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1. (WO2010016110) PROCÉDÉ DE CRÉATION DE MODÈLE D'ESTIMATION AU MOYEN D'UNE ANALYSE DE RÉGRESSION MULTIPLE, SYSTÈME DE CRÉATION ET PROGRAMME DE CRÉATION
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2010/016110    N° de la demande internationale :    PCT/JP2008/064061
Date de publication : 11.02.2010 Date de dépôt international : 05.08.2008
CIB :
G06N 5/04 (2006.01), C40B 30/02 (2006.01), G06Q 10/00 (2006.01)
Déposants : FUJITSU LIMITED [JP/JP]; 1-1, Kamikodanaka 4-chome, Nakahara-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa 2118588 (JP) (Tous Sauf US).
YUTA, Kohtarou [JP/JP]; (JP) (US Seulement)
Inventeurs : YUTA, Kohtarou; (JP)
Mandataire : AOKI, Atsushi; SEIWA PATENT & LAW, Toranomon 37 Mori Bldg., 5-1, Toranomon 3-chome, Minato-ku, Tokyo 1058423 (JP)
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) METHOD OF CREATING ESTIMATION MODEL BY MEANS OF MULTIPLE REGRESSION ANALYSIS, CREATION SYSTEM AND CREATION PROGRAM
(FR) PROCÉDÉ DE CRÉATION DE MODÈLE D'ESTIMATION AU MOYEN D'UNE ANALYSE DE RÉGRESSION MULTIPLE, SYSTÈME DE CRÉATION ET PROGRAMME DE CRÉATION
(JA) 重回帰分析による予測モデルの作成方法、作成システムおよび作成プログラム
Abrégé : front page image
(EN)A highly accurate estimation model of an objective variable is formed based on multiple regression analysis. A plurality of multiple regression equations and samples to which the equations are to be applied are identified by steps of a) structuring an initial sample set from a sample whose actual measurement of an objective variable is known, b) multiple-regression-analyzing the set to acquire a multiple regression equation, c) calculating a residual value of each sample based on the multiple regression equation, d) identifying the sample which fits to the multiple regression equation based on the residual value, e) eliminating the identified sample from the initial sample set to structure a new sample set, f) specifying the new sample set as the initial sample set and repeating the steps from a) to e).
(FR)L'invention porte sur un modèle d'estimation hautement précis d'une variable objective qui est formé sur la base d'une analyse de régression multiple. Une pluralité d'équations de régression multiple et des échantillons auxquels les équations doivent être appliquées sont identifiés par les étapes consistant à a) structurer un ensemble d'échantillons initial à partir d'un échantillon dont une mesure réelle d'une variable objective est connue, b) analyser par régression multiple l'ensemble pour acquérir une équation de régression multiple, c) calculer une valeur résiduelle de chaque échantillon sur la base de l'équation de régression multiple, d) identifier l'échantillon qui correspond à l'équation de régression multiple sur la base de la valeur résiduelle, e) éliminer l'échantillon identifié de l'ensemble d'échantillons initial pour structurer un nouvel ensemble d'échantillons, f) spécifier le nouvel ensemble d'échantillons en tant qu'ensemble d'échantillons initial et répéter les étapes a) à e).
(JA) 重回帰分析に基づき、予測精度の高い、目的変数の予測モデルを形成する。  a)目的変数の実測値が既知のサンプルから初期サンプルセットを構築し、b)このセットを重回帰分析して重回帰式を獲得し、c)この重回帰式に基づいて各サンプルの残差値を計算し、d)残差値に基づいて前記重回帰式にフィットするサンプルを特定し、e)特定したサンプルを初期サンプルセットから取り除いて新たなサンプルセットを構築し、f)前記新たなサンプルセットを前記初期サンプルセットに設定して、ステップa)からe)を繰り返して、複数の重回帰式とその重回帰式を適用すべきサンプルを特定する。
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MT, NL, NO, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : japonais (JA)
Langue de dépôt : japonais (JA)