月別アーカイブ 8月 2015

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XLSTAT価格改定

XLSTATが9月に価格改定されます。従来XLSTAT-Proを基本モジュールとして、追加モジュールを選択して自由な構成でライセンスを購入できる方式を採ってきましたが、追加モジュールの数が増えたことで、却って新規のユーザー様には「どのモジュールを購入すればよいのかよくわからない」ということが生じるようになってきました。
新価格体系では、XLSTAT-Base(従来のPro,PLS,Pivot)を最小構成として、その他に、利用される専門分野ごとの構成を予め設定して提供します。専門分野ごとの構成は次のとおりです:
XLSTAT-Ecology (Base+ADA+Dose+Life(surv)+Omics)
XLSTAT-Forecast (Base+Time+Sim)
XLSTAT-Premium (オプション以外の全モジュール)
XLSTAT-Marketing (Base+CJT+MX+PLSPM+Sim)
XLSTAT-Medical (Base+Dose+Life(surv)+Life(mc)+Omics+PWR
XLSTAT-Quality (Base+SPC+DOE+PWR+Sim)
XLSTAT-Sensory (Base+MX)
XLSTAT-Psy (Base+ADA+PLSPM)
つまり、これらはすべて最小構成のBaseが含まれますので、ご注文の際は、これらのいずれかを選択するだけで、簡単にご注文頂けるようになります。さらに下記のモジュールはオプションとして追加することができます:
XLSTAT-3DPlot
XLSTAT-LG
XLSTAT-CCR
教育用や学生用の年間ライセンスの価格は、ほぼ従来の価格帯でご購入頂けますが、全体的には価格が少し上がります。たとえば、従来はPro+LifeとかPro+Timeというように、追加モジュールを1つだけ選ばれるユーザー様も少なくなかったのですが、今後は、そのような購入の仕方がなくなってしまいます。
従来の方式では、たとえば年間ライセンスで、最初にPro+Lifeを購入して、半年後にDoseを追加されるというような購入の仕方をされるユーザー様もおられたのですが、その場合、すべてのモジュールの期限が有効でなければなりませんので、先に購入されたモジュールの期限がきれた時点で、後から追加購入されたモジュールも含めて、すべてのモジュールが使用できなくなるという問題がありました。
新価格体制では、構成の柔軟性が従来よりもやや後退しますが、注文の仕方がわかりやすくなることと、追加モジュール方式による有効期限の矛盾が解消されます。
8月中はまだ従来の方式でのご注文を受け付けておりますので、XLSTATを安価に購入されたいお客様はお急ぎください。

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SOMデータマイニングの真実

SOM研究とViscoveryの記事が長文過ぎて伝わりにくいかと思い、もう少し簡潔な表現をしてみます。
SOMは多次元(多変量)データの理想的なモデリング基盤として使用できます。
それは、多次元データの可視化、探索的分析、クラスタリング、クラス分類、非線形モデルのための基盤提供など、幅広い活用を可能にします。
その意味で、多変量解析の文脈で捉えることもできます。しかし、SOMを主成分分析やクラスタ分析などと並ぶような多変量解析手法の1つと捉えるべきだということではなく、むしろ、既存の手法とSOMを組み合わせることで、それらの手法を強力化するターボチャージャーのようなものです。
つまり、SOMは既存の手法と競合したり、置き換わったりするものではありません。それどころか、SOM単体では精緻な分析にはなり得ません。(この段階で間違った方向に行ってしまっている研究があまりに多いです。)しかし、SOMは複雑なデータを大局的に整理しなおすことで、難しかった分析を簡単にしてくれたり、新しい創造の糸口を提示してくれます。それが真実です。
総合的なデータマイニング・システムでも、KohonenのSOMアルゴリズムは搭載されていますが、単体のアルゴリズムのレベルで実装されているので、ほとんどのユーザーには実践的な活用は閉ざされたままです。
またもう1つ世間では重大な誤解があります。データマイニングでは、バッチ学習アルゴリズムを使用するべきですが、残念なことに、SOMの学術研究の情報がノイズとなって、長年にわたってユーザーを惑わせ続けてきました。
SOMの学術研究では、いかにSOMのノードがランダムな状態から、(SOMの)格子がもつれたりせずに自己組織化的に秩序を獲得するか、ということに重点を置いた研究がなされてきました。
しかし、それはデータマイニングとはまったく関係のないことです。そんなことでデータマイニングの(統計的な)性能が向上したりはしません。実用上は、ランダムな状態から学習するSOMなんて必要がないからです。
不幸なことに国内のSOMの研究者の中には、伝統的な統計解析の知識も乏しく、またデータマイニングでのSOMに関するさまざまなテクニックを理解しないまま、海外で15年も20年も前に研究されたSOMアルゴリズムの変形をまだ研究している人がいて、その成果を大げさに発表している場合があります。この手の研究室で開発されたソフトウェアの出来は、見るも無残なほどチープな出来です。そんな学術情報に惑わされると、10年単位で大きな時間のロスになります。
SOMのバッチ学習アルゴリズムと伝統的な統計解析の両方について熟知して、それらを組み合わせた新しい分析手法を本格的に実装できているのは、これまでの20年間、世界中でViscoveryのみです。

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共和分検定

XLSTATのチュートリアルに共和分検定のページが追加されました。
XLSTATは、2個の時系列に制限されず、複数の時系列の間の共和分関係を検定することができます。