卒業論文・修士論文

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時系列解析による日本とイギリスの気温の分析と予測

近年、人間の産業活動に伴って排出された温室効果ガスが主因となって引き起こされている地球温暖化により、世界的な気温の上昇が問題となっている。 本研究では、ARモデルを利用して日本とイギリスの気温のデータを分析した。それぞれの国の過去40年(1971〜2010)の年別平均気温のデータを用いて分析を行い、未来の気温を予測し、これまで、そして今後世界的に地球温暖化が進んでいるのかを時系列解析を用いて調べる。 また、日本とイギリスとで温暖化の傾向に違いがあるのかを調べるために、近似直線を求めることにより実際にどのような傾向にあるのかを調べる。

コンピュータ適応型テストにおける項目特性と能力の関係について

近年、採用試験などで利用される機会が多くなった項目反応理論の特徴を、現在日本で主流となっている古典的テスト理論と比較しつつ調べていく。また、この理論を用いて、受験者の回答からその場で次の問題を選び出題する、適応型テストのシミュレーションを行い、項目反応理論の測定精度を検証する。

日本生命 セ・パ交流戦の統計的分析

2005年から2011年までの「日本生命 セ・パ交流戦」では何が勝利と結び付くのかをデータから統計的に調べた。 また、2011年は統一球が導入されたこともあり、成績が変化している。その影響があるかどうかも検証した。

Jリーグ柏レイソルの強さの秘密〜多変量解析による分析〜

2008年から2011年のJリーグデータに対して、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析を用いて分析する。その結果から、どのような戦術なら上位を狙えるか、またJ2から昇格したばかりの柏レイソルがなぜ優勝ができたのか、について考察を行っていく。

日本の雇用問題の歴史的背景と時系列解析による今後の予測

国内の正規職員、非正規職員の就業者数について時系列解析を行い、今後の就業者数の予測を行う。予測の手法として、差分を取る、対数変換、近似曲線を使ったトレンド成分除去などを行い、一変量ARモデルに当てはめた。また、就業者数の推移と歴史的背景を比較し、雇用問題の解決策を考えていく。

重回帰分析による中小企業の売上成長の要因分析

就職氷河期と言われる近年、ほとんどの学生が大企業だけでなく、中小企業を将来の就職先として考慮に入れる。中小企業の大半は知名度が低い。その中で、会社を選ぶ一つ要素になるのは売上の成長である。本研究では、業界別に重回帰分析を用いて売上の成長要因を調べていく。

Jリーグにおけるチーム・選手の特徴と優勝要因の探究

世界の強豪の仲間入りをしたサッカー日本代表。そんな日本のプロサッカーリーグＪリーグディビジョン１で優勝するなど強豪とされるチームにはどのような特徴、傾向があるのか2008・2009・2010年度のJ1 全18 チームの成績を用いて分析してみた。

時系列解析のためのアプリケーションの作成

時間の経過とともに変動する現象の記録を、時系列あるいは時系列データと呼ぶ。例えば毎日の気温の記録、為替レートの記録等の身近なものから、地球上の一地点における重力の測定値の記録、あるいは人工衛星を用いて得られる宇宙の一点からのX線強度の測定記録等、科学的研究の最先端で時々刻々得られている観測記録に至るまで、時系列の種類は文字通り無数である。時系列データから、その変動の特性を知るための様々な解析が試みられる。これを時系列解析と呼び、時系列解析を行うアプリケーションも数多く存在する。 本研究の目的は時系列解析と予測を行うITSM2000というソフトと比較し、時系列解析を学んでいる学部生に使い易いアプリケーションを作成する事である。ITSM2000には無い補間機能やサブウィンドウ機能を作成し、ユーザーが様々な解析の結果を一目で分かりやすいように工夫をしたアプリケーションを作成した。

CGIによるアンケート調査・分析システムの開発

「何か」を知る為にアンケート調査は行われる。そして行ったアンケートを様々な基準の元に分析し、そこから正しい解釈を得ることで「何か」を知ることができる。この過程には「アンケートを作成・調査」・「アンケートから得られた結果の集計」・「分析」と行っている作業は3種類ある。「アンケートを作成・調査」は紙で作成し直接記入してもらう、あるいはWeb上で行うことができる。「アンケートから得られた結果の集計」は、紙にまとめることもできるが、今はコンピュータに集計データを保存しておくのが主流である。「分析」はMicrosoft Excelなどのコンピュータ上で動作するソフトウェアで行うことができる。アンケート調査を行うことができるプログラムは数多く存在する。また調査を行った後、分析するプログラムも存在する。しかしこれらの作業を一括して行えるプログラムは見たことがない。そこで今回それらを一括で行えるプログラムを作成した。また、作成するプログラムは、コンピュータの初心者にも扱いやすいものとすることを考える。そのため、このプログラム作成には言語はPerlを使用し、CGI形式で作成を行っている。

多変量時系列解析による日経平均株価予測

時間の変化とともに変動する現象の記録を時系列と呼び、これを分析することを時系列解析という。 本研究では近未来の日経平均株価がどのように変化していくかを分析した。日経平均株価とダウ平均株価のデータを時系列解析を用いて分析し、予測モデルにあてはめ、どの程度予測が可能であるかを検証した。また予測を行う上で欠測値の補間も併せて行う。

時系列解析による二酸化炭素排出量の分析と予測

国内の二酸化炭素排出量について時系列解析を行う。また、国内総人口の推移にも着目し、二変量時系列解析も行い、2009年以降の二酸化炭素排出量の予測を行う。 時系列解析では対数変換や近似曲線を使ったトレンド成分除去といった手法を取り入れて予測行っており、さらに日本の将来推計人口のデータから二酸化炭素排出量の予測も行っている。

分散分析による球場別本塁打数の分析〜本塁打の要因を探る〜

近年、東京ドームでは本塁打が出やすいと言われており、ラミレス選手（巨人）は、東京ドームでは本塁打を、甲子園球場ではヒットを狙っていると発言している。また、実際に東京ドームに足を運び、試合を観戦していると、ホームランバッターとは言えない東出選手（広島）、本多選手（ソフトバンク）が本塁打を打っており、本当に出やすいことを目の当たりにした。 本研究では、分散分析、回帰分析を利用して本塁打のデータを分析した。球団別本塁打数、球場別本塁打数、年別本塁打数について分析を行い、本塁打の決まる要因を検証した。

今後のテストのあるべき姿について−テストの歴史と代表的なテスト理論−

近年、学校教育で注目される学力について考えたとき、学力をどのように測定すべきか考えた。テストの歴史から遡り、今日に使われているテスト理論について述べる。さらに詳しいテストの作成方法や問題作成方法について述べ、今後のテストの在り方について考えていく。

時系列解析による入国者数の変動の分析と予測

時間の経過とともに変動する現象の記録を時系列データと呼び、これを分析することを時系列解析という。 本研究では、日本人の入国者数、出国者数の時系列データを用いて、時系列予測を行う。その際、月別のデータと年別のデータに分け、今後の増加を予測する。方法としては、ARモデルを用いて予測する。予測結果が妥当なものになっているか、実測値と予測値の比較を行う。また、要因をさがし、要因を考慮した上での予測を行う。 本研究では、人口の減少を要因と考え、それを踏まえての予測を行う。

情報科学科における読書調査の分析〜全国読書調査との比較〜

全国の読書調査で用いられた調査票を基に、読書に関するアンケートを作成し、東邦大学理学部情報科学科の学生に実施した。その結果から、情報科学科の学生の読書状況を分析し、「読書離れ」の傾向があるかを検証する。また、全国の読書調査結果と比較し、どのような傾向・特徴があるのかを検証する。

時系列解析を用いた未成年者による犯罪数の予測

近年、20歳に満たない少年、少女達、つまり、未成年者による犯罪である少年犯罪が凶悪化し、増加しつつあると、マスメディアでは言われている。本論文では、この少年犯罪の件数がこれからも増加し続けるのか、それとも減少していくのかを調べるために時系列解析を使って分析し、モデルを当てはめ、未来の値の予測を行った。

回帰分析によるプロ野球選手の年俸の予測

2009年のプロ野球選手の成績および年俸のデータから、年俸を予測する式を導出する。そのために年俸に影響を与える説明変数を探し、回帰分析をおこなっていく。また、その式を利用して2010年の年末におこなわれた交渉での新たな年俸を予測する。さらに、どの程度正確に予測できたかを分析する。

日経225を用いた日経平均株価の予測

日経平均株価の時系列データについて時系列解析を行い、予測を行う。予測を行うために、データを定常にする方法を検討し、定常にしたデータにARIモデル当てはめを行い、予測したデータと実測値と比較する。リーマンショックによる株価低迷がどれくらい予測に影響を与えるか調べ、日経225の銘柄の株価データを同様の手法を用いて予測し、それを用いて日経平均株価の予測の精度を上げる方法を検討した。

項目反応理論におけるパラメータ推定の誤差の検証

項目反応理論を用いて、テスト結果からのパラメータ推定の誤差の検証を行う。これにより、テストにおける、適切な問題数、人数を調べ検証していく。本研究では、シミュレーションによりパラメータを推定し検証を行う。

相関係数による大学への進学率の分析

平成21年度に、4年制大学への進学率が18歳人口の半数を超え、50.2％に達した。本研究では、大学への進学率に焦点を当て、散布図、相関係数を使い、進学率と関係が深い要因を調べていく。

日本の不動産市場における中古マンション価格、中古マンション賃料、オフィス賃料の分析

我が国において人々の不動産価格への関心は高い。しかしデータの利用可能性等の問題から、マンション価格や、賃貸住宅の賃料に関する研究は地価のそれに比べて少ない。我が国は、土地あるいは地価に目が向けられることが多く、欧米諸国と比べ、中古住宅市場の規模が小さい。 ゆえに、中古マンション価格、中古マンション賃料、さらには、オフィス賃料等について、様々な統計的手法を用い、動向の調査、比較、検証を行う。

クラスター分析によるJリーグの勝敗の要因と順位との関係性

サッカーの勝敗には様々な要因がある。その要因と順位には、どのような関係性があるかを統計的に分析していく。分析手法としては、2005年から2008年のJリーグのデータに対して、クラスター分析を行い、比較して、優劣の考察を行っていく。

2009年シーズンの東北楽天ゴールデンイーグルスの勝ちパターンと負けパターンの分析

プロ野球チーム、東北楽天ゴールデンイーグルスの2009年シーズンの試合結果と内容を基に、勝った試合と負けた試合の内容（得点数、安打数、ホームラン数、四死球数、失点数、与四死球数、エラー数、逆転の有無、接戦であるかないか）を回帰分析を用いて分析する。そして、どのような試合内容なら勝てていたか、どのような内容なら負けていたか、という2009年シーズンの勝ちパターン、負けパターンを検証する。

グリーンランドの月別平均気温の欠測値の補間と時系列解析による予測

近年、地球の平均気温が上昇していることを示すデータが観測されている。温暖化により世界最大の島、グリーンランド（デンマーク領）の氷が溶け始めた。氷河の流出は加速し、後退が続く。そして地球全体の海面上昇を招き寄せる。 本研究では温暖化による海面上昇に直結するグリーンランドに焦点を合わせ、気温データを分析した。その際データの欠測値の補間方法の比較、分析を行い、補間した。そして温暖化といわれている気温は実際にどのような傾向にあり、どの程度予測することが可能であるか調べた。

時系列解析による過去18年分の東京の気温の分析と予測

時間の経過とともに変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列分析という。 本研究ではARモデルを利用して気温のデータを分析した。月平均気温について、近似直線を用いて2通りで分析し、結果にどのような差が生じるか調べた。

大学生活と遊戯に関する意識調査及び関係の分析

遊戯に対する意識に関するアンケート調査を東邦大学理学部情報科学科の学生に実施した。その結果から、それらが性別や学年などでどう違いがあるのか、また大学生活にどう影響するのかを分析し、検証する

時系列解析による牛肉の国内生産量・輸入量および価格変動の分析と予測

牛肉の生産量、卸売価格の時系列データを用い、連環比率法による季節性指数を抽出し、月別の生産量、価格変動の差を検討する。また、時系列解析を用いて国内生産量、輸入量の予測をする。

日経平均株価の時系列解析と予測

日経平均株価の推移について時系列解析を行い、予測を行う。データを定常にして、時系列モデルを当てはめ、一定の期間で区切り、予測を行っていく。また、予測して求められた値を用いてシミュレーションを行う。株式の予測は困難といわれているが、どのような値動きをしていくのか調べることにした。

能力推定値の誤差によるコンピュータ適応型テストの有効性の検証

項目反応理論を用いた場合、コンピュータ適応型テスト(CAT)では、個々の能力に適したテスト問題を選択しながら能力値を推定することができる。この理論を用いず、ランダムにテスト問題を選択するCBTと比較し、どのくらいCBTとの違いが生じるか、実験を行うことで検証した。本研究では、CATとCBTをある集団に受けてもらい、求められる能力値の誤差を推定することによって、CATのほうが効率が良いことを示す。また、推定された能力値ごとに範囲を区切って、能力値別にはどのような差があるかも調べた。

データ分析で予想する競馬

蓄積されたデータの中から、利益となり得る情報を見つけ出し、その情報を解釈、考察する。データごとの各項目間において、何かしらの関係性が見られるとき、その関係を分析するために連関係数を測る。またその信用性を検定する。 本研究では競馬において、着順を予測できるような要素があるのかを調べる。またそれらは競馬初心者にとっても易しいものであるか、初心者でも競馬で勝てる方法があるのか模索する。

東邦大学における就職活動に関する意識・満足度の調査

就職支援企業の実施した就職における満足度調査に、就職活動に関する意識調査に関する質問を付け加えたアンケートを東邦大学理学部の4年生に実施した。その結果について分析し、学生の意識、どのような点が就職活動における高い満足感に繋がるのかを検証する。

時系列解析による日本の人口推移の分析と予測

時間の経過とともに変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列解析という。 本研究では日本人口の推移について、総人口、年齢区分別人口、日本人・外国人人口の3つの観点から時系列解析を行った。時系列モデルを当てはめて求めた予測値を、国立社会保障人口問題研究所により出された予測値と比較検討する。

日本人の平均寿命推移の時系列解析と予測

日本の平均寿命の推移について時系列解析を行い、予測を行う。時系列データの解析を行うためにはデータを定常過程にすることが大切である。データを定常にして、時系列モデルを当てはめ、今後の日本の平均寿命の予測を行う。男女別に分析し、予測を行う。また、高齢化と言われる中で実際にどのような傾向にあり、どの程度予測できるか検証した。

時系列解析による日経平均株価の予測

日経平均株価の高値について時系列解析し、予測をする。現在、株価の予測の方法は多数存在するが、本研究では時系列の観点から解析を行い、モデルをあてはめ、未来の値を予測する。

時系列解析による震度別地震回数総数の予測

時間の経過と共に変動する現象の記録を時系列と呼び、これを分析することを時系列解析という。 本研究では、近未来の震度別地震回数がどのように変化していくかを分析した。震度別地震回数のデータを時系列解析を用いて分析し、予測モデルに当てはめ、どの程度予測が可能であるかを検証した。

項目反応理論による等化手順の比較

現在、テスト理論において項目反応理論が注目されている。そこで、項目反応理論を用いたテストの等化を行った。被験者が異なり、複数のテストが存在する場合、テストごとに項目パラメータ値を比較可能な共通尺度上の値に変換し比較可能にする。そこで、比較可能にするために等化係数を求め、いくつかの調整が必要になってくる。本研究では、推定された項目パラメータから等化係数を求め、いくつかの手順により、等化の比較を行った。

項目反応理論における適切な項目選択と能力値別の集団に合ったテスト作成

項目反応理論の項目情報量を用いて、テストデータから、受験者集団に合った少ない項目数からなる高い測定精度のテストを作成した。また、能力値別に適した項目を選んで、精度の高いテスト作成を行った。

時系列解析による旅券発行数の分析と予測

時間の経過と共に変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列分析という。 本研究ではARモデルを利用して旅券発行数のデータを分析した。具体的には月別発行数のデータについて分析を行った。

SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)の意識調査

「全国のPCユーザーが、SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)に対してどんな意識を持っているのか」という事を検証すべく、全国のPCユーザー対象のSNS意識調査アンケートを用いて分析を行った。その結果を用いて、Web業界におけるSNSの今後の利用方法について検証してみた。

プロ野球クライマックスシリーズ導入の妥当性

2004年以来、パリーグのみで行われてきたプレーオフは、2007年シーズンより、セリーグでも導入が決定され、クライマックスシリーズと称される。これについては、レギュラーシーズン1位チームに対する不公平性などが危惧されているが、統計的にどのように評価できるのか分析を行う。分析手法としては、ある2チームが複数回試合を行ったことを想定しモデル化を行い、実際のデータと比較検証する。そして、クライマックスシリーズに関しての利点と欠点についての考察を行う。

時系列解析による刑法犯罪発生件数の予測

刑法犯罪の発生件数は、戦後最多を記録した平成14年をピークとして、15年、16年とやや減少に転じているものの依然として高い水準のまま推移している。本論文では、近未来の犯罪発生件数がどのように変化していくかを考察した。そのため、時系列解析を用いて分析し、予測モデルに当てはめ未来の値を予測した。

携帯電話に関する意識・利用調査の分析

携帯電話に対する意識・利用状況に関するアンケート調査を東邦大学理学部の学生に実施した。その結果から、携帯電話を所有する上で何を求め、そして利用しているのかを分析し、検証する。

コンピュータテストと筆記テストによる項目特性の比較

現在、テスト理論において項目反応理論が注目されてきている。アメリカなどでは項目反応理論を用いたコンピュータ適応型テストが行われている。そこで、コンピュータを用いたテストと通常行われている筆記テストの相違点を調べるため実験を行い、項目特性を調べた。その結果、どちらも特に違いがないことがわかった。また、そこからそれぞれの項目の項目情報量を調べ、適応型テストを行うと筆記テストを行うよりどのくらい良い効率が上げられるかも検証した。

時系列解析による気温の分析と予測〜温暖化による都市と郊外の気温の比較〜

近年、産業の発展に伴い、温室効果ガスの1つであるCO2が増えたことで、地球の表面温度が上がる地球温暖化現象が発生した。 本研究ではARモデルを利用して気温のデータを分析した。年平均気温、月平均気温それぞれについて分析を行い、結果にどのような差がうまれ、どの程度予測することが可能であるかを検証した。 また、各都市や季節によって温暖化の傾向に違いがあるのかを調べるために、回帰直線を求めることにより実際にどのような傾向にあるかを調べた。

時系列解析による予測モデルの当てはめ及び検証

時系列とは、時間と共に変化するデータの列のことである。時系列解析において実際に観測されたデータから未来を予測するには、各々の時系列データに合った予測モデルを当てはめる必要がある。本研究ではいくつかの特徴の異なる時系列データを使い、モデルの当てはめと予測を行った。そして、同じモデルを使っても、データの特徴により、当てはまりや予測の良さに違いがあるのか、考察を行った。

日本人口の予測〜年齢3区分別の比較〜

日本の人口推移について時系列解析を行い、予測する。時系列データの解析をするためにはデータを定常にすることが非常に重要である。データを定常にするための方法と考え方を検証し、トレンド(傾向成分)を除く操作を行った。次に定常にしたデータの自己相関関数を計算した。定常になった時系列データに対してARモデルのあてはめ、将来の人口予測を行った。統計局統計省に掲載されている実際の値と国立社会保障・人口研究所により予測された値、本研究で予測した値を比較検討した。

項目反応理論に基づく等化方法による誤差の検証

項目反応理論を用いた項目反応データの分析について研究を行った。項目反応理論を用いた場合、困難度は項目ごとに求めることが可能となっている。また、変換モデルによって、実際に試験を受けていなくても、能力値を推定することができる。つまり、テストAとテストBを受けた場合の困難度を比較することができるのである。 本研究では、古典的テスト理論では比較ができなかった項目パラメータの「等化」に注目した。また、「等化」を行う際二つの方法を用いて、両者の等化後の値について検証した。

項目反応理論によるComputerized Adaptive Testing (CAT)とComputer Based Testing (CBT)の比較

項目反応理論を用いて、コンピュータ適応型テスト(CAT)について、実際の能力がどれだけ正確に推定されるかシミュレーションを行った。このとき、ランダムにテスト問題(項目)を選択するCBTと比較し、CATの利点を検証した。 本研究では、選択方法の違うCATとCBTの能力推定値や平均２乗誤差の平方根、標準誤差を比較し、CATで項目数を減らしてもCBTと同じ能力が推定されるかどうかシミュレーションを行い、考察した。

海外旅行に関する意識調査の分析〜東邦大学と神田外語大学の比較〜

様々な海外旅行企画が存在する現在、学生をターゲットとした「学生旅行」というものが多くの旅行代理店で用意されており、今、人気をよんでいる。本研究では、「学生旅行」という企画の存在に着目し、学生が「学生旅行」の内容に求めるものはいったい何であるのかを調べるために、東邦大学の学生と神田外語大学の学生にアンケート調査を実施した。その結果を通して、大学生は海外旅行に対して何を求めるのかを分析し、大学生の海外旅行に対する見方を検証する。また、その結果から、今後の学生の海外旅行に対する見方がどのような方向に進んでいくのかを予想する。

東邦大学理学部情報科学科 実験に対する満足度調査−各実習科目の講義・実習に対する満足度について−

「情報科学科の授業として行われている実験は、学生に満足感を与えている実験となっているのか。」という事を検証すべく、情報科学科の実習科目全課程を終了している4年生に調査を行った。その結果について分析を行い、「学生は何が要因となって実習科目に満足するのか」を検証した。

項目反応理論に基づくコンピュータ適応型テストの開発

項目反応理論を用いたコンピュータ適応型テストについて研究を行った。今日、日本で行われているテストは古典的テスト理論に基づいた一斉テストが主流である。しかし、一斉テストでは、被験者集団やテストの難易度により得点が左右されてしまう。しかも、出来ない問題が立て続けに出題されフラストレーションを起こしたり、同じ問題のテストを行うためカンニングも可能である。そこで、項目ごとに特性値がはじめから決定していて、被験者集団とテストの難易度を切り離して考えられる項目反応理論を用いて、コンピュータ適応型テストを開発した。このコンピュータ適応型テストでは、フラストレーションやカンニングの問題を改善でき、また、被験者集団や難易度に左右されることなく、常に同じ能力を推定することが可能である。

ARモデルによる株価の予測

ヤフー（株）の月別の終値の株価について時系列解析し、予測してみる。時系列解析をするためにはまずデータを定常過程にすることが重要である。その後、時系列解析の数ある手法の内、ARモデルをあてはめて将来の値を予測した。また、今回のデータではある時点で急激な株価の変化が見受けられた。これによる予測値への影響を考えデータを切り離すこととした。このようにデータを切り離すことにより、切り離す前よりも切り離した後の方が実際の値に近いのかどうかを検証した。

シミュレーションによるARモデルのパラメータ推定の評価

ARモデルに従う時系列データをシミュレーションにより作成し、それを分析する。特性を考察するため、今回の研究では次のようなことを行った。まず、正規乱数を生成し、それをホワイトノイズとして利用し、係数と次数を定めたAR時系列データを作成する。そして、作成したデータからダービン・レビンソンアルゴリズムを用いて係数と次数を推定し、どれくらい正しく推定できているかを分析する。

時系列データにおける欠測値の補間方法の比較

時間とともに変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列解析という。本研究では年平均潮位のデータを用い、実際に観測されている値を欠測であったと仮定し、その値を補間する方法を検討する。検討するにあたり、ARモデルと線形補間による方法の精度の比較を行った。

項目反応理論を用いた理想的なテスト編集と有効性の検証

項目反応理論を用いてテストデータの分析を行った。使用したデータは四大学の文系、理系の学生が解答したものであるが、能力値を各大学の文系、理系別に推定した。そして、分析結果から、それぞれを得た受験者集団に適する問題を集めてテスト編集を行った。さらに編集したテストを別の大学の学生が受けたらどのような結果が得られるかを検証した。

項目反応理論を用いた文理判別のためのテスト作成の検証

過去の共通1次試験、大学入試センター試験の問題を受験したデータを使い、項目反応理論を用いて分析を行った。そして、項目反応理論における、テスト情報量、正答率の観点から文系と理系の得点を求め比較した。さらに数ある問題の中から文系、理系に向いていると思われる問題を選別し、文理を判別するテスト作成を考える。

項目反応理論に基づくテスト分析アプリケーションの開発

近年、テストでは、絶対評価となりうる尺度が求められている。その絶対評価のテスト分析を行うことができるのが、項目反応理論である。テスト理論において、項目反応理論は現在最も注目されている理論の一つである。すでにアメリカ合衆国では、項目反応理論に基づくテスト分析アプリケーションはいくつも開発されている。しかし、日本ではあまり開発されていない。そこで、本研究では、項目反応理論に基づくアプリケーションを開発し、シミュレーションによって推定結果の検証を行った。

多変量時系列解析による営農対策

農業就業者にとって、農作物の収穫高はとても重要である。毎年月の降水量・気温が農作物の成長に影響していると考えられている。これらの営農に関わるデータを用いて翌年の収穫量が予測できたなら、どれほど農家の家計を助けることができるであろうか。

近年の専業・兼業農家数を見ると、跡継ぎ問題・収入の不安定により、減少傾向にある。このまま農家離れ現象が進めば、日本の農業はなくなってしまう。さらに、田畑がコンクリート化されることで自然も失われてしまうことになり、私たちの生態系に何らかの影響を及ぼすに違いない。このような状況を改善するために、営農に関わるデータを用いて予測を行い、それらの因果関係を追求することで、就職内定先の営農対策に役立てたい。

そこで本研究では、各年の収穫量をその年の農作物作付面積で割った「割合データ」と「降水量データ」を用いて多変量時系列解析を行い、翌年の割合データを予測した。予測結果と毎年計画される作付面積から、翌年の収穫量を予測することができた。

回帰分析によるオートレースの順位予測

多変量間の関係を解析するための統計手法一般のことを、多変量解析という。なかでも多変量の因果関係や相互依存関係を解析するために用いる手法を回帰分析という。回帰分析では、ある変数の値に基づいて他の変数を説明したり、予測することができる。

本研究では回帰分析を用いて、オートレースの順位の予測をおこなう。オートレースは個人の操作技術だけでなく、スタートの得意不得意や、機械の調整、整備、他の出走メンバー、体調など、多くのことに左右されると思われる。そのなかでも大きく左右される天候、会場、レース種別を固定し、数ある条件のなかから数字で表すことのできる、個人の平均点、ハンデ、試走タイムのみを使用し、どこまで正確な予測が行えるのか検証した。

結婚に関する社会調査の分析〜東邦大学と全国の比較〜

新聞記事の結婚に関するアンケート調査を基に、その内容に質問を付け加えた調査を東邦大学理学部の学生に実施した。そして、その結果について分析を行い、最近の若者の結婚に対する見方を検証する。また、その検証結果から、今後の日本の結婚に関する見方がどのような方向に進んでいくのかを予想する。

時系列解析による少年犯罪の予測

近年、１４歳以上２０歳未満の少年が犯す罪である少年犯罪が凶悪化し、増加しつつあるといわれている。本論文では、この少年犯罪の数がこれからも増加し続けるのか、また減少していくのかを調べるために時系列解析を使って分析し、モデルを当てはめ、未来の値の予測を行った。

時系列解析のモデル選択〜AR、MAモデルの比較〜

定常な時系列データにモデルを当てはめることで、そのモデルの利点、欠点を考えていった。そのため、今回の分析では次のようなことを行った。

まず、時系列データ（ここでは千葉県の月ごとの平均気温をつかう）を定常にするために、もとの時系列データからトレンドや、季節成分などの周期成分を除く操作を行った。次に定常にしたデータの自己相関関数を計算し、定常になった時系列データに対してAR、MAモデルの当てはめを行った。

モデルを当てはめる上で、もとのデータと比較し、どのモデルの当てはまりがよいのかを検討した。また、周期成分（季節成分）のないデータも使い、同じ操作をしたうえで、どのような特徴があるときにどのモデルを当てはめると良いのかも検討した。

項目反応理論による受験者集団の能力に合わせたテストの編集に関する考察

項目反応理論によりテストデータの分析を行った。また、今回使用するデータは四つの大学で行われたテストによるものであるが、その大学ごとの能力値を推定した。そして、それぞれの大学ごとに適した問題を抜粋してテストを編集し、そのテストがどれだけ効率が良いかを検証した。

時系列解析による気温の分析と予測

時間の経過とともに変動する現象の記録を時系列または時系列データと呼び、これを分析することを時系列解析という。

本研究ではＡＲモデルを利用して気温のデータを分析した。年平均気温、月平均気温それぞれについて分析を行い、結果にどのような差がうまれるか調べた。また、温暖化といわれている気温は実際にどのような傾向にあり、どの程度予測することが可能であるかを検証した。

日本総人口推移の時系列解析と予測

日本の人口推移について時系列解析し、予測してみる。時系列データの解析をするためにはデータを定常過程にすることが非常に重要である。データを定常にするための方法と考え方を検証し、時系列モデルをあてはめて将来の人口予測を行う。実際の値、モデルにあてはめて予測した値と国立社会保障人口問題研究所により予測された値の三つを比較検討した。

項目反応理論〜古典的テスト理論との比較〜

項目反応理論を用いたテストデータの分析について研究を行った。古典的テスト理論と比較することで、項目反応理論の利点、欠点を考えていった。そのため、今回の分析では次のようなことを行った。まず、項目反応理論における「能力」の推定を行った。次に古典的テスト理論に基づいて得点率の標準化を行った。この二つの相関関係を散布図で描き考察をした。また、この散布図で絶対評価と相対評価との誤差の考察もした。

共通科目を使った等化の有効性の検証

一般に行われるテストの得点を、数理モデルに基づいて統計的に分析するための理論を「テスト理論」と呼ぶ。テスト理論は古典的テスト理論と項目反応理論の二つに分けられる。テスト理論において、複数の選択科目の得点を比較するといった場合、その目的に合ったように得点を変換することを「等化」と呼ぶ。本研究では、古典的テスト理論の等化方法に基づきテストの得点のデータを変換し、等化方法の有効性を検証する。