋費型小関に留められていること
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に漆懇されたい。
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Rに引;壊される。 X
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31.

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{七〉会主種計算が、出力関 2
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こ示すよう

同

出力される。この 1~1 では、1JJ顛櫨が良か

ゥたせいか収繋が速かった。

(
2次収烹)

M解耕の要約として、次のものが出力され

る
a
) 格差・閉郷平方和〈分鞍分析署員) :出力図 30
主:!鴇瞬時増遣を持つ一望警の統計モデルの
母皇室を札 1
N
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‑罵いて轟尤推定すれ辺、こわ義誌尤痩比 f
委設に使用できる。)
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) 母撃の点推定・区閉探定 :
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こ)内部 ~jL H
jの出 1
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S
.目的変数のご予期￨憎 プロット:出力~ 8
実際、モデルの滴合は分骸分析装だけそ貝でいると廼めで良持誌のだか、異義プロットに誌明ら
かな系統的な傾闘が晃てとれる。このことは、今主主の物理モデル捜需に唾めて宥用な機韓そ与え
てくれる。
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32.

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0.6る01金696
0.660031奇9
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出力関 2 ガウス・ニュートン法による反種計簿

NUN欄
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ま AST 5QυARES SUMMARY STATlSTICS

UEPENOENT VARIABLE TA

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J SQUARと

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U!KUlmECTEU TUTAL

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2713
282

205292.64107守25
0.66002075
205293.3011UOOO

う1323.16026961

(COMRECTEU TUTALJ

2o1

275.91
"029114

SOURCE

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出力関 3 分数分析義

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出力図 4 母穀の点常震と信頼ぽ閉

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欝で運べたグラフプロット等で解の枝葉校況をチヱック

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~R H~ で算出された解が、真の解である保証はなにも無いことを忘れてはなり

ない。
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37.

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5 . おわりに PrωNしI N ‑f実験デー夕立〉解耕に満期した事例を章容器した。1t果憎 ( 1 9 8 3 ) はこの解明結果か r o c民 I Nは、 P r o cM A T RI Xr 現捧ぞれ吉待でら、合水準とモデノレの母教の暫保を示。愛している。 P 1f軽迭を考かなり槻維なプログラムを書けることが特長であり、今設マニュア Jレを春考に様々設事1 えたいと患っている。豊後に、 Pr o c ~JL H J はユーザーに討して、 1 )解の収東合判定:暫任 2 )計算機瑛鶏料支払い膏任を謀しでいるのでくれぐれも注意漂く費用きれることや醐うものである G 参考女献花実弘、麓村貞夫、山田轡郎、寺本誤武 ( 1 9 8 3 ) :勲新ヲト崎像からの訟水率潟j 定における間態f.;i I 御学会熊き詔リモートセンシジグシンポジウム露料、 l n ‑ 1 7 6 . 計測自動指J d蜘， . 一39…

40.

[beta]

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回帰診断の SAS MATRIXによる実行
大捷靖雄(東京大学臨学部〉

よ D有 効 な モ デ ノ レ を 講 築 す る た め に ， 舷 定 し た
ょうとすゐのが

モデノレとデータの関 K あ る 黍 離 会 検 出 し

断である。凪帰診断むためり

は数多く提案されているが，

の

竃左 SA Sで さ え そ の 全 て を 提 供 し て 註 沿 ら ず ， プ ロ グ タ ム を 闘 発 ナ ゐ こ と が 必 費 に な っ て く
る 。 本 稿 で は SAS MATRIXに よ る プ ロ グ フ ム 開 発 が 磁 め て 効 率 的 で る る こ と を 指 摘 し ，
がプログラム化を行なった幾っかり留婦診断手法を紹介する。

1
. はじめに
"..最近，

r回 帰 診 断 Jに つ い て 講 演 さ せ て い た だ く 機 会 が 多 い が ， そ の と き り 聴 衆 C 方 々 の

的な反応V
C
f謡 介 さ れ た 手 法 の 有 効 性 は 認 め る も む の ， 高 衝 の 花 で あ る Jと い う も む が
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>o 権 か V
C， 筆 者 が 紹 介 す る 数 々 の 手 法 を 実 行 す る に は
(D 特操念プログラムを開発する晶、繋がる主，

窃

プ ロ グ ラ ム 合 本 数 が 増 え て く る と 驚 濯 す る の が 厄 介 K 左 V，既容のプログラムやノごツケ
ージと総み合わせて用いることはやや億劫である。

さら k

g 解析結果の解釈がやや難しい
ことも否定できない。
さ て ， 筆 者 は ， デ … タ 解 析 の 道 具 と し て プ ロ グ ラ ム ー パ ッ ケ ー ジ SASを 旗 揺 し て い ゐ
( 住 居 強 度 か ら す れ ば 95~揺が SAS ，残タを BMDP ，

除
，

が分けるう〉が，

SASVCは ， 品 ー ザ ー 告 身 の

CSTAT，CDA(芳賀敬愛芸博士開発)

オーダ…メイド"の解析手法が実行できる

ょう V
C， 行 列 計 算 プ ロ グ ラ ム 言 語 MATRIXが 組 込 ま れ て い る 。 こ れ を 泊 い て プ ロ グ ラ ム
を行なえば，上記の難点のうち少くとも(D，②は殆ど解決できると筆者は考えている。
， 後 述 す る よ う な MATRIXの霊長誌な演算機能を利用すれば，

FORTRANや PL/lで 作

ゐ 場 合 の ( 逆 行 列 む 計 第 や 行 タJ
Iの 横 な ど む よ く 患 い る 漬 算 が サ ブ ノ レ … チ ン 化 さ れ て い ゐ
としても) Y5'"'‑'Ys。程変の時間でプログラム開発が可能となる。設た，データの検索や!喜郡
変 換 な ど は SASの DATAステップ V
C
:
ま か せ て し ま え ば ， 入 力 の 仕 様 K気 を 競 う こ と は な い

NT，PLOT，GPLOT ( カ ラ ー 磁 罰 へ の グ フ ア f ック出
し ， 結 果 の 作 表 ・ グ ラ フ 化 は PR1
力)君主どおプロシジャーにまかせれば，上旬 jJ仕 様 K繰 る 必 要 も な い 。 プ ロ グ ラ ム φ リンクと
実 持 も 極 め て 等 弟 で あ V， S
ASVC!;
王
子ζ含 ま れ て い ふ プ ロ ッ ジ ャ ー と 全 〈 同 様 V
C， 解 析 の 流
れを断ち切ることなく会話裂で計算を行なうことがでさる。

‑4
1‑

41.

本稿では，まず SAS MAT豆 IXを簡単 κ紹介し，次 K筆者が ζ れ K よってプログラム化を行なった/行ないつつある密嬉診断 C，一つの例として， Cook をまとめる。最後 V む指標。分布をシミュレーシ 3 ンで求める MATRIXプログラムとその出力を紹介する。 2 . SAS MATRIXむ接要 C， MATRIXはユーザー告 J きがに述べたよう V む吾、犠ブログラミソグでさうる。他のオーダーメイド"の解析を容なうためとり関集を示せば下留のよう Kなるだろう ; PL/l，FORTRAN， BAS1C，… 汎用プログラミング言語議軟，しかしコスト高、 a 震の誤算と経込み関数，特殊なデータ高級〈特獄目的〉プログラミング言語構造柔軟，しかもコスト抵話接 DP， SAS の位プロシジャー，プログラム・パック…ジ i 既 … タム化一一く i、 a 以下， MATRIX<D特徴をマエ品ア Jレを抄訳する形で列記しよう。 ( 1 ) MATRIXでは，行列が入出力，印刷，演算の要素である。〈例〉表形式 SAS タセット DATAlの内容を符列 XVCコピーする FETCH X DATA=DATA1: (例) 符列Xの印刷 PRINT X; ( 2 ) MATR1X は豊富な演算子を脊ずる。暢行列む対応する捜索錨の加減乗除 ‑4 2‑

42.

‑行列の積，ベキ，直積，転置 ‑行列の Concatenation ‑ 比較演算 ( 演算結果は 1， 0の行列) ・添字を用いて，行列の部分を取 D出す ( 3 ) MAT R1X では添字の縮約ができる・和，積，平均，最大値・最小値なよびそれらの場所， (例) 2元表 2乗和 X 行効果 X (，・) ‑X(・，・) 列効果 X ( ・，) ‑X( ・，・) ( 4 ) MATRIXは豊富な組込み関数を持つ O ， . (33種 + 3種，他 VCDATAステップで用いられる通常の関数も使用できる ) ・固有値・固有ベクトル・特異値分解，コレスキ一分解・グラミ・シュミットの直交化，直交多項式・逆行列，一般化逆行列(ムーア・ベンローズ型) ・階数，行列式，対角和・要素の和・ 2乗和・掃き出し • i t e r a t i v ep r o p o r t i o n a lf i t t i n g D A T Aステップで用いられる関数 K は，次のようなものがある : ・数学関数 (ABS，MAX，MIN，MOD，SIGN，SQRT) ・打切り，まるめのための関数， . ・対数・指数関数，ガンマ・ディガンマ関数・ 3角関数とその逆・分布関数とその逆 (正規， (非心) t ， (非心 )X2 ， (非心) F ，ベータ，ガンマ， (分布関数のみは)ポアソン， (負の) 2項，超幾可 ) ・乱数 ( 一様，正規，ガンマ，指数，三角，コーシー 2項，ポアソンなど ) ( 5 ) MATRIX では配列宣言，記憶領域への割 Dつけは不要である。 ( 6 ) MATRIXでは . 他のプログフミング言語 K比べ直載・コンパクト左表現が可能 K なる。 (例) 行列 Xの正要素を全て足す S =SUM(X#(X>O)); #:要素毎の是算 ‑4 3‑

43.

[beta]

日ATRIXVl:は，行列代数の記法・式が殆どそりをま持ち ζ める。

初

〈例)

問帰残差の計算

B

= 1NV(X'*
X )*
x
'本 Y;

RES= Y‑X*B;
(
8
) MATRIXは豊富な制樽文を持つ。
• L1NK/RETURN
• IF THEN/ELSE

/W豆 1LE
• DOノレ…プ， DO
• DO/END
そして， MATRIX<D最大の特徴は

(
9
) MATR1X を 用 い れ ば ， 元 の 詩 題 か ら 離 れ ず K処理を遂行できる。

、
綱

方
， MATRIXの 欠 点 と し て は

く1> A PLの よ う に 一 行 ず つ 会 話 的 K実 行 で き ま い (1984年 に は

版グァ…ジ双ンが

発表されるはずでるる〉

く2
> interpretativeexecutorで あ る の で ， 大 規 模 な 反 復 計 算 K対 し て は

的で念レミ。

く3
> 大きなメモリーを必要とする。
く4> 文 字 デ ー タ の 処 理 は で き 念 い 。
などが挙げられる。

3
. 盟1
議診麟む手法
診 断 と は ， ょ D有効念モデノレを構築する，あるいはデータ背後。構造をよタ探く
するために，現在(しばしば暗々裡Vl:)仮定しているモデルと実際むデ…タとり踏にある永
を検出しようとする回帰分析の重要左過程である o
擦 り デ ー タ 解 析 で し ば し ば 経 験 す る 零 離 の 方 向 Kは 次 C ょうさ主ものがある:

{
対

非違襲形性

{
ィ
} 謀議む不均一性

{
ワ
) 誤差問の相関

同

外れ{霞・異常値の存在，誤差む非正競性

そ し て き と れ ら K対 し て ， 変 数 変 換 ， 新 変 数 む 追 恕 . 異 常 { 藍 の 除 去 ， ケ ー ス の 重 み づ け .

JiJなどをと通じてモデノレの改良が試みられゐ。
は，回帰診断のアプローチ〈手法〉を，

W

通常の残蓋プロットむ務局

(
B
) Cpプロット，儒回 1
藷プロットまどむ持殊念プロットの利用

‑44‑

、

A

44.

[beta]

。

影響度。指標の計算とその利用

ω
) ロバスト議定。芯用
K大きく分類しているく詳しくは大矯1)2) 参照) 0 こむうち

ωは ， ど む パ ッ ク ー ジ で も 提 供

されるが. (B)む嬬回帰プロットやむの影響度の指標を出力するパッケージは数少 7
iい。(こ
の 点 で は SASと TROLL
C0機能が豊富である o SASC
0REGは C
ookむ D， DFFITS，

COVRATIO などの苦手饗変の指標を計算するものの，これらの鐘がどむ程疲 Kな っ た ら 住
ずべきか明確念規準は存在ぜず，せっかくの出力をどう利用したらよいのかよく判らない
というのが現状であろうぷ大議訪は，これら診断統計量の分析をコンピュ…タ・:/ミ a レー
シ 珪 ン で 求 め ， こ れ と 実 擦 の 値 と を 比 較 す る こ と を 提 案 し て い る 。 ) (D)のロバスト誰定念行
念うパッケージも TROLLを除吟認発ど無い。
こ0 よ う な 状 況 を 考 慮 し て ， 筆 者 註 ， 適 用 場 面 が 広 い と 思 わ れ る 由 帰 診 畿 の 手 法 の 幾 っ か
l
/
I
f
J
I
I
"
"

を説AT武 IXで開発した/開発中でさうる。以下， I
原不同 K列 記 す る :
場

Cookの 指 標 の 分 布 。 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン
分析のモデノレと
y

X事
」
ャ ε

取 i

ゐ
<
PP
>
4
.n
x
l

を以下のように約束する:
(
1
)

X=(えい…，..tn)'
P
α
α
r
S2

%
(
X
!
X
)
‑
I
J
E
α

=y ‑ Af
S

:leverage
:強差

も A

~r:/(n-p)
組

l
f
I
I
l
‑
"

性"を翻るの v
cよ 〈 用 い ら れ る り は 標 準 牝 し た 残 差

グース棋の
も
措

ra/~下広-; s

(
2
)

で あ る 。 こ れ は 重 や 付 近 。 ケ ー ス の 異 常 K 対して敏感であ!)，モデノレの下での分布も判っ
て い る 統 計 量 で あ ふ 。 こ れ に 対 し て mが 外 れ た と こ ろ で C 異 常 に 対 し て 敏 感 な 統 計 量 が

Cookの お と 呼 ば れ る

(
s
‑
s
( jyxrxd‑h‑α))
一夜

D
α

(
3
)

PS2

である(ただし{叶)は，ク…ス曜を除いて計算したことを示す) ， と こ ろ が Dの分布は X

K依存して令り，

tの よ う に は 正 確 左 有 意 点 を 求 め ら れ 左 い 。

45 ‑

45.

[beta]

とおプログラムでは，
ーシ 3 ンで求め，

α
Dの!慎序統計量 D

D
(
訪のそデルの下での分布をシミ品レ

(1).…き

ζれらの四分位点とメディアンに対して実擦に得られた催をプロットナ

る。

事

ペキ波換の診断プロット

Y‑
一
一
→ y ω f(yム1)/ぇ
‑ llogY

{えさそ 0)

{え=0
)

と い う 変 換 後 K モデル(討が成立すふと復定して，

(
4
)
.l.を最大法で求めるのが Box Coxアプ
山

ローテである。

と の プ ロ グ ラ ム で は ， え を 冨 乏 し た と き む 最 大 化 さ れ た t度 α 0)の対数きと.l.V
C対 し て プ
ロットする。

，信 頼 区 間 も ζ の プ ロ ッ ト か ら

α(え}を最大にするえが最大推定龍であ i
?

、

a

V
C
i
号られふ。

Afkinson (1
9
8
1
. JRSS B)は
，

Z
(え〉立がね/( Yむ 幾 可 平 均 )
(
5
)

w ‑‑.
= aZ( え~ I

α.
l 1.
l= 1

と し て ， 変 数 変 換(
4
)を 新 変 数W の 追 加 と み な し ， 目 的 変 数 を Z<1)，説明変数を W とする
唱 し て い る 。 最 大 法 は 異 常 値 む 存 在 K敏 感 で あ 9， 少 数 髄 (1鶴) ([)クース
を決定しまう ζ と も し ば し ば あ る o こ の よ う な

異常性"は 2 診続プロットを見るとと

よって議ち K検 出 で き る 。 本 プ ロ グ ラ ム は ， こ の 診 断 プ ロ ッ ト C 龍 K ロバスト君主主の
を器供すふ。

嘩

ロバスト推定とその診断プロット

LAV(l
e
a
s
ta
b
s
o
h
t
ev
a
l
n
e )，す左わち

;
I
Y
α
J
α
￨

‑lliln

とする推定値を初期値として，重みを

W 侶)=

1(1べゐ/c)2戸
i

IZI~五 c
IZI> C

‑4
6‑

κA

(
6
)

κ

、
綱

46.

とする b i w e i g h t 型のロバスト推定を行なう。更 VCCを変えて残差の大きさの変化を調べるD enby&Mal l o w s (1977，Technometri cs) の診断プロットを出力する o (以下項目のみ) ‑ 説明変数聞のマハラノピス距離と y差のプロット・ロバスト推定から求まる残差の標準化・ロバスト推定から求まる回帰係数のジャックナイフ Kよる標準誤差の計算 4 . 実例 B r o w n l e e( 1 9 6 5 )のデータ ( 大橋 4) p 6 2参照)を用い， Cookの Dの分布をシミュレーシ C示すよう V Cn=21，P‑1=3であ 9， 1 ， 3 ，4 ，2 1 ヨンで求めた例を紹介する。データは表示 1V ， . のクースは過渡状態、"に対応する異常値 " であるとみなす研究者もある o 1Dは，識別 d e n t i f i e rで，解析 Kはとく K胡係ない。用の i ，プログラムを稼動させる Kは SASVCはいる前 K表示 2のプログラムが収められているファイルの D D名を宣言するだけでよい。 ( 乙乙では MACROという D D名 K した o メンパー名は Cook である) データの読みとみを行なう Kは DATAD A T A 1 ; INFILE I N ; I N P t r r1 0 $X l ‑X3 Y ; R U N ; という SAS文を入力すればよい o 1Nは表示 1のデータが収められているファイノレの D D 名である o 乙の結果， WORK.DATA1という SA Sデータセットが作られゐ。， . ‑4 7‑

47.

[beta]

表示 2

MATRIXVCよるプログラム

，‑ーー『ー・・ーーーーーーーー叩ーー・・ーー『・・ーーーーーーーー『ー由ー‑‑‑ーーーーー・・ーーー由・‑，

!
I

5
1門
l
I
LATIONFORREGRESSION OIAGNOSTICS
1
9
3
3門A
R
.
l守 B
YY
.
O
制A
S
H
I

I

!

I
I
N
P
I
̲
lT O
ATA ‑
‑X
l
‑
X(
PI
I
.
Y
I
! O
I
J
T
P
I
J
T
‑
‑S
G
i
R
T OF C
O
O
K
'S 0
'
'
きA
阿
ー
ー S
A阿PLEV
A
L
I
J
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'
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LQ
‑
‑LOWERHINGE
!
'E
RH1
Nr
3E
'
!
I
J
Q
‑
‑I
J
PF
門E
‑ ー 門E
OIAN
'
!
， ITE門AX (骨 OF 1TERATIONSI SHOIJLD BE SPECIFIEO !
司

，‑ーーー匂ーーー一ーーーーーーーーーーーーーー‑ーー司ーー‑‑ーーーーー"ーー ーーーーーーーー車;
φ

表示 1 デ ー タ
OBS 1
0X
lX
2X
3Y

c'

Cア

99
1
0A
(t B

16 G

1
7H

︐ a

181

1
9J
2
0K
2
1L

且 ︐

1
2G
1
30
1
4E
1
5F

4 ' a'a'a'‑t

"
7"
7
88

4'a'a

.
，
) .
，
)

44

、
，
、
，

2R‑7
7S83?05443123733?SS
Y司令句︒内

22

980777
3370?323?62守0 2 1
︐
.
且33383守337783・V
33?SSRぅ
‑?︐
?
7754234438873?33??000
222222222111111111222
005222228888330000060
3$7646665555555535557

11

PROC門A
T
R
I
X
;
門A
T;
FETCH 0
N=NROW(O
門A
Tl; F
'=
NCO
L!0
門A
T
l;
車 I
N
P
l
l
T THE OATA AND FINDS
I
Z
E
;
Y=O
門A
T
(.
P
I
l
1
!!日刊 AT! .1=(
P
‑
l
)
)
;
X
=
J
(
N
.
l・1
N
V
(
X
'車X
);
CAT=X車I
車 C
ATCHER門A
T
R
I
X
;
LVR=(X骨C
ATl(.+);
LEVERAGE (
H
A
T
)
;
COEF=
吉O
RT(
L
V
R骨I
F
'I
骨1(
l‑
L
V
R
)
;
X
;
車軸 O
FI
T
E
R
A
T
I
O
N
S
;
I
T
E
=
I
T
E門A
円E
O=ITE骨12;
LHINGE=MEOM/2:
E 4車I
N
T
E
G
E
R
;
I
T
E門lISTB
+l
‑
L
H
I
N
G
E
:
UHINGE=!TE
=
.
jC
N，1
，
1
)
);
SA門F'LE
~ O
RO=J(N，I
T
E
.I));
T
R
I
X
;
WORKING 門A
0
01
=1T
O1
T
E+1
;
C
AT'車 YP
I
FI
=
I
T
E
+
l THEN RES=Y‑X車(
N，1
.
0
));
ELSE 0
0
; RANO=NOR門AL!J(
C
AT'車 R
A
N
O
)
;E
N
O
;
RES=RANO‑X車(
車 R
E
S
I
O
l
l
A
L
S
;
j
:(
R
E
S
)神I
(
N
‑
P
)
)
;
*STANOARO OEVIATION;
S
T
O
=
:
3
G
I
R
T(
S
S
(
車 吉Q
RTO
FC
O
O
K
'S0
;
SCOOK=(OEFMA8S(RES)骨ISTD;
1
F1
=!TE+1THEN :
:
;
A門F'LE(RANk(SCOOK)，
)
=
S
C
O
O
K
;
ELSE ORO(RANK(さCOOK).I)=SCOOK;
車 S
ORTINGOF S
Q
(
C
O
O
K
'・
'
:0
)
;
E
N
O
;
0
0K
=
lT
ON
:
O(
K，
1
;
WORK=I)R
ORO(K，
RANK(WORKII=WORK:
草 寺u
RTINGOF S
I門
l
ILATIONRESULTS:
ENI);
LQ=(
O
R
OC
.L
H
INGE1O
R
O(
.LHINGE+1
))骨 /
;
2
1
，U
H
I
N
G
E
I+
O
R
O(
，U
HINGE‑l))骨 /
2
3
UQ=(
O
R
O(
門E=(
O
R
O(
，
門EOI+ORO(，
M
E
O
+
l
)
)骨/
2
2
，E
!!
U(~! !
吉A
門P
L
E
l
RESULTS=L'~' 門
'U
TR
E
:
3
U
LT
:
3O
U
T
=
O
G
O
l
l
T
O
l
I
TF
E
=(
(
O
L1
=U~ C
OL三
三
門EC
O
L
3
=
U
'
} COL4=吉A門
)
):
C
R
E
N
A門
F
'R
OC F
'
R1
N
T
:
PROC P
L
O
f
:
A門
事
門E
=
'*
'U
;
'
*門E
=
'
L
' U'~ 車門 E= ・ 1.1' 1
PLOT，':
'NERLAY HPO・
'
3=
7
5VPO・';=ラ();
R
U
N
:

，

、

a

判

、

a

Yを目的変数， Xl"‑X3を 説 明 変 数 と し て 回 帰 分 析 を 行 左 う Kは
PROC REGo
MODEL Y‑Kl‑X]/R INFLUENCE;
RUNo

とすればよい。

Rと INFLUENCE と い う オ プ シ ョ ン K よって， Belsley eoal (1980，

Wiley) ら が 提 案 し て い る 統 計 量 が 出 力 さ れ ゐ o

，
1
:
.
し
て
， 表 示 2の プ ロ グ ラ ム を 稼 動 さ ぜ る K は
反 復 回 数 ( ITEMAX) を 2001
MACRO ITEMAX 200%;
Z工NCLUDEMACRO(COOK);

とすればよい。表示 3
VC出 力 を 示 す o

‑48 ‑

48.

Cook( J J出力表示 3 m geLHV 謹一一以開叫山由紘一註 F 1 . .uT uf SA 何事 M E P t . .OT OF U ; "同E F 1 . . 0T uf l lQl ne s 向唱 a . O.守 φ ・ O.O . 0.1 + u 8 0.6 。日S f ミ 0 1 0 1 LQ n ε υQ SAM " . u 0 . Z 7 。段 4 L u 。 O . . g L え 2 ・ ZL 申. 2 φ 1 ，，， uu ， u e ‑ L 0.3 φ Hu‑‑L SL i ω 1 0.004080 0.008633 0.0168 守る 0 .004447 2 Row2 0.012167 0 022242 0.032775 0.0334守4 ミ守) 70.033686 0.049175 0.046677 ; : ROW3..0.023 4 ROW4 0.0346 守2 0 .047052 0.0 るる2 21 0.058133 5 ROWS O.04~与守るる 0.0 る24300 .08073 守 0 .063621 る RO 泌る 0 .058301 0.0774 守守 0.0 守8588 0.067020 7 R( l W7 0.070 守020.08 守守守守 0 .11守2280.103754 : 3I ミ 0 1 0 1 8 0.08 る31S0 .106301 0.12 守守 740.10 守223 守役。泌守 0.1013150.1247420.1507540.123460 1 0S ' OW10 0.118 る230.1375( ら1 0.1678~与 0.13.9876 1 1 ROω11 0.1347020.15 守5 る70.1844 守2 0.18 守383 1 2 ROW12 O .1577~与 4 0.1君。7守7 0~2001ι守 0.1守る 254 1 3 段0101130.175201 0.2003500.218214 0.211082 1 4 ROW14 0.1守3 : : v n 0.220420 0.241530 0.220911 るるる3 守 0 .244301 1 5 Row15 0.220520 0.241303 0.2 1 6 ROWlる 0.241守200.2 る7221 0.293302 0.255080 1 7f 奇心1 0 1 1 7 0.267335 ().303037 0.328 守620 .255877 1 : 3 ROW13 0.300450 0.337237 0.3 るさ守520.355548 1 守院0 1 0 1 1守 0.3448370.38384 る 0.4224730.3 る1306 : 20 ROW20 0.397376 0.447780 0.513318 0.3 守2 059 2 1 R( lw 21 0 .4 守1 824 0.580:)55 O.る830200.831865 ・ L U S L Iι 0 . 1+ : . ， U UU lL U I IL LL ，・， L"Ll U LL ・s ，。 0 0 . 1一 0.2 一一一一一一一一一膏 0.0 ‑‑‑ーーーー・時+‑‑ー‑‑・開閉晴山嗣舗咽・・哨 0 . 3 0 . 4 ne 融lTE : 1 10 8 ; ; HIOOEN モデノレの下で予想、されるよタも大き左影響を持つクースがあることが読みとれる。 ' はじめ K舎に述べたように，診新結果 ( とく K影響度の指標 ) り解釈は難しい。このよう Y 亡 ?と手法を遥馬するとと K よって経験"を積んでいくのが，最良む勉強方法ではなか。ろうか (もちろん，ある程度む理議的雪景を押えてシ〈 ζ とは必須であるが ) SAS MATRIXを使う上で気 Kなるのは反復呂数が多い場合の演算時間である。のてよる場合と比較すると，反復回数1， 000固までは殆ど差がな例で FORTRANプログラム t ，かった。絶対時間も〈東大コンピュータセンター担 280Hで) 1 0 0回で C P U時間 5 5秒 500回で 1 .5秒、軽症であ t ， 50 0毘程度までなら充分効率的と考えられる。 ‑ 49‑

49.

参考文慈。大矯靖雄 (1982) 罷，燕昂診築断詩諮問上 (1983) デ…タ解毛釈庁(摺掛鵠 3 ) ， " ， ¥ ' 「品質管理 J， vol滋 34，1 もも. 5， 4 0 . . . . . . . . .48 諮問上 (1983) データ解析 c v;t~けるシミュレ…ションの応用"，応用統計学会 1983年度年会予議集 4 ) (1983) 接意的データ解析 ( 2 )"詩科 M Aセミナーテキスト a . ‑ 50

50.

レ J CMS における SAS 利用環境の整備大s 反府立成人病センター村徹村昭部裕一一一河野木精鳥↑等ヒ : : . 問 CMS SASを利用する場合ユーザーは， SASそのものと SASの上位システムである CMS K ついての知識も必要と念る。とのととは SAS むユーザ ‑ v cとって大きな恥，となるばかりでなく， SAS利用の及を留る上でも産警となり寄る。本論では CMS SAS別用 ( 1.ミニデ 4 スク不足への対応， 2 .SASデータセットの共有， 3 SASプログラムの摘しをの脅 ζ れらお問露点を解決すべ (，ユーザーが CMS を意識せずような， CMS SASユーザーインターフェースの開発を試みた。 1 . はじ v cSAS を弟j できるてまめ大阪府立成人議センターでは， 1982年 VCSAS(CMS SAS/BASIC， ETS， GRAPH) をして以来，議々~テーマのデータ解析への利用を進めてきた( 表 L 1) 。成人病センタ ‑VCなける SAS利用制 t まう ζ う癌予後因子の解析 ‑アレコーノレ摂取量と血圧レベルの関経解析 j ‑人間ドック入院患者検査威論分析ー付麗高等看護学院入学試験点数集計 ' 収益の将来予郡 ‑患者数， ‑薬効判定 ‑ペースメーカー龍馬患者の解析方，利用の増加に伴い，と SA S を利用していく上での需露点が明らかとなってきた。これらはu)システム運用上の問題，事) SAS そむもむの言語レベルでのの問題，命 CMS SAS K大別される。 u )i 1::ついては，発生する度 K 検討を加え，しだい K改善してきたの各)のとしては，フログラミングや SAS のパグに起因するもむが含まれる。プログラミングについては，ザ ‑VC対ずる助を行左い， SAS Q')パグと患われるものについては SAS K レ~ トを ZA ξu

51.

出し，解容を得るよう Kしている。舎についてはクース・パイ・クースで対応してきたが，その中で幾っかユーザ ‑ v c共通む開題点が努らか K 左ってきた。 CMS SAS を利用する場合ユーザーは， SASそのものと SAS の上位システムである CMS の両方 Kついての知識が要求される o SASVCついての知識は必鎮であるが，さらに CMS をする必要がある ζ とはユーザ ‑VCとって大き左負高と念っている。ノユーザーが， CMSを意識せず v cSASを利用できるよう左 C鼠 S SAS:J..…ザー・インタブぷ…スが必要である。筆者らは，を作成し，之 C話 S EXEC を患いてユーティリティ・プログラム CMS SASユーザー・インターフェースの罪発を試みたので報告する。 CMS SAS利用上の問題点と解決策， 3 ・…ザ… κ 共通の問題点のうち，発生類輩。高いもむとして. 1 .ユーザーの主ニディスタ不足 K よる S A Sの実行中断，わ管麗 . の 3つをと D あげ， 2 1 . CMS 2 .SASデータセットの共者，3.SASプログラム、 a S A Sユーザーインターフェースに超み込んだ 0 ミニディスク容量不足による SASむ実行中時 v c 当→zンターにかける . CMS SAS の刺用環境を図 1 示す。 1 9 1 君主幹 o r t C O L O完 oCDPY 封A 畏 F設:詩T E員 C M SS A S I ND C S S 、 a 1ヲ1 1 き1 ト{ ¥ 仁子「関1. C慈 S SAS の朝間環境、むト移 ζ R e p o r t JHARDW P R I N T E R 時 L 広 JM

52.

各 SASユーザーは 1つの CMSユーザー ( 2 0 0 0 B l o c k， 1 B l o c k= 5 1 2B y t e1[) ミニディのメモワー ) を割当てられ，通常は各ユーザーのミニディスク上托 SASデースクと 1M タセット. SASプログラムを持ち，すべての処理を行左う。データの入力方法院ついては. CRTからの手入力，ディスクットから CMSフ 7 イルの作成，磁気テープからむ読み込みのいずれかをデータの量と質を考慮して選択している。多〈のユーザーは CMS SASを，て辛子タ， N o n ‑ I n t e r a c t i u em o d e(バッチモード)で矛サ用しシステムに慣れるまではとの方法が一番理解しやすいようでるる。ととろが，エディスクの容量不足 K よる SASの実行中断 K遭遇すると，ユーザーは通常では自にふれ念い CMS SUBSETという環境に入り，パニック状態と左る。そしてコンサノレテーションを行念。ている者が不用と思われるファイ Jレを消去し，実行を再開するのであるが，場合 K よりどれが不用ファイノレ左のか明確で~い ζ ともあり，， . . ファイルを消す ζ とができずに結局失敗 K終わるととが多い。解決策としてはまず，ミニディスクの容量を増やすことであるが， ζ れはシステム側の制限があり，特別念場合を除いては困難である。また多くの場合，ワーク・データセットの作り過ぎによってミニディスクの容量不足を招いているので，ワークデータセットを最小限にし，不用~ものは上書きをするか， SAS プログラム上で ( PROC DATASETS を用いて ) 消去するようにユーザーを指導しているが，それでもデータ量によってはやはり容量不足と左る場合がある。そ ζ で従来から行左ってきた方法は，一時ワークのエリアを取り，そのエリアを SAS ワークデ ← タセット用に使用する方法である ( 図 2)。 0万ブロック用意されてお〉り，では全体で 1 ζ れを各一時ワークのエリアは当センター CMSユーザーが使うととができる。容量としては，現状では満足できる量である。 l f I I " " γt ) ，ペータ二2213 L S A SS T A T E問E 持T S A T AS E T S W O R長 D P E R M A N E N TD A T AS E T S S A SS T A T E 阿E 持T S W O R KD A T AS E T S P E R M A N E N TD A T AS E T S 関 2 . ミニディスク容量不足への対応、 phu q3

53.

ただしとり方法を行;1:うためには， CP，CMSコマンドを用いて SAS とは直接関採の念い:国雑左手続きを行左わ念ければ念ら乏い。エンドユーザ ‑ v cζ れらのコマンドを修得してもらうととは， SASのコマンドとの議乱を招き，ユーザ ‑<D負荷を増やすため，好ましくさtい。そとでとれらの手続きを CMS EXECv とよりコマンドイとし，メニュー語面〈函 4) よりの起動ができるようにするととで，エンドユーザ ‑<D負祷の軽援を罷った c 2‑2 . SASデータセットむ共有医離分野でのデータ弟理詰，患者 K寵するデータ念どデータセットり共同利用へ C 要求が多い。ディスク容量が無語Ij震である左らば，必、要なだけのデータセットを名ユーザーがディスク上に持ち，管理運用すれば良いのであるが，限られた資謀、を有効に舘うためには，グータセットの共再利用を考え;1:くてはいけ念い。たとえば地図データ (PROC G話 AP で用いるデータ〉念どは，、綱どとか一つ <D CMS ユーザ ‑<Dミニディスクょに持って妻子き，必要 κ応じて参照すればよい。 ( 実際上は， CMSへの口グオンと何時 v cLINK，ACCESS FILEDEFを実宥し， READ ONLYでの使用ができるように念っている。) セットについても持じ ζ とがいえるわけであるが，一棒穐のデータ c vLINKしてしまうわけ K拭いかないので，必要に百三じて土記むコマンド会実行しなくてはいけない。 ζ れもエンドニ丸一ザーにとっては負荷となるむで，記述。メニュー画面から実行できるようにした。 2̲ .3 . SA S プログラムの管理 D SAS プログラムの増加 K とも念い，プログラムユーザ一作成< C 必要性が出てき特た。そ ζ で一つの業としてプログラムヘッダーの標準化を行念った。ヘッダー内 Kプログラムむタイトノレ，作成者;1:どプログラム管理 K必、要と忠われる骨骨ラム・ライブラワ (SAS DATA SET) 登録するととにより， c v をのせ，これをプログ SA S プログラムの管理とを試みた。のシステム f ヘッダーの作成は，ユーザーの負荷に念ら念いよう K対話彰式で科会い，システムより岳動作成するよう K した。登録 K ついても同様で，ユーザ…の負荷~増やさ?ないようにしている。ミ Yのヘッダーを骨標準ヘッダーの設計にあたり， SAS SAMPLE LIBRAI 州ライブラリへの登録は， SAS SAMPLE LIBRARYよタとント告とにした。、刷 r3 a ‑

54.

3 . CMS SAS ::1‑ エ l . . ザ ‑インタザー・ 4ンターフェースプエースを用いた SAS科用例を次 K 示す。 (図 3VCそのフローチャトを CMS SAS ユーザー・インターフェース yes " " 一をタ使う手のツホ kh デト? d yes No yes ". 関 3 . 較的~ C滋 S SAS の利用手 I ! 民 ED FD

55.

[beta]

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Cロ グ オ ン し た を ら ば ， い つ で も SASMENUと い う コ マ ン ド を 入 力
るとと K よ り ， 図 4の メ ニ ュ ー 画 語 を 呼 び 出 し ， 各 ユ ー テ ィ )
1テ ィ プ ロ グ ラ ム を 起 動 す る と
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1テ ィ プ ロ グ ラ ム

は留 5
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ッ ダ … を 持 っ た ブ ァ イ ん が オ ー プ ン さ れ る 。 そ の 後 通 常 の XEDIT環 壊 の も と で プ ロ グ ラ ム
の作成念行なう。
的のミぷディスク上む

Bの プ ロ グ ラ ム を

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，

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SASデ ー タ セ ッ ト を 利 用 す る 場 合 Kは ， 同 じ く メ ニ ュ ー 画 面 よ タ
の CMSユ ー ザ } 名 と 必 要 左 デ ー タ セ ッ ト の DDNAME
すればよい。

十て;不安がきうれ拭，

Aむ プ ロ グ ラ ム を 起 動 し ， 必 要 左 ブ ロ ッ ク 数 を 入 力

ゐ。
また，作成したプログラムをライブラヲへ登録したければ，
ゐプログラム名とユーザーめ

2の プ ロ グ ラ ム を 起 動 し ， 萱

C変わるので，
を 入 力 す る 。 す る と 蕗 屈 は 図 7V

O Kで

あ れ ば FILEをする。 ζ の 時 ， ヘ ッ ダ ー の 若 干 む 変 更 と プ ロ グ ラ ム ・ ラ イ ブ ラ リ (SASデー
タゼット)への

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を 行 な っ て い る 。 こ の デ ー タ セ ッ ト の 椀 を 露J8V

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56.

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図 7
. プログラム・ライプラリー登録後のヘッダ

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58.

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59.

SAS によるジャックナイフ法とブートストラップ法山梨大学志村憧山梨大学吉津正ド}白要データ解析 Kなける結果の信頼性の評価を与える手法であるジャックナイフ法とブートストラップ法について考える。を評価する手法である。データ κ適用し， ζ れらは得られているデータ自身から，求めたい統計量の推定精度 ζ の 2つの方法の SAS Matrixl'Cよるプログラムを作成し，実際の ζ れらの方法について検討した。その結果，ブートストラップ法での繰り返し数は 100回程度でよいこと，データに外れ値を ~ 含む場合，結果のヒストグラムは多峰分布 K念ること念ど示した。またジャックナイフ法のほうが外れ値 K対しては援似量の歪み，尖りにその影響が大きく現われることを例示した。一般 K ブートストラップ法は計算量が多く1..:り，ジャックナイフ法で十分と思われる。しかしジャックナイフ法では複数異常値 K よるマスク効果に注意する必要がある。 1.はじめ K データを解析し，ある種の結果を得たとき，その解析結果 K対する信頼性をどのように評価するか問題と在る。推定の問題で考える左ら信頼性 ( 精度〉の評価法 K は次の 2つの方法があると思われる。 1つは求めた統計量の分布を考え，たとえばその 95%信頼区間を求める方法である。しかし統計量の分布を求めるととは一般に困難であり，すぐ K結論を得るのは，難しい。またデータ K仮定する分布の妥当性も問題と念ろう。 ζ れ K対しもう 1つの方法は，得られているデータ自身から求めたい統計量の推定精度を得るというものである。その 1 つは J 吊~ Tukey(1958)によるジャックナイフ法であり， . Efron(1979)~'(よるブートストラップ法である。う 1つは B MatrixI'Cよるプログラムを作りデータ解析 K使用し， ζ の 2つの方法のも SAS 合わせてこれらの方法について調べるのが本論の目的である。 ζれらの方法はデータに分布系の仮定はいらず，計算機を利用するなら，手軽に使用でき，データの解析結果に対する有益左情報を種々与えてくれる。注意して使用するなら，有力左道具と念ると思われる。得られたデータを剰用する方法としてはこの他に相互検証 (Cross~ v a l i d a t i o n )があるが， ζ れは推定精度を問題とするのではなく，残差の挙動をみてモデル玉男Ijされているようである。の適合性の評価をするものとしてジャックナイア法左どと C 一61 ‑

60.

データから撞定植を求めるととは Iつのデータの要約である。とれ t てま: 1し{面々のデータはまたが多〈む構報を持っている。ジャックナイフ法，ブートストラップ法，相互検証などはその残された情報をいかに利用するかという観点から考える ζ とができる。しかしあまり多〈 J の情報を取りすぎるとその標本国有の偏りに大きく影響されるととに念る。どの辺まで利用ずるか見極めが大切 κ念ろう。 2 . ヅャックナイフ法 ζ の手法は J .W. Tukey(1958)の提案 K よるが，推定法の形式百体は M.H.Quenoui1 1 e (1949)が，時系列解析になける系列相関係数の推定 K 関連して，推定量の偏りを減少させるための手法として提案している。 Tukeyはロバスト推測の観点から ζ の手法の簡便性と安定性に注目したという。 ( 後藤・田崎 (1978)) 特 K擬似量 ( 後述 ) を利用するととがその特徴となっている。、 a ジャックナイフ法の名前の由来はその用途の多様性と，特別仕立の道具では念い点にあるという。(たとえば Bri1 1i nger(1964)の前書き)キャンプファイアでは，ハムを切った!J. 皮をむいたり，ジャックナイフは便別である。しかし家ではジャックナイフは使わず包丁を {主用するであろうというのである。ジャックナイフ法 K ついては後藤・田崎 ( 1978)に詳しい紹介がある。次に標本平均との対比によりジャックナイフ法を考えてみる。諜本平均はその平均を計算したデータの標本分散を使って，その推定精度が評価できる。つまり X … ，n . ，・・， Xn ， E(Xi)=μ ，V(Xi)=σ2，i=l，，、 n ト :iZLXi ，S t T ι X i ‑X )2 ヰ E( 玉〉さらに， μ， V(云) a σ2/ n • X i，i ニ If‑vn に正規性を仮定する念ら，その 95%信頼区聞は，広士 J7t o . 侃( n‑1). ととで t φ )は自由度 φ( j ̲ ) t分布の商側 5労点を示す。ー穀の推定 u05( 対して ζ れと問機念統計。争時 1 ，…， f j後 n，と ζ でタ uは Xl ，…，とする。 ζ れより合ニ f(x 1 • …, Xn) V < : の構成方法を以下りように考える。 o~= tj (Xi) Uv<:関する頭数でおだけによる θの推定量を表わすよう念もの Xn，f 一62‑

61.

u v MT n r駒郡マ i HV MT 1一n 一一， n Sニ̲!̲"I(u T‑e 勺2 、 n ‑ l j=l ，し。特を 6の推定量とし，その信頼区聞を会内 J E ‑ tO. 05 ( n‑1). として求める。 T山 ey結。?を次のよう K定めている。。 ? ニ n金 (n‑l全 )i) ととで告は， ζ の。?をる。布が極端に " ， . . 体から求めた推定量，え〉は引を縫いたデータから求めたデータ。#だけでなく Pseudova1ne(擬似値)と呼び，。 f んでいるとき念どはジャックナイフ法の袋舟 Kは詑的根拠 Kついては，最尤推定量 K適用した場合について，のをネ丸一ずゐ。と。 ? のが必要であゐ。とこの Brj1 1i nger(1964) があるの条件りもとで，類近的 K正当化されるととを示した。また Miller(1964) もあるの次V CSAS MatrixVCよるジャックナイフ法むプログラムを示す。念プログラムは次のよう主?で作成した。金をサブルーチンイヒする。 @{I 療室J Iの方式 κ 対する工夫はと b 設階ではさける。三島サブルーチンはサンプノレサイズによらさどいようにする。てまたデータ講造は表 1のようにする。表 1 ・・・・・ 'e ・・ a 噌 A Xaj A U ( i ) n LI f ̲ j ‑63‑ 〈 0 2 • QU 1A ‑ CU 4i p 4aa qム除，ジャックナ弓フ法プログラムのデータ構

62.

Y:全体のデータ (nyxnc) • Call EST(Y，合) ，z=合; i= 1 To ny， • d0 i番呂むデータを除いたデータ行列 X の作成 ; ・Call EST(X，合ω ); . z Z〆合(i) ，こ END; ・撰似最の計費 ‑ジャックナイフむ EST(A， B)は A から，推設の Bを求めるサブルーチンタを除〈部分は LOC 関数を笹いプログラム 1 ( [ ) プログラム1. 130 のよう κした。、 a ジャァクナイブ 30FILE IN.SASAJI2， O.A 40SAS 50 DAτA AJACK;SET IN.AJIKATA: 主 P OENRYOKU GASOLIN TOSHIGAS; 60 K主 70 PROC MAτ 只IX; 80 FETCH Y OAτA=AJACK: :I Y; 90 NY=NROW(Y);NC=NCOL(Y);BASE 1トミ : 100 X=Y;しINK CORf 110 Z=R(1， 2) IIR< 1， 3) tIR(.2， 3); 120 DO 1=1τo NY: 130 IND LOC(BASを Nを I); ミ ; 140 X=Y(IND，);し INK CORf 150 Z Z!I(R(I， 2)1 1R(L3)!IR(2， 3)); 160 END: Ll)本Z(1， ) 句 (NY‑I)~Z (2:NY+I• ); 170 PSEUDO=NY本J(NY， 180 JACK=PSEUOO(.，) ; 190 VJACK=SQf 売す ((PSEυ00(詩#， )ωJACK !t PSξUOO(+ ， ))~/(NY~(NYω1 ))); ) // Z(1， ) /IJ(1， NC， 1))!t(PSEU00//JACK//VJACK): 200 Z (Z(2:NYφ1， 210 OUTPUT Z OUT RESULT 220 (RENAMε(COL1" f ミ GτCOL2= RGO COL3= Rτo .230 COし4 PRGT COL5=PRGO COL6=PRTO)); 240 STOP; 250 COR内: 260 N NROW(X); な70 MX=X(..): 280 X X‑J(N， I， I)*MX; 290 COV=X・本 X: 300 1V=I詫/SQRTCOIAG(COV)); 310 汽ぉ IV*COV本 IV; 320 汽￡了 υRN: 330 PROC PRINT; 340 OATA PSEUOO:SET RESUlT: 345 IF ̲N̲=33 THEN STOP: 350 PROC UNIVARIATE PLOT FREQ NORMAし; 360 RUN: 公忽包総忽綜 ‑ 64 、綱

63.

3 . ブートストラップ法パラメトリップ念絞計的誰棋は，データに仮定された分布についてむ推翻であるひそこで得られているデータから分布についてどれ程のことがわかるか考える。ブートストラップでは得られた諜本を 1つの分布とみる。つまり各標本点で等薙率 l/nを持つ多点分布を考える。 ζ の多点分布をもとの分布の近信と考え，との多点分布について求めたい統計量むを考え，もとの分布での近似を行左うもりでるる。具体的手績はとえのようになる。薄られている n1 閏のデータを対象 1 1 [，包囲の復元抽出抜き取りを行なう。 ζ のとき各データは等確で按き取られるようにする。これをブートストラップサンプルという。そしてとのデータに対して求めたい統計量の推定値 θ Lを求める。以上のととを B閉くりかえす。とうして待られた B備の推定値の諜準偏差を求めたい統計量の推定精度と考える。， . ブートストラップ法のいわれについて確たることを筆者は知らないが，研究社の新英和大辞典の中では「編上げ靴のつまみ革 jという意味の告に「独力の lという意味がるる o との辞典の中にもすで K取りあげられているが，計算機の分野でもとの名前が舘われて ; 1 " り，それは「独力で進む Jという意味から名付けられたと聞く。なそらくこの手法もこれと i 可じ味から付けられた名前だと思う。念公との方法 K 関する名前の候補 κついてのヵ ;Efron (1979)の謝辞の中 K取りあげられている。 ζ の方法を SAS Matrixで実現するにはジャックナイフ法の貰法を少し手直しすればよい。そのプログラムと算法を次に示す。算法 Y:全体のデータ (nyxnc) 八〈 • Call EST(Y， 'O');Zニ O; • do i=l To B ; .1から ny< D整数をとる ny個の一様乱数の発生 ; P ー求められた ny個の乱数 K 対応したデータ番号を持つ nyxnc のデータのデータ行列 Xの作成 • Call EST(X，柁)); .Z=Z〆θ:〉 END; .( jあの標準儲差を求める o EST(A，B)は A から推定量 Bを求めるサブルーチン ‑6 5‑

64.

[beta]

プログラム 2
. ブートストラップ法
30FIしE IN，
SASAJI2，
0，
A
40SAS
50 DATA ABOOT;SET IN.AJIKAτA:
60
KEEP DENRYOKυGASOllNτOSHIGAS;
70 PROC PRINτ;
80 PROC MATRIX;
90 FETCH Y OAτA=ABOOT;'
100 NYぉ NROW(Y);NC=NCOl(Y);BASE=1:NY;
110 X=Y;lINK CORR:
2:3)!!R(2，
3):
120 Z=R(l，
130 8 NY;
140 00 1=1 TO 8:
NY，1))詫 NY)+1;
150
IND=INT<υN1FORM(1984詩J(1，
LI
NK CORR;
160
X Y(1NO，);
170
Z ZI/(R(l，
2:3) I!R(2，
3));
180
END;
190 W 2(2:8+1，) ;
200 800T=W(
.，) ;
210 VBOOT SORT((W(梓1L)‑BOOT話W(+，))#/(8‑1));
220 Z"Z(2:NY+1，)//2(
1，)//800T//VBOOT:
230 2 Z//(VBOOT梓 /SORT(日));
240 0りτPUT Z OUT=RESUlT
250 (内定 NAMξ=(COll RGT COl2=RGO COl3=RTD));
260 STOP;
270 CORR:
280
N=N汽OW(X);
.，) ;
290
MX X(
300
X"X‑J(N，I，l
l木MX;
310
COV X舗本 X:
320
IV=1詰 /SQRT(DIAG(COV));
330
R=IV事 COV*IV;
340
f
ミETURN:
350 PROC PRINT;
360 DAτA 800τS;S主T RESULT;
370
IF̲N 33 THεN STOP;
380 PROC UNIVARIATεPlOT FREO NORMAl;
390 RUN;
潟

ぉ

詮

ぉ

怨

、

a

窓

ぉ

務

お

ブ … ト ス ト ラ ッ プ 法 は 簿 ら れ た 標 本 か ら 徹 底 的 K情 報 を 抜 き 出 し て し ま な う と い う 方 法 と
えられる。待られている

t
て

からあまり多くの婿報を取りす寄るのはその諜本圏有む譲歩

される。どりあたりまで利用できるか感得するセンスが大事だと思う。

4
. エネルギ…消

…タへお適期針

農村地域ヱエネルギ…研究会〈代表者

奥野忠一〉の農村地域社会になけるエネノレギー需要

V
と関する 1982年 新 務 理 味 方 村 で の 議 査 デ ー タ を 捜 い ジ ャ ッ ク ナ イ フ 法 ， ブ ー ト ス ト ラ
ップ

ついて

る ひ と と で 扱 う エ ネ ル ギ 一 種 別 は ， 霞 気 (kwh)，ガソリン(乙)， 都 市 ガ

ス(1'1の，灯油(1-)であるひまず表 2 VL:示した，非農家で欠損lJfI産と含ま~いデータ 32 イ固から左
るデータセットの作成念行~った。そり擦告を揮したデータステップをプログラム 3 VL:示した 0
1
また表訴 1VL:電鉱，ガソ 1
)ン，都市ガス，好f
惑について r
Dunivariate プ ロ シ ー ジ 干 の 実 行

の一部を訴した。次に電力，ガソリン，都千ぢガス鵠の標本相関係数の安定性について検

一66‑

、

65.

寮 4 4 4 ‑ 67 ‑ 0123456789ABCOEFGMlJKしMNGPQRSτuv e 0000000000000030000GOG0000000000 今 ‑ ・・・・・骨骨・・・・・ ︐ .a ・・・・・・・・・・・・・ 04000M 門 OOnU000002000008002GOOnU0004 07400300204G3G80255120050GOA‑5200 66437518245625271225446834063536 11 06050000048900600068000700080300 0860100653954G400088800500001947 4I5494803964185462852349303607241 05S34015784458860077iO2783630969 211111121ii116262321 7 7 8 6 8 6 8 2 7 1 7 9 6 7 6 7 S 6 5 6 6 7・6 3 4 7 0 5 7 0 3 5 11111 65354543556635634444445444663574 123456789012346678901234567890:2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1・2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 . ， 3513 2807 2380 1943 2914 2221 2168 4216 2191 1681 2198 4082 2485 5575 3876 1819 3000 1136 2592 2995 2005 2423 3761 1134 2734 3701 3280 2998 2464 2175 9179 2445 671 511 499 101 736 565 504 624 523 233 666 1070 374 789 1248 613 1820 3. 43 601 711 267 468 707 244 574 632 1240 498 662 290 な35 647 ̲ . TOOYU TOSHIGAS DENRYOKU ID 08S MEMBξF 毛沢 OOM GASOllN タ (32件 ) 家デ 2

66.

プログラム 3 . アタ作成用 AJIDATA( 1?PAN)， A.SH >> FILE IN， >> SAS NOiE: SAS RELEASE 19.6 AT TOKYO UN1VERSITY (02259) ? ?? ?・ ?? ?︐ ?? ?・・??a・ ? ?? ?・ 7? 3・ 3? 1・ ? ・ ? ・ ? ・ ? ・ ? ・ ? ・ ? ‑ c h 川川 ;2345578cwG1234S6789012T 1111i111112220 DATA AJ1 1; INFILE IN: INPUT (IDNO ME~BER ROOM OA1‑0A18 Rl‑R9 NYUYOKU Kl‑KI5 ~1-E18 KεIKOτo OENKYU iV DENl SINOEN GASOLINτOOYUτOS村 IGAS JOYOSHA 8YKE) (@3 3. +1 1. +1 2. +12 18) 主1 . +1 9車 1 . 今 13 1. 1 . +1 18*1. 2事 2. 1.1 @9 15車 1 @31 2*4. +4 1 .16.14.1 @15 2*1.); ARRAY ENERGY OENRYOKU GASOLIN TOOYU TOS討 IGAS; OAN80~SUM(OF DA1‑0AI8); Rξ180=SUMCOF R1‑R9): KlτCHEN SUM(OF Kl‑KI5); εNKI SUM(OF El‑‑0ENKYU); OENRYOKU=D三Nl+S1NOEN; 00 OVER ENERGY; IF ENERGY=O THEN OELETE; 在NO: KEさP OENRYOKυGASOLIN TOOYU TOSHIGAS ROCM MξMBER: PROC PRINT: INFILE IN(IPPAN) IS: 。皐認、綱。 SNAME~A3448.AJIOATA(IPPAN) ， UNli=SYSDA.VOL=SER乏し 00011.0ISP=SHR. OCB=(BLKSIZさ=3120，LRECL=80.RECFM=FB) NOTE: 308 LINES WεRE READ FROM INFI~E IN(IPPAN) NOTE: DATA SξT WORK.AJll HAS 32 ・ OBSERVATIONS ANO 6 VARIA8LεS. 237 RUN; OBS MEMBER ROOM GASOL1N 7786868271 11 653S454356 1 2 3 4 5 6 7 8 9: 0 2040.0 558.5 546.0 1390.5 1441.0 1080.0 1100.0 1536.0 195.0 863.4 τOOYU TOSH1GAS OENRYOKU 600.0 614.0 440.0 300.0 700.0 550.0 1100.0 800.0 220.0 400. 。 611 511 499 101 136 565 504 624 523 233 3513 2801 2380 4082 2914 2221 宏168 4216 2191 8313 >> FILE IN.SASAJI，O，A >> FIしさ OUT，SASAJI2.A >> SAS NOTε: SAS RεLEASE 79.B AT TOKYO UNIVεRSIτy (02259)• 1? DATA OUT. AJI2:SET IN.AJ11: 災ξεP 0廷NRYOKU GASOLIN TOOYU TOSHIGAS 之? M乏MBER ROOM 10: 31 lNPυτ10 " # @@: 41 CARDS: 57 o 12 3 4 5 6189 6> A B C 0 E F G H fJ 7> お〉 K L M N 0 P Q RS T UV 9> NOT .E: SAS WENTτo A NEW L1NE WHEN fNPUT STATξ 泌ENT REACト1EO PASTτHE ENO OF A LINE. NOT正: OATA SξτOUτ.AJI2 HAS 32 OBSERVAT10NS AND 1 VARIABLES ‑6 8‑ 、

67.

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68.

討した。解析は 32億すべてを愛用した場合と外れ撞と思われる 3件を捺いた場合 K ついて行 Gの念われた。罰 1は各エネノレギ一種別箆の散布図を示す。とれをながめると留中じ， P ， ζ のデータ K対する相関係数を求めるのにプロで奈される家麗が告から外れてみえる。グラム 1を利用してジャックナイフ法を通用した結果が表 3である。ーとが 3 2 1 1 富むデータを佳 i‑3 i︐1・ι?1︐g 1 ・ 1 ・ 4ai ・3・3・3・+1Ml‑‑‑t‑ ムマ 1・1・1・1・+ VA HV E ﹁ M内 o n n u o v ' PLOT OF 0韮対 RYO足U*GASOLIN PLOT OF DENRYOKU本TOSHIGAS SYMBOL IS VALUE OF 10 υ DENRYOKU ! U SYMBOL IS VALU在 OF ID 寮器000 + 6000 + 4000 + 季 8000 6000 4000 2000 。 7 E OM B P O G AF K3 9H Q R 186 4 J 215 S E OM G 10 J4 C L251S T 2000 + KT FA3 9 H ‑訓吋 nu ζ nu n u +nu ‑nu 側叩牛肉 +O 。 ‑ ・ ‑‑白布団自+ーーーー神白骨情" + ー+ーゆ司一ーーーーー+ーーーーーーーーー+ーーーーー甲山抑制 4争処働 o 6000 500 GASOL1NE . NOTE: 、綱 7 B 4Tnu 。。 NOTE: PLOT OF GASOLIN車TOSHJGAS GASOL1NE 8000 + 7000 + 6000 今 5000 + 4000 + 3000 + 2000 + 6 OBS HIDDEN SYMBOL IS VALUE OF 1 D 、 P a 室︒ F 司滋 o0 T 1J 。 1500 TOSHIGAS 5 OBS HIOOEN 1000 1000 34 9 H L65 V N C 10F 今 G s A 今 ̲ . 争 ‑ ̲ . ・・・・・ ‑ ‑ 伽昨今需帝国ーーーーー・・争・ ' ーーー ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ + ‑ ‑ ーー噂ー・・ ‑ ‑ o 4 500 1000 1500 τOSHJGAS 関1. 電力，ガゾ 1 ) ン，者~r言ガスについてむ散布罷 ‑70‑

69.

3 . ジャックナイフプログラムの実行結果 ‑全体 (32件) OBS ROW R τ。汽GD RGT PRGT PRGD P汽TD 1 ROWl 0.40082 0 40150 0.61721 0.4537 0.8971 0.5941 2 ROW2 0.39721 0.4宏787 0.61846 0.5548 0.1587 0.5592 .ら978 0.6305 0.6926 3 ROW3 0.39568 0 41102 0.61369 O 4 ROW4 0.40259 0.42871 0.64188 0.4042 0.1349 ‑0.0965 5 ROW5 0.40194 0.41810 0.61680 0.4225 0.4322 0.6056 6 ROW6 0.40168 0.41487 0.61750 0.4298 0.5225 0.5860 7 ROW7 0.40006 0.41912 0.61807 0.47ら1 0.4034 0.5701 8 汽OW8 0.40253 0.42390 0 644ら1 0.4059 0.2698ω0.1703 9 ROW9 0.39857 0.42292 0.61788 0.5167 0.2972 0.5754 10 ROW10 0.38792 0.40506 0.58943 0.81ら1 0.7974 1.3719 1 1 ROW11 0.42365 0.40373 0.62785 0.185ら 0.8346 0.2961 12 ROWl宏 0.53079 0.51834 0.57564 ‑3.18らら 2.3747 1.7580 1 3 ROW13 0 38227 0.41474 0.61598 0.97~3 0.5261 0.6286 1 4 ROW14 0.39152 0.42994 0.67685 0.7141 0.1006ω1.0757 1 5 ROW15 0.26795 0.36478 0.58978 4.1740 1.9250 1.3622 I V 1 6 0 40938 0.39770 0.63146 0.2142 1.0033 0.1950 1 6 内O 1 7 ROW17 0.39897 0.41607 0.59845 0.5055 。 4890 1.1193 18 ROW18 0 40630 0.41738 0.61677 0.3004 0.4523 0.6053 19 ROW19 0.39791 0.41644 0.61531 O . δ L72 .ら3ら2 0.4785 O 公oROW20 0.40440 0.41696 0.60160 0.3536 0.4639 1. 0311 義 5248 ひら 1 2 1 ROW21 0.39828 0.41529 0.61349 。 07 0.6982 22 円OW22 0.39710 0 38696 0.61605 o5578 1.3041 0.5254 23 ROば23 0.38035 0.39943 0.59159 1.0268 0.9る48 1.3116 24 ROW24 0.40311 0.42102 0 61638 0.3898 0.3504 。 .5173 25 内OW25 0 30486 0.40719 0.54711 3.1406 0.7375 ‑0 2432 26 ROW26 0.51324 0.45604 0.62310 ‑2.6940 ‑0 6302 C.4292 27 汽OW27 0.40221 0.44036 0.62135 0.4149 句。 1911 C.L7己主 28 汽OW28 0.45758 0.44765 0.60771 ‑1.1355 ‑0.3953 0.3522 10W2き 0.4082ヰ 0.41436 0.62C52 0.2459 0.5369 C.~S57 29 i 30 ROW30 0.4幹部 0.418るお 0.6154J 0.4119 Q ̲ ̲ ， ̲ 4007 . C . 5 S : : ; 3 1 ROV i3 1 .00000 1.00000 1.00000 0.2434 0.1343 建慢刷 ~ 剥 s . ) 1 ' /¥ '7 ‑外れ鑑徐タt(29件〉 OBS ROW ， R G τ i 司GD RTD lGヤ P: : ' R Gつ戸汽 TC 1 ROWl 0.17454 0.11935 0.08629 0.2110 0.2693 0.120 2 ROW2 0.16821 0.12138 0.08570 0.4072 0.2062 O .i38 3 ROW3 0.16724 0.11415 0.08192 0.4373 0.4303 0.255 4 ROW4 0.17617 0.12383 0.09319 0.1602 0.1303 略。盈 094 ら汽 OWら 0.17606 0.12402 0.08832 0.1637 0.124ら 0.057 6 ROW6 0.17388 0.11899 0.08408 0.2313 0.2803 0.188 7 ROW7 0.17240 0.12248 0.08528 。差 2770 0.1722 0.151 8 汽OW8 0.17576 0.12343 0.08900 0.1730 0.1426 0.036 9 汽OW9 0.17059 0.12174 0.08577 0.3334 0.1952 0.136 10 汽OW10 0.15973 0.11073 0.05312 0.6701 0.5363 1.148 1 1 ROW11 0.1808ら 0.10985 0.08965 0.01ら3 O 0.016 .ら638 1 2 ROW12 0.22472 0.14811 0.05882 ‑1.3448 0.6安定 4 0.971 1 3 内OW13 0.15916 0.11621 0.07875 0.6876 0.3666 0.354 .らら 20 0.806 1 4 ROW14 0.17125 0.11023 0 06415 0.3128 O 1 5 ROW15 0.11013 0.10461 0.05622 2.2075 0.7262 1.052 7ら67 0.10752 0.08664 0.1760 0.6359 1 6 ROW16 0 1 0.109 1 7 ROW17 0.29236 0.12404 0.11921 ‑3.4414 0.1239 ‑0.901 1 8 ROW18 0.16871 0.11639 0.06363 0.3916 0.3611 0.822 1 9 ROW19 0.17480 0.11901 0.08652 0.2027 0.2796 0.113 20 ROW20 0.17414 0.12436 0.08763 0.2232 0.1139 0.078 2 1 ROW21 0.16932 0 11888 0.06382 0.3726 0.2836 0.816 22 ROW22 0.17080 0.11976 0.08111 0.3268 0.2563 0.280 23 ROW23 0.17195 0.11378 0.08414 0.2912 0.4419 0.186 .1081ら 0.0らち 3 1 0.7870 0.6165 24 ROW24 0.15ら96 O 1.080 25 ROW25 0.17332 0.12098 0.08624 0.2488 0.2185 0.121 26 ROW26 0.27663 0.09601 0.08769 2.9539 0.9926 0.076 27 ROW27 0.12674 0.12074 0.08211 1.6925 0.2262 0.249 0.090 28 ROW28 0.20706 0.13105 0.08725ωO 7972 ‑0.0935 29 ROW29 0.17499 0.13177 0.08866 0.1970 ‑0.1157 0.046 30 ROW30 0.19400 0.13302 0.06914 0.3923 0.1545 0.651 3 1 ROW31 0.15254 0.40407 0.48043 0.8930 8 らら 73 12 099 32 ROW32 0.17695 0 11869 0.08811 0.1360 0.2897 ，l 0 063 33 ROW33 0 ̲ . . よ 7567 0.12403 0 08734 ι1939 :0 0002 十品。乏 09Q ら ‑ t / 0.395 ，̲ 34 汽 OW3~'1 .00000 1.00000 1.0OOOO 0.1864 0.2809 キ巳咽 t ‑71 叩

70.

が U ，P ，Gで示されるデ窮したもの，タa‑除いた 29韓合 (Tukey(1977))をまた磯部畿の 2! t C ミ札んf スソをひいた分布と念るととがわかる。法のとともにータについての結果であるつてついては，み，尖タ t ブートストラップ 4にまとめた。表示 2 . 相係数の謀部震の幹葉表示 ‑外れ{直を除いた ‑全体 (n=32) ガソワン・都市ガス STEM LEAF 22 7 (n=29) SiEM しを AF ヰ 2 3 1 2 0 7789 0 122222乏な 222333334444 ‑0 40 8 3 1 00 o2234444444555o5566o78 o2 。 11 27 、 32 2 伽ーー『今・ーー一一今ーー‑‑+ーー 2 ‑3 40 4 参 ω + 尚一司+ーーーー+ーーーー+ ガソリソン STEM LEAF 10 o 11111222223333334444566667 o6211 STEM LEAF 19 1 003 o5555555567889 o 11233444 ‑0 4之 o6 2 ‑3 m ， ; 1 した。外れ鐘を含んだデータの島ヰ 5 ‑6 ‑7 ‑8 6 倫カ ‑2 4 司一一+ ‑ーーー+叩ー+伽ヤー・切切叩+ + ‑ ~ト今一都市ガス ‑霊力 S T E r v t LEAF 18 1 01344 0 らら 66666666666779 o234 o221 STEM LEムF o11111111111222233478880111 ‑0 91000 ‑2 ‑4 6 ‑8 ‑10 ‑12 ‑0 1 1 イ ‑ーーー+‑ーーー+ー伯尚‑+ーー‑ ト +仰向句時+叩即時‑，ト司・ ‑‑ー+一一ーー+ー m 次にプログラム 2によりブートストラップが + 3である。外れ鐘を含むのがを照し. 民槙数 Bが 256の結果お ~念いのが下の幹葉表の叩 72‑ である G 、

71.

[beta]

3
. ガソワンと竜力の相関長数についての
ブートストラップ会法の結果 (Bニ 256)

(32f
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256
0.127552

N

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l

+ω ー ー

怒iJLT::OLY SτEM.L AF BY 10米本司 01

‑外れ{重 (Nn17，
26，
31)除外
VA汽 IAヨ
LE=RGD
MOMENTS

N

除
，

MEAN
STD DEV
SKEWNESS
USS
CV
T:MEAN=O
SGN RANK
o
NUM
D:NORMAL
側、復

SUM WGTS
256
10詰 .665
SUM
VARIANCE 0.0200422
託URTOSiS
0.4る98<'2
CSS
5.11076
STD M三AN 0.00884816
PROB>!T!
0001
PR03>!S!
0 0001

256
0.428377
0.141571
‑0.354175
52.0885
33.0481
48.4143
16443
256
o 0429809

o

。

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令

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1

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。

72.

ブートストラップ法はとのよう κ外れ櫨を含むと多鋒註を持った分布と念るのが特徴である。また反覆数日を，サンプルサイズと同じ場合，とめたのが表 4である。とれより，ある。表 4ゎ結果をみると， ζ のデータでは， Bを 64，128，256とした場合の結果をま B は 60~100 程度でも十分のようでジャックナイア法は外れ謹む彰響が援訟 { 室の尖りまど K敏感 K 務めれるようである。一般 Kは計算量の少まいジャックナイフ法で十分むように思われる。可方向(tC 2つ以上の外れ値がある場合，データを 1つずつ設〈形 C ジャックナイア法しかし i で註，マスク効果のため外れを検出でき左い。だから援{ t l . f J 童 c分教がるまりに小さい場合念ど誌意が必要であろう。以上，格関係数を使い，とれらの手法のい〈つかむ性費を講べた。しかしとれらが実際K 効設のは統計量の分布が複雑念場合である。ととでは表 2のエネルギ } データ K対する正準語頭分析 κとれらむ手法を適用した o 4種のエネノレギ‑([)変数と要f;SI系としては家族数と、捕部罵数を車台あげた。エネノレギー消費量を総合的に把握するととを考えている。 t Cunivariateプロシーグャの結果の一部を載ぜる。念公ジャックナイア法馬表示 4 ， 5( のプログラムをプログラム 4(tC示した。、 a ‑7 4‑

73.

、，数 Kついてむジャックナイ法と GT GD TD ⁝ 一一一一寸一一一一一一 .134 .102 .••. .408 .643 .245 .160 .098 .642 1.226 .169 .095 .638 .210 .150 一. 326 .428 .637 .213 .142 .354 B=29 29 d 円 q J 64 .434 口 O 128 、 .415 .146 … .0318 298 ハベ( ブートストラップー叫 .243 り( 3を引いてある) GD TD 7 . 5 5 2 . 3 3 … . 1 2 2 ‑.671 … .0108 .329 . 1 4 0 .106 .460 .0312 l y .591 JuJ .401 リ I.412 氏U ジャックナイアハ A O .61 Ed .419 qJ 1.403 QJ 全体百一一げ昨日同 TD T 一一 GT 一川 GT 方法差み機準 G l A ! 平コ T Z I 尖訂一附札訓川 ¥一 1 ブ…トストラップ法のア L 議 4 . 味方村非差是委託テータの 3 t ウ 256 rJ 内ふ u 崎、 . 0 5 2 1 1 ‑.0495 よ 124 一. 000 B= 32 .188 256 .232 ブートストラップー吋 d QU 陶 103 !ジャックナイフ 32 .176 ハ υ 体金 281 .395 ←1.83 ‑5.35 .153 .172 .249 .925 .799 ー .175 .200 .270 .578 .472 .090 .186 .158 .141 .188 .182 … 同一. 5 . 3 3 5. 47 2 9 . 6 2 9 . 5 825 1 . 16 .222 ‑.0621 .367 .168 ‑.697 ) G: ガソ ) 1ン， D:電力， T .996 主~rちガスを示す。またジャックナイフの諜準官議議の構にはいである。 ← s 汽=s/n)の{車と

74.

[beta]

プログラム 4
. ジ ャ ッ ク ナ イ フ 法 Kよ る 正 準 相 関 分 析

30FILE IN，SASAJI2，
0，
A
40SAS
くATA;
50 DATA AJACK;SET IN.AJII
60
KEEP DENRYOKU GASOL!N TOSHIGAS TOOYU
61
MEMBER ROOM;
62
IF ̲N̲=17 THEN DELETE;
64
IF̲N =26 THEN DELETE;
66
IF ̲N̲=31 THEN OELETE;
80 PROC MATRIX;
90 FETCH X1 OATA=AJACK (OROP=MEMBER ROOM);
100 FEiCH X2 OATA=AJACK (KEEP=MEMBER ROOM);
110 Y=X1!!X2;N1=NCOL<X1
) ;N2=NCOL<X2) ;
120 NY=NROW(Y) ;NC=NCOL<Y) ;BASE=l :NY;
130 X=Y;LINK CANON;
140
Z=LAMDA(l :2，)'・
150 DO 1=1 TO NY;
160
1NO=LOC(BASE NE 1
)・
170
X=Y(IND，);LINK CANON;
180
Z=Z//LAMOA(l :2，)'
190
END;
)本Z(l
， )‑(NY 1)井 Z(2:NY+1 ，
);
200 PSEUOO=NY*J(NY，1，1
210 JACK=PSEUOO(.，);
220 RA=NCOL(JACK);
230 VJACK=SQRT((PSEUOO(~ 井， )ー JACK~PSEUOO(+ ， ))~/(NY 井 (NY-l)));
240 Z=(Z(2:NY+1 ，)//Z(l ，)//Z(.，1・RA))!!(PSEUOO//JACK//VJACK) ;
250 OUTPUT Z OUT=RESULT (RENAME=(COL1=LAM1J COL2=LAM2J
255
COL3=PLAM1 COL4=PLAM2));
260 STOP;
270 CANON:
280 N=NROW(X);
290 MX=X(.，) ;
300 X=X‑J(N，
l
， l)本MX;
310 COV=X'本X;
320 1SH11=1NV(HALF(COV(
1 :N1，1:N1)));
， N1+1 :NC)) ・
330 IS22=INV(COV(N1+1 :NC
340 S12=COV(l :N1 ，
N1+1 :NC);
350 R=ISH11 ・本 S12本 IS22本S12'本 1SH11;
360 EIGEN LAMOA EVEC R;
370 L=ISH1 1*EVEC;M=IS22本S12・
本 L本01AG(
1:
件/LAMOA);
380 RETURN;
390 PROC PRINT;
400 OATA PSEUOO;SET RESULT;
410
IF ̲N̲>29 THEN STOP;
420 PROC UNIVARIATE PLOT NORMAL;
430 RUN;
司

目

一76‑

、

a

、

a

75.

[beta]

表示 4
. 全 体 (32件 ) の デ ー タ に よ る 正 準 相 関 係 数 の
接似値の分

‑第 1正準本目関係数の 2
VARIABlE PLAMl
烹

MOMENτS.

吋 =

衆

PROB<W

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.
.

MOMENτs
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USS
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SGN RANK
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o 563144
1.25537
9.85269
12283.8
0.0460512
43
3公
0.826745
ゆ

sυM WGTS
SUM
VARIANCE
KURTOSIS
CSS
STD MEAN
PROB>!T!
PROB>!S!
PROB<W

<0.01

# BOXPLOT

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o 67
o 111111112222222233
o 4333110
‑0 65

。

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18 車ーーーーー車
1 +叩ー+ー‑+
2

ぬ

‑1 85
ー一時ー+ーーーー+ーーーー令ゅ

32
0.146858
0.317807
4.60ら28
9 8ら202
0.0996568
0.963ら6ら
0.4267きら

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ト
ー

‑ 77

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滋 87654321oo‑‑23

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.
.

32
sυM WGTS
14.2498
SUM
2.98311
VAF
司IANCE
18.2012
KURTOSIS
92.4184
CSS
0.305326
STD MEAN
0.1ら4771
PROB>!T!
PROB>!S! 0 00173577

32
0.445308
1.12719
3.1694
98.824
381.864
1.45846
168
32
0.5宏5713

N
MEAN
STD DEV
SKEWNESS
USS
CV
T:MEAN=O
SGN RANK
NUM
0
W:NORMAL

76.

表示 5 . 全体 (32件 ) むデータによる正準招関保数のブートストラップ法の結果 ‑第 1正準相関苦手数の 2乗 ‑第 2正準梧関事長数の 2乗 VARIABLE=LAM1J VAR:ABLE=LAM2J MOMENτs MOMENTS 128 N 0.530663 MEAN 0.168568 STO OEV SKE'WNESS ‑0.0457374 39.6539 USS 31.7656 CV 35.6162 T:MEAN=O 4128 SGN RANK NUM ~= 0 128 O:NORMAL 0.0509082 SUM WGTS SUM VARIANCE KURTOSIS CSS STO MEAN PROB>!T! PROB>!S! 128 67.9249 0.0284153 ‑0.480766 3.60874 0.0148995 0.0001 0.0001 PROB>O 。 PROB> O 825 13 16 6 125 87 <0.01 # BOXPLOT 。。。 3 R 1899 15016 ‑ゅ+ 013568968 266781158 000545 81278 米 001334478890124ら66 001366113346677789 合‑+ 1224246 023479902346779 356004679 6804558 ‑ーや叩 +ω‑‑白+ー骨骨併+叩由時+ MULTIPLY STEM.LEAF BY 10本木 02 伽 ‑ +・叩 ‑7 8‑ 、綱 O +!!!中小!+ MULTIPLY STEM.LEAF BY 10**‑01 舞 SUM WGTS 128 17.6188 sυM VARIANCE 0.0108846 KURTOSIS 2.2128ら 1.38234 CSS STO MEAN 0.00922148 PROB>!τi 0.0001 PROB>!S! 0.0001 4 5 9 9 6ら 8 8 7 5 9 7 111 ‑‑‑ω+ー‑‑‑+‑‑‑ー+ーーーー+ LEAF 128 0.137647 0.104329 1.44278 3 80752 75.7948 14.9268 4128 128 0.1584ら6 d 内 '11vnζ 0 円︑叫 2 Ta 1 03 # BOXPLOT 4 ! 5 ! 5 ! 8 ! 13 +司同叩時開+ 14 ! ! 11! ! 15 本目白+日向車 12 ! ! 13 +一一ーー一+ 9 7 8 2 。認 98 M208642OSSA20854208642086420 E5544444333332222211111 STEM LEAF 8 6779 8 00012 7 88899 7 00000122 6 5555556777899 6 00000112233444 5 55667788899 5 000111222233344 4 556677888999 4 0000011111444 3 556677889 3 0012244 2 56889999 2 04 N MEAN STO OEV SKEWNESS USS CV T:MEAN SGN RANK NUM ~= 0 >0.15 O:NORMAL 、

77.

{護主蒋文献] 1 ) Brllin 孟e r ，D .畏. ( 1964 ) • Theasymptotic behaviourof Tukey 'sgeneralmethod of setting approximate confidence limits ( t h eJackknife)when applied to maximum likelihood estimates. 詫e v .I n t e r n . Statist. Inst..32.3.202‑6. 2 )E f r o n .B . ( 1979 ) • Bootstrapr n e t h o d s : another look at the 6 . jackknife.Ann.Statist..7.1 2 3 )E f r o n .B . ( 1982 ) • The J a c k n i f e . おo otstrapand Oth 七r 投e samplingP l a n s . Society for I n d l l s t r i a land Applied Mathematics. 4 )Mil l e r .R .G . ( 1964 ) • A trustworthy jackknif ぞう。 A n n .M a t h . 0 5 . Statist..35.1594 6 5 )Quenouille，M .H . ( 1956) • Noteson bias ineHtimation， Biometrika， 4 3 .353 6 0 . 6) T ukey， J .W . ( 1958 ) • Biasand confidence in not制凡な i tっ large samples. A n n .M a t h . Statist..29，6 1 4 . 7 )Tukey， J .W . ( 1977 ) • Exploratory Data AnaJy~j s . Addi~on W e s l e y . 8)後藤畠珂，田崎武器 (1978) .ジャックナイフ推測の方法.品開，き .2，醐幽幽 a 56‑65. 9 )P .ダイアコニス. B .スフコレ (1983) .コシビュータがひら;ぶサイヱンス， 7月母 .58 75. l f I / I ' ‑79‑ J 鴫

78.

h 建物外観に関する官能評極分析棟式会社竹中工務j 吾鷲主藤にJ 臼建物にとって外観は，人間I'C1 7 iJえる左ら{藤 jQ)ょう 7 まものである。道行〈人が街中の建物を何気設〈克るとき，その評価はまず「顛 jである外観によって念されるだろうひまた，建築にとってみても， r健康 j，部ちその建物の機能性は当然重要ではあるが，自分のその建物に封ずる意志が，外観にどの様に表現されているかという点は気諮りなものである。物の設計者は建築主の章、志を汲んで，関西の環境を含めた外観に関する全体イメ…ジを 1 :. 外観を構成する各部位のデザインを練り上げてゆかねば念ら念い。よって磁物のえると共 I プランを考え，まとめてゆ〈為 Kは，建築主や利用者が建物外観をどう評飾するかを捉えると " . . とが 3 重要 K在ってくる。今回は，建物を特に集合住宅 ( ""'<'ンション) 1 ' [限って，外観にる能検査を行い，建築設計者と一般む人との評価構造 Kついての比較分析を行ったの間に明確左差異を認めるととができた。 1.序建物の設計をするとき，設計者は建築主のニーズにあわぜると共I'C，彼自身の思想、との経験 K基いて，マスタープランを検討し，詳細を決めてゆか7J:ければ念ら浅い。璃築物は，住産ーが殆どで事前に完成時の全容を直接見るととはできない。従って建築主むその建物 K対する夢や期待を生かし左がら，いかにしてその建物合性 j，にとっては，作品の， r r機能性 j， r経済性」を，そして「芸術性 Jを高めゐととができるかが，一醤の課題と左る。 P 設計者~I'Cとっては，世間一般の人々が建物の外観をみるとき，どのよう念から評価をするむか，あるいはどのよう左点を重親して評髄を行うのかというととは，捉えて j訟かねば念らない重要左ポイントでるる。しかしながら，建物の外観 K 関して，わる人との間で評錨がどのように食い違うかについて， t 1:携てかっ試みは，段とんど左されてい老い c 我々は，建物を特に集合性宅 ( ""'<'ンション)I'C限って，外観 K関ナゐ能検査を行い，散の人と設計者ーの外観 K関する評イ語講迭について以下の点を中心 κ比較分軒を試みた。 ( 1 ) 一般の人と設計者の評額損位むき目関と，評部形容認との鵠採について ( 2 ) 全体イメージ K 対する官能評髄の J心理構造について ( 3 ) 全体イメークに対する部分イメージむ彰響， K ついてる孟 ‑Z 60

79.

2 . 実験の概要官能評価 K関する実験データは，集合住宅の外観のカラー写真を被験者 U てみせ，その評価を調査用紙 K 記入してもらうアンケート形式 K よって採集した。 ( 1 ) 集合住宅の外観写真集合住宅としては，大都市近郊の比較的新しい (表 1) 実験 K用いた集合住宅ものを中心 K選び，低層のものは今回除外してい設計施工社 15 20 国内他社 13 8 海外他社 1 1 9件でそれらの設計・施工る。対象とした建物は2 当 K ついては(表 1)v c示す通りである。実験の際 K用いた写真は，正面を含む 2カットで， 8 ツ切サイズのカラー写真をグレーの B 4サ (単位:件) イズの台紙 K貼りつけたものである ( 図 1) 。、肩、 (図 1 )建物の例 ‑8 2‑

80.

[beta]

採 タ 上 げ た 集 合 住 宅 は 29件であるが，実験上は，

1件 を ダ ブ ら ぜ て 30件 と し た の 今 後

は各建物思外観写真のととを単~'[ u 建 物 " と 言 う と と Kする。

(
2
) 被 験 者
j
験の被験者としては，今屈の実験がパイロット・サーグェイであるとともあって，当

社 能 業 員 か ら 65名を選んだ。そり額要はとたり通りである。

φ 職種

31名

技栴系設計部員

34名〈設計者では i
Zい 一 般 の 人 的 代 表 と み 念 ナ )

務系一般職員
ゆ性別
ム
ロ

@

男性

53名 ， 女 性

20代

14名
，

12名

30代 39名
，

40代 9名
，

50代

3名

(
3
) 笑験の内容
用 紙 は ， 以 下 の 内 容 を も っ 3種禁を作成した。

'

・フェイスシート(Aシ ー ト )

……被験者の特性の把握(図 2 )

本アンケート聞置は、

o1

義務

図 フ ヱ イ Z シート

E
主主士が欝加している a滋 終 学 校 棋

連盟申嘗飯島監査研究会における鋭気テ

.
.
.

r
聾 合 住 宅 の 鼻 緩 申 心2
聾鮮歯車」
国ヂータ奇得るために実施するも母です.
開査結畢については個人由事務噂はー初公愛いたしま殺
ん 自 で あ 江 た 自 舟 が 忌 む ら れ た ま ま を お 繁 華 豊 に ど 絞 λ下
さも、.
$;・忙しいところ恐庫ですがど笛カをお緩い致します.

倫切倫切

Q 1 島江たは今までに分議...'"シ aンに主主ん

1. 書~õ

aa‑‑es

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だことが島 9ますか

Q 2 あなたは分 1
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1マンシ aンに主主ん
でみたいと患いますか

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Q3

81.

‑ 全体イメージ評価シート ( Bシート ) … … 外観全体からうける印象の評価 ( 図 3 ) 評価項目としては，印象を示す1 9組の形容詞の対を用意し，各々 7段階とした。・部分イメージ評価シート ( cシート ) … … 外観の部分からうける印象の評価 ( 図 4 ) 5つの部分について，良い一悪いの 7段階評価とした。実験は次の手I J 買によって行った。 ① 被験者 V C，フェイスシート ( A シート)の各項目 K答えてもらう。 ② 1つの建物を 15秒間みせたのち，全体のイメージを B シート K 記入させる。とのととを全建物について行ったのち，少し時間をないて， ③ 、再び各建物を提示し，部分イメージについて C シート K 評価結果を記入させる。 a 名前圏仁工コ全体イメージ開価シート名前魔物書号仁工コ量合住宅自外・写真をごらんにな，てど白ょうな感じをうけるか臨当する場所に O印をつけて腫物番号下さい. ・ ' " 江 b やや章にり 1 .庫な t やどとえい F よ、 b . 日日笹快な 1 5 上品ではい上品な 5 6 個性的な平凡な 6 日やI f守たい 2 諏手な 3 一一+一一→あたたかい 7 安物白昼じ高担は感じ 8 快適な快適でない 7 名前亡腫物番号建物白外.について全体申イ'ージをお蓄え固いましたが、次に外田司郎分について.制下司質問日日にお蓄え下さい. 9 値いは好きな 10 檀蝿な簡寓 ' l 11 興しい興しくない 11 1Z 目立つ目立たはい 1Z 13 格関白低い格聞の高い 13 橿繊的な 14 "的な 15 16 良い畢ぃ 16 17 1 1しみにくい置しみやすい 17 18 軒鮮な古くさい住んでみたく江い下 Eの中で l書強〈印量をうける留分はどこですか、 Q1 口 QZ 口臨当する書号に O印をして下さい . 1 スカイライン{曙皿、星観パラベヲト専} Z 外壁の質感 3 外壁白色 4 バルコニー S 建物自格好 6 そ自他【例.l!I } 8 15 動的な 19 住んでみたい Q 1 口白 9 白 10 白人間的 ' l 先檀1 1 巴口口白口 2 提目された 1 Eコ腫物書号亡Eコ名前鶴位イメージ野信シート邑 ' • " りに 3 旭味な 4 つめたい図 QZ 外園自陣分からど白ような感じをうけるか. 1 1当する場所に O印をつけて下さい . 臼白電な実かやにり f ら ‑ ' L E s 、やなか電鼻りに口 z口口臼 1 スカイライン(/)かたちは且ぃ白白車い 2 外壁の質感は且い思い 3 外壁骨色は且ぃ悪い 3 4 バルコニーのかたちは且い思い 4 5 建物自格好は且い思い日白 18 白 19 白 Q3 1 外置からうけるィ，ージで特 Eすべき事柄があれば自臼 5 臼 Q3 口自にお書き下さい. 回 ( 図 3)全体イメージ評価シート (Bシート) 回 ( 図 4)部分イメージ評価シート (Cシート) ‑ 84 ‑

82.

( 4 ) フェイスシート(A シート)の集計結果集合住宅 K対する被験者の住居経験，考え方を示すフェイスシート ( A シー卜 ) の Q 1 ~Q3VL 対する回答の集計結果は(表 2 ) のように在った o (表 2 ) フェイスシート (Aシート)の概要 … 削 1 あなたは今付までに分泊マりンシ，ンに住ん Q 唱曾 B抱にでりで住いみんんたたででみたいと思いますか ! 竺竺、 ε 、伽，給愈，命 . " 五 : t flk ‑ l ̲ . た Q 2 晶江たは分泊マンシ.ンに住ん ll ~ 1 .M あ晶金" / ' f は . ーい (~ b 怪《でんはもでい 6 . 0110.8146. 21 2 4 到盟主! 予( " ' . φ どらでも置雇 φ りしんし，、量視あ銀回無重にとにすらはるる、、にすど f' f 1 2 3 1 .1 6 α )10 . ' 2 >̲ l ̲ ̲ ̲ ̲ g ‑ ， . 1 ‑ ¥ ' / ' ( 5 ) イメージシート ( B ，C シート ) の評価点の分布状態 B ，C シートの各評価項目の得点は，ほほ対称で，釣り鐘状 K 分布していることを確認 L一例を示す。した。 ( 図 5 )V ・・"1?J?1 ・'H/Hj ' iARIABlE'B̲OI P UA民 ιHAHI N口嗣同 Al PM口BABIιIly Pι01 . 1.25・・・・ 3 1 ‑ .....••... . . ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ '"' I ‑ ‑ ・・ . . . . . . ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ . . . .. . .. . . . " .・ーーーーー・I I 12 ・ーーーーーー・ ‑ ・・・・・ . . ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ I • I ・. ・・ . ・ . . . . . . . . " ". . . . . . .. . . . . . . . ・・・・・・・・・・ . . .. . . . . . . . . .. . .. . .. ~ZS + ‑ ーーー ‑ . . 290 I ・・・・ . . ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1 ・・・・・ . . .. . ・・ o I 0.15・ u.15・・・・・ー ‑ ‑ ・ーー一・一一一世 ← 一ー ← ー・ー晴・一一ー‑ー A ' ( UP TO 11ιOUNJ 噌 . 2 . ‑1 ・ 0 ・ t ・ 2 " BOXPlOJ 1.25 匂 4 a ・門 KEPRE~ENJ φ ~ FRE \，j uE~ι... PEMι I :NJS vAlUI : ιOU' iT ι E l l ι U H i 句u 2.1 2.1 2 . 2' 1u 1 匂..~ lb.' l I PERι . ENl~ ' VAlUEι 口U N T ι E l l ι U H . 1 5l~ II t !l.O ， 1 3.9 Z~‘.1. b8..1 lAH E 一一一一一一一一一一 ‑ ・ PEKιENn VAUJI : ιCL .N l ι 正I I ι U H 5 3b ， iQ.J 匂 d .句 L 1~ 1 S o.ti ' id.J 、 PI :RLUHS ιu例 1.1 1GO.O 、 LEIl vALUI :l .CUfT 1 3 ( 函 5) 全体イメージと部分イメージ評価シー卜の回答の分布状況の例 Fhu QU

83.

3 . 解析む流れ得られたデータをく盟 6)V C 流れに従って解析した。 ④むクラスター分考?によって，被を 2グループに分割し，それ以降む解析 κついては，各々りグループについて行った。又， @ む被験者 v1 言誤性チェックにないては，次の 2点によりテェックを行い， 5名を以韓合解析より除去した。 -フェイスシートで，マンション購入の際に外観を殆ど無 K し~い人 2 名。の建物に対する B シート， cシートの各項目の評鶴り諜の著しい人 3名。 ① 宮能検、綱 A， B， C シート建物被験者 30 65 FSEDIT UNIVARIATE @ 被検者の信頼性チェ γ ク A シートの内容が 2名 B . Cシートの内容が 3名 FSEDIT 、綱 VARCLUS (CLUSTER)ハ v ③ ⑥ ⑤ 設計容と…般の人の全体ぜメージ VC~手j する心理構造分析評価瀬伎の穏思子分析〈形容詞のクラスター分析) FACTOR， (CLUSTER) CORR (図 6) REG 解析の流れ骨) 解析したが，採用しなかった方法 Kついては， ‑8 6‑ カッコをつけた。

84.

[beta]

(表 3)

4
. 解析の結果
的

クンドーノレ<2)1長生報開の

設計者と…般の人の評価順位の相関

詞

容

る評舗がどの程度似ているのか，

重厚

一軽棲

0
.
7
0
8
5
5

0
.
0
0
0
0

あるいは異っているのか，印象を示

議案えま

一複雑な

0
.
6
6
1
6
9

0
.
0
0
0
0

ナ形容詞の使いかたがどの程度変化

入詩的な

ー非人期的な

0
.
6
3
8
3
0
l 0
.
0
0
0
0

動的な

一静的な

0
.
5
9
9
5
0

0
.
0
0
0
0

地味な

ーはでな

0
.
5
8
6
4
7

0
.
0
0
0
1

高設な

一安物のような

居立つ

一目立たない

冷たい

一 暖 かb

0
.
5
1
6
8
6

0
.
0
0
0
1

格調高い

ー格調の低い

0
.
4
8
8
7
8

0
.
0
0
0
2

住みたい

一住みたくない

するのかを調べた。す念わち，設計
と一般の人とでは，高級感では意
が一致するが，新鮮さに関する晃
方では一致しないというようま警報

.
，

危険率

影

と 一 般 の 人 と で ， 建 物 K対

を縛る為，次の分析を行った。
被 験 者 を 職 種 K基 い て ， 設 前 系 設

物 の 各 形 容 認 対 (Bシート〉の評値
を求めた o ~をお各建物の評髄

、

親しみあるー親しみのない

均点を馬いて，設計部員と一般職
ぉ1
1
説伎梧関長数(ケント」ノしむ '
!
"
‑
b
)

を求めた o ~そむ結果は.

(表 3 )v
c

りでき与る。
梧関係数が大きい場合は .
1そ の 形
に欝して拭，設計部員と一般

棺開株数

I
'
A
R
"
‑
Oに対す晶、

0
.
0
0
0
0
I
0
.
5
8
5
3
1I

!
日751 0.0000
l
M 側

0
.
0
0
0
2

0
.
4
4
4
1
7

0
.
0
0
0
8

上品な

一上品でない

個性的な

一平凡な

0
.
3
9
8
0
1

快適な

一不壊な

lU3m

洗練されたーやi
まったい

号.
0
0
0
9

i0.0027
0
.
0
1
2
2

I
~.:::お l 0.0118
0
.
0
2
6
7

好きな

一蟻もミな

良い

一悪い

15獅 1 l M m

新鮮な

ーさくさい

.
0
5
5
3
!U5373; 0

美しい

一美しくない

職員とで試問じよう衣評価をしてい

"
，
.
.

，
.
7Jと い え る 。 又 ， 相 関 係 数 が 小 さ い

は
，

1̲;その形容認対については，

?まる評舗をしている」といえる。

一
一
.
1
9
4
5
:0
.
1
7
2
7
2
1 0

の結果をまとめると，設計部員
と一般耳議員とでは.1重厚さ J1
複雑さ j等 ， 多 〈 む 形 容 詣 で は ， 一 致 性 の 高 い

をしてい

るが， I
美しさ J
I新鮮さ JI良さ J~'Lついては，詳債が異念っているととがわかった。

(語教験者のクラスター分析
被験者をクラスター分けするために，外観に関する総合形容詞対の中から総合指機と
られる「良い…悪い jを選んで，次むような手額を踏んで分析を行ったり
各建物をオプザベーション，各主主験者む評俸点く良い一塁悪い)を変数として VARCLUS

‑ 87 ‑

85.

によって変数のクラスター分析をする。その結果，被験者全体が，次のよう左 2 グループ K 分かれた。各グループをみると，職種による分類とほぼ対応しているととが判り，第一グループを「設計グループ J，第二グループを「一般グループ」と名付けた。 1， 2 ， 4~16 ， 19~25 ， 27~ 被験者番号良， . ，可噌曽誕誕内内 N ‑ 之之足誕 ‑AX 誕 ‑ A ‑ A V内曽A‑A‑AdA‑A 足誕曽AV内翼民瓜 x‑Aa‑A‑A 瓜 N ‑ l a x x 誕 ax‑AV内属足翼翼属首︽誕 ‑ A V内曽AV内曽AXMAV内MAa‑A A ‑ A N ‑ ‑ o 瓜誕誕誕翼翼 XV内曽AV内誕 ‑ 首︽誕足誕足誕 XV内曽AXV内誕 X N ‑ 0 7 誕翼翼誕 Xλ 誕 ‑A‑AMA‑A‑A 属 aav内誕誕 ‑A‑AMA‑A‑AXXUA A ‑ A ‑ A N'nwbAV内誕足足翼民 ‑Aa 誕 ‑ 誕誕w A 内瓦 ‑ A 誕W N ‑ z o a v内誕誕誕足誕 ‑Aav内曽AV内誕 a a誕‑ A 誕誕足 ‑AMAa‑AX‑A N ' t b 誕 XAV内X λ X V内曽A‑AV内誕誕曽 A V内MA‑A‑Aa‑AMA A誕誕誕誕 ‑ N ‑ 0 9 瓜誕誕 X X A 誕誕 x‑AV内XdA 誕誕w A‑AMAMAV内内誕誕‑ N ‑ 2 5 λ 誕瓦誕誕誕足誕混誕 MAaa 町内足首A VA 誕誕 ‑AXV内誕誕 MAX A ‑ A ‑ A誕 N ‑ 2 1 誕誕足誕 a‑A 誕足誕 M A V内‑ A 誕W 偽足誕 AX‑AW偽足誕 ‑ A誕‑ A M A N ‑ ‑ 9 誕誕誕誕 x‑AXMA 混 M A M A 誕W 内W 内W 内誕誕翼翼翼翼誕 M A 誕 XV内誕 N ‑ 0 8 誕 axv内誕 XXV内M A ‑ A 誕W 内誕誕誕 ‑AXXXXV内M 曽A‑AX 脳同・0 2 誕誕 xx‑A 誕 x x x v内 A誕 ‑ A 誕 a a v内a x x A V局混 ‑ N a o i a a x 誕 x‑AV内xawAax‑A xv内誕 N ‑ L喝足誕 XV内XV偽足足足誕 a‑A 誕 av内MAX 誕誕翼翼混 MAa‑AWA A N ‑ 3 e a v内XV内x x x w内X X V内誕 W A V内M A V内曽AWA 足首A MAw内誕 XV内M A A V内誕 X 属 w N ' t s誕誕認誕 ‑ a ‑ A 誕M A ‑ A M A 誕 XV内翼民 A 誕 MW内M N ‑ 2 7 誕誕 a x 誕誕 ‑Axxaw局混誕 A 誕 x x x x 誕 XXV内a a v内‑ A V内d A N ‑ z aAW局留AX‑Axav内誕 M A 誕誕誕 xx‑AV局混誕 av内誕 ‑ N‑nML A 誕 ‑A‑Axaxaa‑Aa 誕足曽 A誕 X X V内誕 N ‑ 0 ・誕誕誕 x x x x x a a足・・ A X 誕誕誕翼翼 XV内W内属 A N ' 3 0 誕誕 x x x v XXMAX‑AV d A a x x 誕誕 XV内x a 瓜誕誕 M N ‑ ︑︐︒︐ a 誕足誕百内誕百内 X X 誕 aeAV内内 W w 内属瓜誕誕a 足誕足誕瓦混 M ‑za 誕誕混誕 W A V内a‑A 誕誕百内 A誕 ‑ 誕足 w 内 W 局混翼翼民誕瓦翼民 a EN‑azJax‑A 誕誕 ‑AXW局混 adA‑AWA 誕誕誕翼翼誕瓜誕属誕 MAawA t U 帥 N ‑ ‑ 3 a 誕足混誕 xxxaaa‑A‑A A ‑AMA 民 a‑A 誕誕誕 X X X混x I N ‑ i z ‑ A 誕瓦誕翼翼誕 MAxa‑AX 異風足誕誕足誕 x‑AV内誕 ‑AXMA‑A A A N ‑ ‑ a M A X V局混翼翼誕誕 auAV内誕 w u‑‑A N ‑ 5 7 λ 誕混誕誕 x x x x w内XV内X R 誕誕誕 x x x x x足足誕 X X E N ‑ S L 喝足 X X V内誕翼翼翼 XV内誕 x‑A A M A M 誕 X 混誕 xxxxa‑A 誕 M U R N ‑ ‑ i a x w局混誕 X X 誕 ‑AX‑Aa 誕 A M A 白瓦 X X 誕誕 x x x w偽足誕 d FNF ︐aax 百内足誕百内瓜誕百内曽AV内足誕 A嵐 A 曽混誕 x x x w内誕 a a 誕 M N Z 2 7 足誕誕百内 XV内誕百内誕百内誕百内誕 A 口誕 W局 ︑ ︽誕翼民 ‑AMA‑AX‑A 誕 M ﹃広 N ‑ 3 5 a a 瓦翼民足誕足 λ 誕百内属嵐広巴誕誕誕 awA M n N 岨︐ d e λ 誕誕誕百内誕 x‑Aav内属誕百内 A V内誕 XV内MAX‑A A 誕調誕混誕 ‑ A V内誕 av内M A NN ・ 53・ A 誕誕 XV内誕誕 ‑ AaMA 誕 X 誕誕 x‑A 民 XV内誕 M A N ‑ ︐ X 誕 W局留AV内誕誕 a a 足足足 d 足誕誕誕誕 x‑AA‑A‑Aa‑AA ‑A N ‑ ︒誕足誕足翼翼翼足誕誕足誕足足誕民足誕 Maxx‑A‑AV内X A N t s l x 足誕 x x x w局混 xawAV内M W︽誕足足 XMAXXXV内XV内誕 A ‑ A N ‑ Z @ 足誕誕 W局留A誕 x x a 足誕 M rdd ︐l otzzJ iii ・脳同.︒ o x 誕誕翼翼誕誕誕民 aaawA ' A 誕誕翼翼 x‑A‑A 誕誕 aw局混 M内・ ︐︐h d M a u ‑ R u a R V ‑同M a R M内v‑同u a R V ‑同v‑同uaR A V ‑同u 誕足 w 内誕 ‑AXV内属誕誕翼民 N ‑ S Z 誕誕誕誕足誕誕 xx‑A‑AMAdA 足誕誕 w 内誕 XV内MAav内誕 MAX 5 0 誕誕誕誕 ‑A‑A‑AXV内曽A‑AVA‑A N ・ A V内d A x a x w内誕足誕翼翼足 ‑ N . z x a x 誕 XV内MAMAMAV内曽AXMA A ‑ A ‑ A誕 x a x w局 ︑ 内属誕誕誕 ‑ A ‑ A誕百内属誕誕 NP023 瓦誕足誕誕誕 ‑ A W A 誕足誕誕足瓜誕 M A M A N‑A司・昆 a x 誕誕 MAλ‑AV内翼翼 ‑ ‑ A ‑ A ‑ A 昆誕誕誕誕翼翼翼民誕 N Z s a x x 誕百内誕 ‑AX‑AX 誕百内 a‑A ‑A‑A 足足 a a a x 誕誕誕足 x 昆混誕百内足誕 ‑AX 誕足首網誕足 M 叶・3 ︽誕足誕翼翼翼 a‑Aav内‑ A 誕W A ‑ A瓜誕誕 a a 誕 N ・3 3 X 誕足首A民 ‑ 誕足誕誕 λ 誕混 XV内誕誕 a‑A A N Z S Z A 誕誕足為誕誕誕 ‑Aa 誕百内 M 'A誕誕誕 N e ・ a・瓦誕誕誕 X X M局嵐 . . . . . 内誕 ‑ A W偽足内W 瓦誕w N ‑ S 9 λ 誕誕誕誕誕 X X V内誕 a‑AWA 足元誕誕誕誕 XV内誕 MAa 足 a A V内属足誕 N . ︐︒ xav内誕誕昆翼民 M V A 誕翼翼誕誕 MAX 混誕 ‑AX 誕 N ・ 9MAXV内誕誕 ‑A‑AV内MA‑A‑Aa‑A A‑AV内属誕足首A X 混誕誕足誕 d "z‑Muxa 誕百内属誕足誕百内足誕 ‑ A ‑ A A‑AV内a‑AV内d ︽誕足誕瓜 M A 足W N ︐ . 翼翼足誕足誕 ‑AA 誕誕百内嵐誕 X X 誕誕 x‑AXX 足元誕 a x N . ︐ X 足 X X 誕足元 ‑A‑A‑AX 足足 A ‑ A V内誕誕誕 M X X誕誕誕誕 ‑ A N ‑ 3 9 X誕誕足誕誕誕足誕 ‑ A d A 足d A AdAdAdA 足足 x‑AdA4 瓜瓜誕 d A V内誕瓜誕誕 N ‑ ‑ ︐exx 誕誕足首A誕 ‑ ・・・・・・・・・・・・ ︐ A L243 匂5 横軸は被験者番号を，縦軸はクラスター数を示す。回分析の樹形図クラスタ (図 7 ) ‑8 8‑ 15:56 1 ‑KIυAY ...噌ーーーー・ー・ーーーーーーーーーーー‑‑‑叩・ーーーーーー明暗‑ーー・ーー噌・ーーーーー・・・ CLuSr E 恥 ANALYSIS 1 ‑0良 VAR1ABLES 1)) 4 9 . 8 2 8 5 2 . 0 3 9 日. 7 9 10 白. 0 3 P"， 'T OUT THE TREE Of UUSTt <uSEυVAA1AUlENA州 E : 8̲160 3( ・ヲ.イ> (Uvιι.3> ・・・ーーー‑ーーーーーーーーーーーー・ーーー・‑開聞ー・抽・ーーー‑ーーーーー・聞‑聞・ーーーー・・・ b 、，f: tBRuA似V 「 7 時の寄与率は ( 表 4 ) の通りで，樹形図は ( 図 7 )のよ 4 7 . 4 3 尚，変数のクラスター分析の際のクラスター数とその 6 る。 4 4 .印、 5 31 ~ 60は，事務系一般職員であ 4 2 . 6 9 但し，被験者番号の 1~ 30は，技術系設計部員， 4 の計 32名 4 0 . 9 1 3，17，18，26 ，31~35 ， 37 3 。第 2 グループ ( 一般グループ ) 幻. 1 4 ~43 ， 45~60 C 凶T 数寄与率 30，36，44 の計 28名 2 被験者番号 )クラスター数 ( 表4 と寄与率(係) o 第 1グループ ( 設計グループ ) うに左った。

86.

[beta]

(
3
) 全 体 イ メ ー ジ K対 す る 心 理 構 造 分 析
2
)で 得 ら れ た 両 グ ル ー プ を 比 較
外援に封ずる全体的左イメージむ評1iffiの構造について， (

す る た め ， 各 グ ル ー プ Kつ い て 次 む 分 析 を 行 っ た 。

B シートの 19組 の 評 価 形 容 認 対 そ れ ぞ れ に 対 し 建 物 毎 に グ ル ー プ 内 の 平 均 点 を 計 算 し ，
とれをデータとして主因子法による菌子分析をする。
そ の 結 果 は ( 表 5 )のとなりであった。とれによると，

ど ち ら の グ ル ー プ も 3軸 ま で の

累 積 寄 与 率 は 95~品以上で，設計グループ，一般グループ共，

3軸 で ほ ぼ 外 観 全 体 に 対 す

る評価空間が表わされるととがわかる。又，各軸を代表する形容詞対も，両グノレープでほ
ぼ一致しているため，両グループ共通に次のように命名した。

i軸……「格調性」
日軸……「個性」

l
f
I
I
/
I
I
t
.

(表 5
.1 ) 因 子 分 析 の 結 果 ( 設 計 グ ル ー プ )

田軸……「人間性」
又
，

lV軸は，

I重

厚さ」と呼んで良い
であろう。当社が以
前行った事務所ピル
の外観評価に関する

v
c

研究 [
1J ないて，

m軸(1( I人 間 性 」 の
かわりに「重厚さ」

因子 I
01 ・
シ 4ヴ
コ
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ミ7
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因子 W

図子 E

因子 E

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52) 因 子 分 析 の 結 果 ( 一 般 グ ル ー プ 〉

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‑ 89‑

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.総合8

87.

悶子分析 K よる結果をもとに，各影容詫を 3軸で構成する国子空間 K布援するとく醤 8) のよう(rC1，tり， ζ の醤と悶子負持最〔表 5 . 1， 5.2) からとたのととがいえる。 !軸は，良い，美しい，野き，生んでみたいという建物 K対〈菌8 . 1 ) 設計グループの、綱して総合的に評倍をうよう左形容詩文すを含んでいる。寄与駒きも 60~毛程度と大きく，外観の評価をほ認決めているといってよい。・5輸は一応， I 個性」と命名したが，複雑?を，動きのあると、いう形容詞対との相〈図8 . 2 ) 関が大きく「平凡か一般グループのか Jと名付けてもよいだろう。般グループの冷たい，人罷告さ~という形容詞対の 1 !触での E 喜子負と，グノレプのそれを比べると，一致グループ註，設計グループに比較して f 人関性 Jが総合的価 K強〈関連するといえる。 ( 4 ) 全体イメージと部分 4 メージとの関係外観に関する全体的念イメージが，部分に対するイメージからどのようにを受けているのか，あるい誌再考がどむように関係しているかを講べるために，尚グループ Kついて次の分析を行った。 B シートの全体イメージの評価形容詞苦手I むうち，総合的評錨をしているような形 ‑9 0‑

88.

む評イ箆点を目的変量とし， cシートで得られる部分イメージの評錨点を説明変量として回帰分析令行う。分析の結巣は， (表 6 )のとなりでるった。 (表 6 ) 重呂場分析の結果各説明変量の標準偏呂場探数と危験率 (PARM=OK対する ) スカイラインむ形しい ' 外壁 c霊感外壁の色ノごノレコ 0.503 0.383 (0.0002)*1 ( 0.0026) 0.024 (0.8410) 0.161 (0.1467) 0.8983 (0.8813) 吋般 0.378 ‑ ) (0.0092 0.330 (0.1057) 0.102 (0.5614) 0.223 (0.0349) 。9036 計 0.311 (0.0054) 0.594 (0.0021) ‑0.015 (0.9119) 0.143 (0.2602) 0.8641 (0.8414) 設 0. 448 (0.0034) 0. 429 (0.0452) ‑0.136 (0.4585) 0.283 (0.0113) 0.8965 く 08793) 0.032 (0.8263) 1 .013 (0.0003) ‑0.186 (0.3480) 0.040 ( 0.8205) 0.7311 (0榔 3 ) I 0.341 (0.0816) 412 0. (0.1492) ‑0.070 (0.7767) 0.295 (0.0459) 0.8096 (0.7771) I いみ! ヒ ? 4 系ーの形レ3 設 (0.8876) 寮後日カッコ内試走塁主主与を示す。 2 ) カッコ内は自由度謂整揮の重相関係、数を示す。〈表 6 )から，つぎの ζ とが示唆される。 " ， . . 場経数の t護るるいは，危険率から判断すると設計グループ， … 般グ Jv…プ共， I外の質感 j と [ スカイラインの形」の印象の良し悪しが，全体イメージ K強〈している。「外壁の色 Jは，明 4つの説明変量り中で詰，も彰響が弱い。間 Kは.か左りの相関があるため，諜.準額呂靖係数がその会設，ーその明変量り目的変量 K、士I する説明量とするととはでき念い。〉 t1 演なよび . 標準回帰係数 c憧から判断すると，設計グループは，一般グノし … プよりも f外壁の質感 Jの影響が強い。 s 般グループは，設計グノいープ K比べて， Iバルコニーの形 J K ‑9 1‑ を受けやナい。

89.

5 . 結論被験者の信頼性心チェックから始まり，評1iIIirD1爵位相関，被験者のクラスター分軒，富子分析U てよる評 f 面講造の明確化，重呂帰分析による部分イメージの全体イメージへの関祭度合の明確化を行った結果として，次むととが導かれた。 ( 1 ) 全体イメージを評錯する際I'L，設計部員と一殻職員とでは， 1 重浮き J I 複雑さ j等，多く r の形容認対では一致した評価をしているが，美しさ J 1 新鮮さ J I良さ jについては評髄が異をっている。 r 悪い Jの評価の類似性を用いると，被験者をかをりはっきりした形で，設計グル ( 2 ) 1 良いープ Jと「一般グループ」とに分けるととができた。 ( 3 ) 全体イメージ K 対する評価の心理構造は，設計，一般の両グループ共I'L， ‑ r 格調性 J及び r 「個性 J 人間性」の 3要素より左る c 更I'L，一般グループは設計グノレープ K 比べて「人間性」の要素と「格調性 Jの要素との区別があいまい K 左っている。、 ( 4 ) 全体イメージが，部分イメージから受ける影響 Kついて次のととが示唆された。・設計，一般の両グノレープ共，ループは， r 外壁の質感 Jが大き念彰響を与えているが，特 K グ r外壁の質感 JI'L強い影響を受けている。・一般グループは，設計グループより「バルコニーの形 JI'L彰響を受けやすい。とれらの結論のほとんどは，実際の設計者 K とって従来から，ぼんやり感覚的 κ杷えられていたととであるが，この実験 K よって，ある程度客観的にまた明確に確認できたというととができる。 6 . :;t，~わり K 建物という，官能検査の対象としては扱いI'L<いものを取り上げたというとともあり，本実験 Kは様々左反省点，改善すべき点があるといえる。それらを列記すると凡そ次のよう K 在るだろう。 ( 1 ) 実験方法，対象む選定法 K関する検討課題 ‑写真撮影法 K 関する点周囲風景の影響， 1.最影角度 K よる評価の違いの検証 .官能検査方法に関する点各形容認について建物む願位をつけること K より相対評価を行うとか，住の影響を取除〈ため，写真に対して光学的処理を試みるなども考慮すべきであろう。 ‑ 被験者の選定方法 K関する点地域による差を調べる，対象者層を広げる左ど。 ‑9 2‑ 、

90.

物の選定方法 K関する点地域の議，グレードの差を取りあげる左ど。期解析方法に関する検討課題・鋲取デ…タの個人差(評額幅〉の嬉正・全体イメージと実擦の建物形態との罷長，更には，部分イメージと実際の難物形態との係の把握今後，分析結果を設討にフィードパックできるよう Kずる為 Kは，評価の対象である物の形態(全手本彰状，部生の彩〉と，全体イメージの評価構造との関連づけが V となってくるし，更には建物欝位の彰と部分イメージとの関連づけも要求されて〈るだろう。 l f I J I I t t ‑ り官能検査分析によって薄られた結論，更に今後，追求してゆかねば:1:らないについて解答を与えるととは，設計という一つの創作活動ともいえる分野vr:，的:1:情報をもたらす ζ とに念る。それらの晴報を，ユーザーと設計者とを結ぶ資意念っとして，いかに講化，あるいは昇華し設計 K反映させてゆくかは，むられた諜題であろう。後vr:，今温三〉解析について，データの提供と解析結果の検討の良き総設相手vr::1:っていただいた当社大抜本震設計部の松隈氏 K感謝致します。 7 . 参考文議長 P [ 1 ] 柳沢，鳥巣，及川 I : 建物ファサードむ官能評髄 . 日経アーキテクチュア， 1982，6 …7 ，日経マグロウヒノレ社 (1982，6) [ 2 J 乾竹，松鞭，静奈集合住宅外援の心理評錨，第 13岱日本科学技能連盟 (1983.9) ‑9 3‑ 検夜シンポジウム

91.

F SAS/GRAPH Dま IVERり作成 (OS版〉 (株〉アシスト平田明弘 1.はじめに SAS/GRAP託は，題 ‑1< Di 量D標準にて非常 K多くりグフフィック端末をサポートしています。さらに弛むグラフィァク端末を SAS/GRAPHがサポートできるよう Kするために，ユーザー自身 < DDRIVER作成方法を説明する。 2.概，要標準サポート議末 SAS/GRAPH SAS/GRAPH DRIVER DRIVER(冨 ‑ 1 ) P グラフィック出力 2 国 Gd z d

92.

LINKABLEとは SAS/GRAPH(tl:て用意している汎用 DRIVE豆モジューノレ (カノレコンプ仕様〉こみ…ザー自身で作成するドライバールーテンむ基本ルーチンである。 ζ ので~.!ì t 本ノレ…チン κは， PLOTSt PLOTt NEWPEN，SYMBOL(J̲)メンバーがある。 SASは，との 4つのノレチンを使してグラフを作成する。誼) 。動作環境 1 IBM‑VSl，MVS FACOM‑F4，F 4/MSP HITAC VOS2 VOS3 安司作環境‑ 2 む V T A M，TCAM む各グラブィックノレーチン K ついての詳細は，各マニュアノレを参照額います。法 3 . 作成 3 1 . 、グラフ 4 ツクデ 4 スプレイ〈会話 G グラフ 4 ックルーチン名 : CGDM CGD諮ノレーチン名くモジューノレ携成> FSINN PLOTS GS出 OVE GSLINE GSFLD GSWIN GSCLP GSSEG GSSCLS FSALM ASREAD FSTERM PLOT イト NEWP詑 NI iGSCOL し ‑ iSY目 OLI GSCD い GSCM GSCS ト GSCB YGSCHAR 戸 l 謝 3 .1 .1 ‑ 96‑ 、

93.

② 富士通。グラフベックルーチン名 :T‑GSP(GSL) ‑GSPノレーチン名くモジューノレ構成> 叶 INGSP 1 IPLOTS I ￨INDEV 4INOPT1 ~ INGDR L‑ 寸 SGRAM → 日三品E : → ， . ERASE SGDSL SGDVL BGLG 国主 1 11 ENLG 卜一一 GSGDR PLO 一， H 什 J lトアシスト社開発図 ‑3.1 .2 ‑ 97 ‑ ENLG H SATR NEWPR 喧叫 SYMBOL 了一一一一一一 lLH い凶いい﹁ R T V 二P DPE 二 s一 G O D 二G三 MMM 二 M T T T 一中土 SALRM 一円 BGLG :

94.

3‑ 2 . 漢字プリンター ① 富士通，兼松エレクトロニクス。グラフィックルーチン名 :PSP PSPルーチン名くモジューノレ構成> PLOTS PLOTS PLOT PLOT NEWPEN NEWPEN SYMBOL SYMBOL ユーザー定義 DRIVER 、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . ・図 ‑3 . 2 . 1 ②目立。グラフィックノレーチン名 : GPSL GPSLJ レーチン PLOTS PLOTS PLOT PLOT NEWPEN NEWPEN SYMBOL SYMBOL ユーザー定義 DRIVER 図 ‑3 .2 .2 *①，②は各ユーザ‑1'(て稼動。 ‑9 8‑ 、

95.

3 3 . パソコンパソコン K 沿いては，他については， IBM5150 が SAS/GRAPH ~てすボートされている。そむ RS232Cで接続できるパソコンであれば， BAS1C で先の 4モジノレてど持成すればよい。 3 ‑4 . ， . . S A S本体への組込み及びテストパタ … ンの実在。 //RELINK JOB ， name // EXEC PGM=IE¥{L //SYSPRINT DD SYSOUT=A //SYSUTl DD UNIT=DISK，SPACE=(ζYL，( l，l)) ~ //SYSLIB DD DISP=SHR， DSN=your.plotter.library ~4) // DD DISP=SHR， DSN=SYSl.FO浪士山怠〈口 V erify DSN DSN=sas.graph.library //SYSLMOD DD DISP=OLD， //SYSLIN DD 合 (optionally include GMAINl OBJECT deck here) INCLUDE SYSLIB(PLOTS， P L O τ， SYl ' 詰 OL， NEWPEN) REPLACE PLOTS，PLOT，SYMBOL， NEWPEN CHANGE LINKABLE(your̲plotter̲name) INCLUDE SYSLMOD(LINKABLE) ←‑Q) ENTRY your̲plotter̲name NA 出 your …plotter̲nameほ〉 ←‑0 // EXEC SAS GOPTIONS DEVICE= y our̲plotter̲name; ←‑0) PROC GTESTIT; RUN; / / 函 ‑3 .3 .1 ， . . 先 K 作成し?と 4 つのそジュー JしをÚ)~ ，格納してお為〈。その設上記 JCL~ て. へ組み込む。 φκ SA S の名詩を与えると S A Sでは，そり名前を DEVICEニオプシ百ンで指定すればよい。 4 . 今後の方向 SA S 社ではユーザ-~よゐグラフィックドライパー作成のための新しいスーパードライパ … を今年中 K ザヲースナゐです。とのドライパーノレーチンによってもっと簡単 K作成誌できます。とな.!J，ハードウェア機能すと有数科 F ‑ 99̲

96.

DRIVER 1BI 1XY750 1BI 13278 1BI 132782 1BI 132783 IBI 13278ゐ IBI 13279 IB1132792 IBI 132793 1BI 132870 1BI 13287E IBI 13287F IBI 15150 1BI 15150A 1BI 15150B I B 1 1 8 7 7 5 IBI 187752 IBI 187753 1お1187754 IDT2200 IDT2200B ISC8001 1SC8001E LAS6500 LINKABL 主 I 1 V17 RAI 16211 RA I 16211C RA I 16211T RAI 16212 RAI 16212C RA I 16212T RA I 16412 16ら12C RAI SER281 T芯KS1I 1 TEKS1I 1B TEKS1I 1 C TEK ゐ006 TEK4010 TEKゐ010C TEK401ゐ TEK ゐ025 TEKゐ025E TEKゐ025P TEK4027 TEK4027E TEKゐ027P TEK4112 TEKら113 TEKら113A TEK4662 TEK4662A すま K4662G TEK4662H 機種説明 1BI 1 1nstruments XY750 plotter 1BI 1 3278 terminal‑‑any model IBI 1 3278'terminal‑‑l 1 odel 2 (24 lines) IBI 1 3278 terminal値 ‑ l 1 odel 3 (32 lines) IBI 1 3278 terminal‑‑l 1odel 4 ( 43 lines) 1 3279 terminal any model 1BI 1 3279 terminal‑‑l 1odel 2B ( 24 lines) IBI IBI 1 3279 terminal網 ‑ l 1odel 3B (32 lines) IBI 1 3287 printer‑‑PS・2 IBI 1 3287 printer PS・4 IBI 1 3287 printer‑‑PS・4A 1 Personal Computer‑‑monochrome IBI IBI 1 Personal Computer‑‑green，red，brown IBI 1 Personal Computer‑‑cyan，magenta，white IBI 1 8775 terminal 1BI 1 8775 terminal嶋綱 l 10del 2 (24 lines) 1BI 1 8775 terminal‑暢 l 10del 3 (32 lines) 1BI 1 8775 terminal価値 l 1 0del 4 (43 lines) 10T 2200 terrninal 10T 2200 terminal‑‑binary communications format 1SC 8001 terrninal‑‑compressed format ISC 8001 terminal English commands Lasergraphics attachment for Xerox 6500 color copier Universal driver‑‑link with vendor‑supplied software Colorgraphics I 1VIψ7 terminal Ram乞ek 6211 terminal Ramtek 6211 terminalω‑Compact Vector Option E ミ amtek 6211 terminal‑‑TPLOT firmware Ram七ek 6212 terminal Ramtek 6212 terminal‑‑Compact Vector Option Ramtek 6212 terminal TPLOT firmware Ramtek 6412 terminal Ramtek 6412 terminal‑‑Compact Vector Option Servogor 281 plotter 1 chip‑‑white text and lines APPLE I1 with TEKS1I APPLE 1I with TEKSII 1 chip‑・white text & colored lines APPLE II with TEKS1I 1 chip‑‑colored text and lines Tektronix 4006 terminal Orives all devices in Tektronix 4010 series Tektronix 4010 in むorrespondence l 1 0de Tektronix 4014 terminal Tektronix 4025 terminal Tektronix 4025 terminal‑‑English commands Tektronix 4025 terminal‑‑Polling option Tektronix 4027 terminal Tektronix 4027 terminal ‑English commands Tektronix 4027 terminal・‑Pollingoption Tektronix 4112 terminal Tektronix 4113 terminal ‑8‑color display Tektronix 4113 terminal‑・16・color display Tektronix 4662 plotter‑‑single pen Tektronix 4662 plotter‑‑8・pen (option 31) Tektronix 4662 plotter‑‑single pen GPIB Tektronix 4662 plotter‑‑8‑pen GPIB 併構胸骨、綱白血綱輔網図 ‑1 (次ページへ続く) ‑1 0 0‑ 、

97.

' . ， DRIVER名機種説明 AD150 BEACON CAL1012 CAL81 CHR1398 CHR1399 CHR1598 CHR1599 CHR1998 C I 奴1 999 CHR7900 D1COMED D1COMEDT DMP3 DMP3A DMP4 DMP4A DMP6 DMP6A DMP7 DMP7A DMP29 GDDM78 GDDM782 GDDM783 GDDM784 GDDM79 GDDM792 GDDM793 GDDM87 HP262 .3 HP2627 HP2647 HP2648 HP2700 HP7220 HP7220A HP7220C HP7220S HP7220T HP7221 HP7221A HP722 .1 B HP7221C HP7221S HP7221T 災P 7225 HP7470 HP9872 HP9872A HP9B72C HP9872S HP9872T ID100 AD1 Light 50 terminal Florida C O I n p u ter Graphics Beacon Termiriai Calcomp 1012 plotter Calcomp 81 plotter Chromat~cS 1 39B terminal Chromatics 1399 terminal Chromatics 1598 terminal Chromatics 1599 terminal Chromatics 1998 terminal Chromatics 1999 terminal Chromatics 7900 主erminal Dicomedia 1 1 Slide Maker儒慣れ o header records Dicomedia 1 1 Slide Maker‑・with header records Houston 1nstruments DMP・3 plotter帽・ 1pen Houston 1nstruments DMP‑3 plotter 6 pens Houston 1nstruments DMP‑4 plotter‑ 1 pen Houston 1nstruments DMP‑4 plotter‑‑6 pens Houston 1nstruments DMP‑6 plotter‑‑1 pen Houston 1nstruments DMP‑6 plotter 8 pens Houston 1ns主主 uments DMP‑7 plotter‑‑1 pen Houston 1nst玄uments DMP‑7 plotter 8 pens Houston 1nstruments DMP‑29 plotter GDDM interface driver for IBM 3278・anymodel GDDM interface driver for IBM 3278‑Model 2 GDDM interface driver for IBM 3278‑Model 3 GDDM interface driver for IBM 3278‑Model 4 GDDM interface driver for IBM 3279 GDDM in主erface driver for IBM 3279‑Model 2 GDDM interface driver for IBM 3279‑Model 3 GDDM interface driver for IBM 3287 Hewlett‑packard 2623 terminal Hewlett‑Packard 2627 terminal Hewlett‑Packard 2647 terminal Hewlett Packard 2648 terminal Hewlett‑packard 2700 terminal Hewlett Packard 7220 plotter‑‑any model Hewlett‑Packard 7220 plotter‑‑A model Hewlett Packard 7220 plotter‑‑C model Hewlett Packard 7220 plotter‑‑S model Hewlett Packard 7220 plotter‑‑T Hewlett‑Packard 7221 plotter ‑any model Hewlett Packard 7221 plotter‑ A model Hewlett‑Packard 7221 plotter B model Hewlett‑packard 7221 plot主er‑ C model Hewlett‑Packard 7221 plotter S model Hewlett‑Packard 7221 plotter ‑Tmodel Hewlett Packard 7225 plotter Hewlett‑Packard 7470 plotter Hewlett‑Packard 9872 plotter‑‑any model Hewlett Packard 9872 plotter‑‑A model Hewlett‑packard 9872 plotter‑ C model Hewlett‑packard 9B72 plotter‑‑S model Hewlett‑Packard 9872 plotter τmodel 1D Systems 100 terminal 幅働制物岨嶋欄帽酬幽伺句峰嶋雫・拘置帽句幽駒曙悌図 ‑1 (次ページヘ続く) ‑1 0 1‑

98.

DRIVER名 TEK4663 TEK4663A TEK4663B TEK4663C TEK4663D TEK4663E TEK4663F TEK4663G TEK4663H TEK46631 TEK4663J TEK4663K TEK4663L VERLINK VT125 ZETA8 ZET1453 機種説明 Tektronix 4663 plotter‑‑same as TEK4663C Tektronix 4663 plotter‑‑Draft paper format，size A Tektronix 4663 plotter‑‑Draft paper format，size B Tektronix 4663 plotter‑‑Draft paper format，size C Tektronix 4663 plotter‑‑Graph paper format，size A Tektronix 4663 plotter‑‑Graph paper format，size B Tektronix 4663 plotter‑‑Graph paper format，size C Tektronix 4663 plotter‑ーDraft paper format，size A2 Tektronix 4663 plotter Draft paper format，size A3 Tektronix 4663 plotter‑‑Draft paper format，size A4 Tektronix 4663 plotter‑・Graph paper format，size A2 Tektronix 4663 plotter‑‑Graph paper format，size A3 Tektronix 4663 plotter‑ーGraphpaper format，size A4 Linkable driver for use with Versatec V80 DEC VT125 terminal Zeta 8 plotter in interactive mode Zeta 1453 plotter in interactive mode 司司、 a 図‑1 、 a 一102‑

99.

付盤工L …ザ一作成ドライパ…出力例 ①議全通宍註AREA 1APINJAPAN ， . . 持時間内 Y ~HAnf 舞 Al (1 思2 1 4 i 車ヨ; を弼 1 設B Eヨ? a SHARE話 APINJAPAN 恥，必読 t v 込 tC(HO・ F鴨.&~困ÏIL 孟孟; ~tl己翠;: 霊' 1 1 髭1) 1 . 長吾 1 1 忠告~ill ; . 1 O i . I I I i I I o J ， " 1 ・s1 ; : ; ，扇 6 6 .I G . 宅. 8 一103 r t : l : : U a Sf ..7 fy， ' 7 ， ' ' ; 官'.) 盃孟函面..，露; j

100.

@日立、刷 6‑1200 古一噛 O~ I''SI'I' L 官官・・1 s ・ υ z ・ 1 ' . ‑5 6 C 100 P "箆事 I 1': 3 障害 = 3 v雀 10=000司自由 0000000000 符ヂ輔 0 00000母000000000 吉‑00000000000口0000 OPTS.苫付C O I .O 只 4I FO ~^Ç 総符を C)¥EoN 81 . o o o o o o o c o o o o o o o o 日 ES 昨トハ内利 M河口約制限﹂ 1 NNU凶れ胸間関民︾品川一 @ 兼松こ￡レクトロェクス、 z 1 . .00 0..33 輸 0.33 ‑1 0 4‑

101.

SA S マクロ言語の紹介〈株)アシスト萱野翼一郎 1 . はじめ K 現在， SA Sを別用ずる部門は，銃計を利用する部門ばか bではなく，コンピュータを知らぬ，エンドユーザ ‑ VC: まで拡がタつつある。ぞれらは S A Sがエンドユーザ ‑ 0費用 K 適しているためである。次 VCSASがエンドユーザーに適している点をあげる。 ( 1 ) 一度， S A Sデータ・セットとして，有用データを加工してしまえば，それを使黒ずるヱンドユーザーは，レコードむ 1/0を考える必要はない。つま!i，レコードむ持つ変数 ' 名を正しく指定さえすれば，そりデータを科吊できる。 ( 2 ) エンドユーザーは， SASの中む抵んのいくつかりプロシジャーの指定法を学ぶだけで良い。 ( 信ユーザ … は S A Sの壊境内から抜け出す必要がまい。 ( つま ! J 0 S譲境等む知識は誌とんど必要念い。) 以上の理出から， SA Sをエンドユーザ一部門むけむトウールとして開設する ζ とを勤めたい。又，逆V CSASをエンドユーザーが寵吊した持の許害としては，次む ζ とが考えられる。 ( 1 ) プロシジャーの誤用による，システム資諒のま量失。 ( 2 ) システム関係者のサポートが必要に念る。，とれらの許害を最少限 κし SASを有揺にお吊してもらうため Kは，メニュー形式による選択方式が最遣であると考える。 SA Sv ては，この嫌な選択実行を可能 Kするマクロ言語が用意されている。以下 V C，第単， ζ Y マクロ 2 . マクロの概要を述べる。の言語体系マクロ言語 K ょ!J.ユーザーには次の議念事が可能となる。 ( 1 ) SASジ宝ブ・ステァプの選択実行が可能となる。 ( 2 ) 臼動的 VCSASステートメントを出力することが可能でるる。 ( 訪問一 S A Sステップの繰 D返し実行が可能である。 ( 4 ) ユーザーの{吏荊し易いシステムを作成できる。 ( ら ) フルスクザーン，ラインモード K よるメニューを作或できる。念どがあげられる。又，マクロ言語は，通常む SASステップ，又は. T S 0のコマンド・プロ γ ジャ … む言語 K類 i J;J.してなり非常 K使用しやすい事も利点む一つであゐ。次v c l l 員をかつて， 1 1 題々の備をあげる。 ‑1 0 5‑

102.

[beta]

;;宅グ

(
1
) SA Sス テ ッ プ の
~l は，

X 軸V<:用いる安定数と Y 軸に患いる変数を指定し，

T S0 モ ー ド む 時 (&SYS

ENVが FOREの 時 ) は グ ラ フ ィ ッ ク で プ ロ ッ ト し ， そ う で な い 時 (&SYSENVが BACK
む時)は，ストックフォーム・イメ…ジのプロットを行うものでるる。

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図 ‑2

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(
2
) S A Sス テ ー ト メ ン ト の 自 動 出 力
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:S A Sス テ ー ト メ Y ト の 自 動 出 力 機 能 の 1
9
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ワ ー ド K パ フ メ ー タ ー を 指 定 す る か ， し な い か K よって S A Sコ ー デ ィ ン グ 中 K オ プ シ ョ

1
0
6‑

、

103.

[beta]

ンを指定するものである o S A S

D A T Aステップのいくつかの関数は，頭I(C%サイン

を つ け る だ け で ， 同 等 に 使 用 で き る o %SUBSTR以 後 は OPTIONS を指定した時の，
前後の引用符をとるためのものである。
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図 ‑3

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つま 9 % D Oと % E N Dで は さ ま れ た S A Sス テ ー ト メ ン ト は ， 条 件 に よ 9 ， 選 択 さ れ
るわけである。これは特I(C，通常のプロックステップ中に選択処理をしたい場合に有用で
ある。

(
3
) SASス テ ッ プ の 繰 り 返 し 実 行
次 の 図 ‑4では，

SASで 自 動 的 に デ ー タ セ ッ ト 名 を 与 え ら れ た ， 一 時 デ ー タ セ ッ ト を

最 新 の も の だ け を 残 し て ， 削 除 す る た め の も の で あ ゐ o 最新のデータセット名は &SYSDSN
という SASマ ク ロ の 自 動 変 数 に よ D得 る こ と が 出 来 る 。 そ こ で ， そ の デ ー タ セ ッ ト よ D
前のものを， DELETEプ ロ シ ジ ャ ー の 繰 D返 し 実 行 に よ 9 ， 削 除 し よ う と い う わ け で あ
る
。

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図 ‑4

も ち ろ ん 単 純 な ブ ロ ッ ク ス テ ッ プ の 繰 D返 し 実 行 も 同 じ 方 法 で 行 う こ と が で き る o 又，
マクロ変数の定義も同じ方法で行える。

一107 ‑

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104.

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3
. マ ク ロ 言 語Kよるアプリクーション
ユーザ…む復活しやすい，アプリクーションを考える持，まず必袈念ととはニエ…ザーがい

か

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Kそ む シ ス テ ム を 別 用 で き る か と い う と と で る る と

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ると，

次 の 様 変 影 態 が 考 え ら れ る 。 つ ま . tt
。コマンド形式(パラメータ・リストと俸にコマンドを入力すゐ。)
o ll'T芸会形態で，バラメータの受渡しを行い，実行する。(クインモ…ドでプロンプティン

グを行う。〉
。メニユュー形式でパラメータむ受渡しを行い，実行する。(バラメ…タ

彰式，又は，

パラメータ指定形式 o )
念どでさうる。まず，最初 K あ げ た コ マ ン ド 彰 式 を 考 え る 。 と れ は ， ほ と ん ど S A S<'Dサクロ
ぐK

身内川

そ の ま ま で あ る 。 利 点 と し て は ， 護 数 コ マ ン ド を 入 力 す る 必 要 が 無 い 可rr.

れ る と い う 点 で あ る が ， と の コ マ ン ド 彰 式 は ， 受 渡 す バ フ メ … タ の 数 が 多 い 時 K拭 ， 向 い て
いない。又，

SA Sの 知 識 が 必 要 と 念 る た め ， エ ン ド ユ ー ザ

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罰 ‑6 (次ページへ続()

‑ 108‑

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105.

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ラメータを護さなければならない点〈拐期穫としてパフメータ龍を与える撃も可能であるが，
受渡しするパラメータの数だけプロンプティングは行なわれる。) ，メンテナンスが大変で
あ る 点 (1つ り 流 れ の 中 K ロ ジ ッ ク が あ る の で 全 体 を 修 正 し な く て は な ら な い 。 ) な ど が 考
え ら れ る 。 又 ， 最 大 C 欠点は，

し?とバラメータを入力ミスした

でも全てのパラ

メータ会入力しなければならないわけである。入力ノミラメータをチェアクさせる撃も可能で

v
c

z ぞれらの失点を議なったメニュ…形式り料をあげ
は あ る が ， プ ロ グ ラ ム も 護 雑 K 念る o d
る。
設ず，メニニ品一語潜の作成方法の例をあげる。

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一109

106.

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107.

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108.

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えに， FSPオ プ シ ョ ン を
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u思したメニユ品ーの作

択 し た オ プ シ 3 ンを実行させるマクロのコ…ディ ングを示すc こ の マ ク ロ ・ プ ロ グ

タムでは， パ タ メ … タ の 受 渡 し に 一 時 SAS

…タセットを用い，

マクロ関数，

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を用いせクロ変数にパラメータむ{震を翠り込んでいる。

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。 受 渡 し を 行 う た め の 一 時 デ … タ セ ッ ト 念 作 成 す る 。 こむマクロは， 初 期
もので，

SA S セッショ ンの

度だけ実行すれば長い。次にメ

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ラ メ ー タ を 受 取 9，

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である。次 vc.~各 GLOBAL ステートメントで，

1つ む マ ク ロ ス ト ザ

を行う。 とれは，

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ステートメント
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，
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で マ ク ロ 変 数 を 定 義 し た も の と 開 等 Kマ ク ロ 変 数 は 抜 か わ れ る 。 次 Kメ
タを

となるわけ

SASセッシ 3 ン 全 体 に 有 効 な マ ク ロ 変 数 の

渡すためでるる。

数を使用し， パ ラ メ ー タ を

SASSPF

行む療には

する。

でプロケーショ

ζ のスクリ

ュー 7
からパヲメー

ンはるらかじめ

ンざまLて い る SELECTという SAS

デ ー タ セ ッ ト で あ ゐ 。 SELECTス ク リ ー ン は 次 む 様 Kなっている。

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110.

[beta]

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を要するのは，

を 行 う た め に は FSEDITの

ζ の画面から次のステップの

EDITスクリーンを寵閉しているために PF2bl
札Y… b
はブランク会決ずを持ざ乏ければならないことである。
そ し て 次 VCEDITさ れ た SA Sデータからマクロ室長数への変換を行うために， SYMPUT
を CALLする。

SYMPUT関数は， CODE と い う 変 数 C
D
1
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農をマクロ変数名として， 変 数

重をそり変数鐘として
ZSEL む f

b てるものである。

ζ の関数を使屈するため

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ZSEL"と い う 値 を 入 れ て な く 。 つま!>SY担 Pむす

か じ め CODE という変数の{壌として

%LET ZSEL=( セ レ ク ト し た オ プ

となる。

関数む部分は次のマクロコ…ディングと
ションの値)

次V
C，セ レ ク ト し た オ プ シ 翠 ン K
にそれぞれの廿クロコ

じてそむ処理を行うマクロを呼び出すわけである。次

イ ングを示す。

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4 ングをフルスクリーンで

さ ぜ る た め の も の で あ る 。 とオ工は FSLETTER を摺い，

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プ

タ ‑寸zットに

SASCDコ ー デ ィ ン グ を 行 う 事 K よって行なえるの本来， FSLETTEI
ミ泣

文ワ…プロ機

1
蓄えたプロッジャーであ!J， SPOOLVLレターグータを出
室長を i

しプリントされるりでるるが，

ことでは，外部ファイノレ K 出力させヲ~ 1
NCLUDE でそのファイノレ名を指定し，実行させよ

う と す る も り で る る 。 次 K発PROC
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111.

[beta]

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ミENS.

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IF YOU ARE UNSUREτ (
1 USE THE P氏
。 CEDURE，
ENTER PROC NA門E F
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ON THE CO門門 AND しINE.

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1
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112.

まず，図 ‑ 1 3のスクリ … ンが表示される， ζ とからプロシジャーを実行するため Kは， FSLETTER r[)コマンドを mいて組当なプロシジャー指主主スク Pーンを呼び出す。 SEND プロシジャー名 " がそれである。各プロシジャ … ・スク ) 1 ーンは，あら;かじめ FSLETTER で作成してなく。次 κPRINTプロシジャーのためのスクザーンを示す。一制円 γam‑‑ F e 明一 z m 削円一 'i 沢一 PROC F 'F 完l NT ， e pz 一酢円 COMMA子ぜひ IF 'R OC PRINT 一一一市吋ー一一一一四叩四一一一一甲町一一叩叩明一一一一ー一一一日】由日叫吋吋町一 F VA沢一一世由明叩町一一一間甲山一一一一』ーー一一一一叩叩山町仙一一一一一世田町昨働時四即時叩昨叩 1 11 ) 一一一一一一一時一四叫叩即日明白ーー一ーーー一一明叫叩叩山一一一一一一叩叩叩叩時叩時時叫市山P E BY ̲ 由一一一一即時即一山一一一一一 ‑ ‑ 一一時 } 叫叫叩伸明叫一一一一一町四時一即時叫即 5U門一一一一一一一一向山知明叩叩ー一ー一一一一一一一一一町一一一一一一 ‑ ‑ ， ̲ 叫世刊明 … 叩吋 RUN; ω ，、 a 函 ‑15 このスク ) 1̲ ; / をさせるには，下総のあるフィー jレド K を見るため κは，強のマクロが用意されているむでそちらりオプシを押せばよい。出議ンを選択するとこと K よって得られる。次に菌 ‑14のスク守ーンをしたいステ…トメント mいて策行ずる 1 7 Uだが 1 3のスクヲーン K ないとのスクリーンは使用したいプロシジャーが図シジャ‑i'( 自を指定しP F2 KEY ( 1D，FORMAT，BY等〉が繰られている場合等 κ 使用する。プロシジャー名と使思ステートメント宏指定してコ寸ンド計K と入力ずると，図または，プロ 16の械にスクワーンが # 成される。そとで必 SEND PROC" 自を入力し PF2 KEYを押すと，前例と向掠に実行される。 ζ む様にして，メニエ品…画歪から SASを実行するととも可能となる。イ邑むマクロ κついては特托説明は必喪まいだろうが，マクロ百 ELPは，特 Kサンプルとして，ラインモ…ドで作成してるる。 ‑1 1 6 向、

113.

[beta]

このマクロ・ノレ…プは %DO
嘗

%WHILEで

し て い る の で ， 舜 LET で マ ク ロ 波 数

F I Nの 植 を 1に す る こ と K よ っ て ， と の ア プ ワ ク … シ ョ ン を 終 了 さ せ る ζ とが出来ゐ。

EDIT SAS DAτA SET: SCF<EEN.BU1しD

I SCREEN 2

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I OBS

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一
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ー‑‑剛胆附聯倫耐珊蜘綱嶋憎崎‑‑鳥"ーーー‑・ 明蜘噌嶋肉悼句‑‑一ーーーー..‑泊随時、合̲‑ーー・・・.‑ '剤.
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‑・・・司冊鴫白・・ー‑‑‑‑戸時冨晦明暗'可.‑明時晴・司・ーー・‑‑‑ー・隆司‑‑・ーーーー，輔冊欄倫棚網・ ・邑・・咽幅削...̲‑‑・・・・，
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一一町一一四時一一一ー‑ーー一一+一一一一一一時‑一泊申甲山一叩，
一一司一一一一ー一一......‑.̲ーーー一一一一一一一一

由‑‑町一一一昨叫一一一'

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噌働省働幽薗鋼・除'ーー『・ ・・・"・‑‑ーー‑ーーーー‑喝岨.‑幽一ーーー‑‑‑ー・岡嶋鵬幽働制蜘嚇柵欄眠鳴掛叩 事情明‑.
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[beta]

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C 費用例を示す。 ζ の マ ク ロ は 本 来 の SAS

で は ， 有 え な い 処 理 を 行 う マ ク ロ で ， こ り 玖j
は
， GPLOTプロシジャ

行 時V
L， プ ロ ッ ト

クイ ;
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118.

{U SAS 捜用プロシジャの分析報告線アシスト谷 j 種目出男はじめにユーザが SASの統計分析プロシジャをどの程藍使用しているかをアンケート調査したのでします。念訟にのアンケート調査は綴アシストが昭和 58年秋 K実態した統計講智会の内令決める際の参考とさぜて]頁くために，統計講智会に先立って実擁したものです。アンク…ト項目 1 . SAS統計分析プロシジャの使用に撰して 1 .1 f 恋ったととのるるプロシヅャ l f J I I I ' ‑ 1 .2 護ったととは念いが今後能ってみたいプロシジャ 2 . 統計講晋会 κ関して ( 参加希望者に対するアンケート ) 2 . 1 統計業務経験年数 2 . 2 統計業務経験の内 2 . 3 SASの使用経験 2. 4 SA S以外の統計バックージの住用経験 2 . 5 統計澗習会でとりるげて欲しい分析手詮 3 . 数量化理論について 3 . 1 必要性の有無と SAS(tL組込まれた f 吏うかどうか 3 . 2 現在費っているか吾か " " . . 3 . 3 どり手法を使っているかアンケート対象者と自答数アンクート対象者は次のいずれかとし設した。 1 . 現在 SAS のニ丸一ザ 2 . SA S (tL関心のある非ユーザ教は 53 でした合内訳はユーザ 44，非ニL …ザ 90 業界男社内訳は，油関連 1 4，大学・研究機関 13，鉄鋼 ‑金麗 5，械設 3，サービス 3，その他 15でしたむただし 2件，間一会社の方から別々に 2: i 最悪答が待られ，制答が全く同ーという訳では念かったのでそのまま集計に用いたととを診断タしてなきます。一 1 2 3

119.

アンク…ト集計方法皇定数カウントを行うのみで，そむ佑の特5;!J念分析は行って冬、タません G ζ のレポート K した SASプロシジャは. FORMAT，MEANS，TRANSPOSE，豆 ANK，CHART です。プンクート集計結果 1 . SA S 統計分析プロシジャの使用に関して償ったととむあるプロシジャは悶1.1v c頻疫の高い穎〈回答数が多かった j願)に示しました。 1~ 3位. 5設に議本経針. 4位. 6~ 7註 K 分敷分析， 7位タイと 9位 K クラスター，因子分析. 9栓タイに混雑分析です。逆にアンクー卜結果から設にも変われたととの左いプロシジャは ETSオプションむ STATESPACE，MORTGAGE，CITIBASEでした。 (ETS;t‑プシ沼ンの使用頻度が小さいのは，金問答者の中で ETS{ 吏用経験者が少念かったからでしょう。〉、刷次V C，穫ったととはをいが今後使ってみたいと回蓄があったプロシジャ註密 1 .2のと幸子りです o 1位に国子分析， 2位 K クラスター分新， 3散に分散分析，準J 5;!J分薪と多変量解析が人気が高いようです。 2 . 統計講習会に関して以下の明日は統計講習会に関するものですが，とa … ザの統計業務経験，講習会む要翠等が SASむ統計分析プロシジャの使揖すると考えますむで集計結果を報告しをむ . 1，絞殺のある方の業務内容〈重複統計業務経験年数 Kついては鑓 2 . 2V C 〉は悶 2 しました。 38人が業務経験があり，その 1 1 1 3年未満と 3年以上が半身り 19人ずつでした。業務内容カテゴワー別には，間帰分析が 38人中 35人とほとんどの人が経験しているのをはじめとして，多変量，クラスター，分散分軒の各手法は 23人以上の人が経験しています。やや少かったのは朝間分析 (13人)，時系列分析何人)0 ~ j:，~，その他 VC 含まれる題答註生存分析，数量化 i…麗議，義語成統計，無記名各 1件でした。一124‑ 、刷

120.

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SASユーザー総会論文集 1984年

森岡裕[SASユーザー総会世話人]

関連スライド

MMRM入門

t検定の基礎(Studentのt検定とWelchのt検定)

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各ページのテキスト