[0]{L1,L6,L8,L13}以外は、手作業で、同様な方法で既になめているが、、、
作業の流れが忘却する前に、記録を残す。
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[Step.1]
Fig.list.mid
 | ||||||
| file=SCC-20160609-0928.ods/sheet=p322L6_v,1to60_v2 |
[Step.2]
expected val = (-1)*(-4.17 to -13.58 to -27.19)
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[Step.5]
Fig.graph(R^2) : like (2-2-L15)なグラフの形には固守しない方向に流れた。
Fig.list(R^2) : Trend.f(x)/dpsvに関して、val=(5 to 80)まで全部やる方向。
->val=(1 to 5)までやっていないのは、恣意的。R^2の傾向探索に着目しているので、
val=(3 to 5)はやるべきかも(pending)...
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Fig.list(R^2).top / (aaa : meaning for pening/or/todo/or/end mark. for me)
[Step.new.1]
list(R^2)を、Dpsv差の降順でグループ分けする(See col:A)。(col:Bは、col:Aを小数第３位まで出力)。※後半で、col:Bを使用したグループ分けに移行する予定。
同リストの全てを対象とする。
同値を構成する前後の値をセットでリスト化した。
例）28:NG(mi)6 ={dpsvのR^2値*100}:{Expected Value}{val}.
0.22 = (0.28, 0.06)からなり、後から100倍した(28,6)を構成員として使用する。
※{Expected Value}={aaa} : pending to check this value.
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(A)list : (R^2,sorted with after & before)
Fig.list(A).top
※Listの後半に{aaa}が多いのは、ゴールが、orderの上位にあるとの予想から、、、
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[Step.new.2]
◎分散分析、一元配置(ANOVA)から、odr=? 近辺の有為性を割り出す何かが得られるか？複数回の試行から、R^2の差が１０％以下の場合、同一値(odr)に集約する。10%は恣意的。
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(B)list : (R^2の差が１０％以下を同一odrにする操作）
=>新しく集約したodr=H欄:odr(new).
Fig.list(B).top
 |
| file=SCC-20160609-0928.ods/sheet=L6-anova-v1.1.compress |
(C)list : (odr毎に構成員を列記）※構成員は、(B)Listの(I欄、K欄の先頭値）
Fig.list(C).top
(D)list :odr毎、一元配置分散分析の一覧
Fig.list(D).top
(E)list :list(D)を一覧にする。
Fig.list(E)
※現時点では、ここまで。
P322(L1-L15)の傾向から、around50%に、潜む(L,S)のロジックを確定する。
P322(L8):mi = {needed to expand 10% of target...}...
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(2016/10/04, added)
[another approach]
around50%を破棄はしていないが、別データから、ターゲットを含むodrを選択するルールを検討した。
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[file:P322next2-20160919-1035.ods/sheet:L6-anova-v1.1.compress.a1]
各odrの構成員から、逆に辿って、targetを得て、targetの範囲を見てみる。
[補足説明-1]
例）{06:NG(mi)5}は、(L.target, S.target)=(162.68, 270.68)となる。
[summary]
{ref.) avg(val)のS(2), avg(A)のS(2), min(Diff)}...
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P322とは全く別なデータでは、L(1),L(2)が選択すべきものの傾向が出てきた、、、
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(2016/10/04, 11:51 end)
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TODO) for future Interest...
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