T法
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/30 05:18 UTC 版)
TS法と同じように予測の対象が正・負の符号が考えられる場合、下記の3つの方法が用意されている。 T法（1）：両側T法で表される場合。パターン差による推定法は結果が中央付近のメンバーを単位空間にとる。経営利益や株価や降雨量などは変化が安定しているときのデータが単位空間で正負のどちらのデータも予測したい場合に用いる。 T法（2）：片側T法で表される場合でパターン差距離を用いる方法で、端に単位空間をとり、異常の診断や予測に用いる。歩留まりは100%が単位空間で、地震予測では震度1未満が単位空間でそれからの距離を予測したい場合に使用する。 どちらも真値がある場合に用いる。 真値がある場合、真値と単位空間の各項目のSN比と感度を計算して、各項目の重み付けして真値Mを推定する。 T法（3）RT法：信号の真値がない場合。文字認識の場合、「違う」ということは分かるが、どの程度「違う」のか分からない。火災の場合でも、ぼやや火事や大火事など真値が分からないので、項目ごとにメンバー（データ）を求めて、データごとのSN比と感度を求めて、両者からMTA法を使って単位空間の距離 D {\displaystyle D} を求める。単位空間の D {\displaystyle D} と単位空間に属さないメンバーの D {\displaystyle D} を比較する。 T法(1)(2)では項目に対してデータ数はいくらでもよく、 n = 1 {\displaystyle n=1} 個でもよい。 【項目診断の流れ】 単位空間データ、信号データを用意して、信号データの距離を推定する。 信号データを異常種類別に分類する 分類した信号データ(異常の種類）別に、距離を特性値として2水準の直交表を利用して要因効果図を作成する。 診断したい未知データの距離を特性値として、2水準の直交表を利用した要因効果図を作成する。 未知データの要因効果図と、既に分類してある信号データの要因効果図と比較して、同じ異常のパターンを探す。
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