冷え込みが本格的になり、インフルエンザも流行りだしました。健康には、くれぐれもご留意ください。

今回は統計解析の話題です。

説明変数と目的変数の関係を解析する仕事は、回帰分析という仕事で多く発生します。

かなり歴史のある領域ですが、この10年急激に発展しつつあるのが、京都や札幌の碁盤の目状の道路と同じ距離の測り方「マンハッタン距離」を、従来の最小二乗法に一部加えて回帰分析する手法です。

京都の碁盤目方式の距離計算は、数学用語で「L1ノルム」と呼ばれます。

皆さんも出張で、地図を見ながら歩いていると、結構目的地に近づいているのだけど、ぐるっと回り込むとか、階段状に歩いて、歯痒い思いをすることがあると思います。この性質を利用して、中途半端なものを捨てて、有力な説明変数を絞り込むのに使います。

「世はL1ノルムの大流行時代を迎えている」といって良いと思います。

回帰分析だけでなく、今や画像解析や医療診断の画像など、ものすごい応用分野に広がってきました。今後も展開が楽しみな技術です。