JP2017033309A - Grouping processing method, grouping processing program and information processor - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、グループ分け処理方法、グループ分け処理プログラムおよび情報処理装置に関する。 The present invention relates to a grouping processing method, a grouping processing program, and an information processing apparatus.
従来、製品やサービス等を管理するために、ＡＢＣ分析が用いられる場合がある。ＡＢＣ分析では、例えば、製品やサービス等を表す因子（以下、要素ともいう。）の数値構成比率の累積に応じて、各因子を複数のグループ（以下、ランクともいう。）に分類する。ＡＢＣ分析では、例えば、製品やサービス等を表す因子の数値構成比率の累積が７０％までをＡランク、７０％から９０％までをＢランク、９０％から１００％までをＣランクに分類することで、分析範囲に優先付けを行って分析する。また、ＡＢＣ分析を表すために、パレート図を用いることで、例えば、問題解決に重要な因子を判断することが行われている。 Conventionally, ABC analysis is sometimes used to manage products and services. In the ABC analysis, for example, each factor is classified into a plurality of groups (hereinafter also referred to as ranks) according to the accumulation of numerical composition ratios of factors (hereinafter also referred to as elements) representing products and services. In ABC analysis, for example, the accumulation of numerical composition ratios of factors representing products and services is classified into A rank, 70% to 90% as B rank, and 90% to 100% as C rank. Then, prioritize the scope of analysis. Moreover, in order to represent ABC analysis, the Pareto chart is used, for example, determining the factor important for problem solving.
しかしながら、例えば、優先順位の高いＡランクの最後の因子と、Ｂランクの先頭の因子との数値差がごく僅かであっても、単に数値構成比率の累積が７０％であるということで、本来Ａランクとして分析される因子がＢランクに分類される場合がある。すなわち、本来Ａランクとして分析される因子が、いわゆる足切りによって見逃されてしまう場合がある。なお、ＡＢＣ分析に限らず、複数の要素を複数のグループに分類する場合についても同様に、本来あるグループとして分析される因子が他のグループに分類される場合がある。 However, for example, even if the numerical difference between the last factor of A rank with high priority and the first factor of B rank is very small, the accumulation of the numerical composition ratio is simply 70%. Factors analyzed as A rank may be classified as B rank. That is, a factor that is originally analyzed as A rank may be missed by so-called cut off. In addition, not only in the ABC analysis, but also in the case where a plurality of elements are classified into a plurality of groups, the factor that is originally analyzed as a certain group may be classified into another group.
一つの側面では、本発明は、グループ内の要素のバラツキを抑制できるグループ分け処理方法、グループ分け処理プログラムおよび情報処理装置を提供することにある。 In one aspect, the present invention provides a grouping processing method, a grouping processing program, and an information processing apparatus that can suppress variations in elements within a group.
一つの態様では、グループ分け処理方法は、複数の要素それぞれについての属性値に基づき、前記複数の要素を複数のグループに分類する際、前記複数のグループのうち、少なくとも１つのグループに分類される要素についての属性値のバラツキを示す指標値が、該グループに分類される要素のうち、属性値が最大及び／又は最小の要素以外の要素についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さくなるように制御する、処理をコンピュータが実行する。 In one aspect, the grouping processing method is classified into at least one of the plurality of groups when the plurality of elements are classified into a plurality of groups based on attribute values for each of the plurality of elements. The index value indicating the variation in the attribute value for the element is smaller than the index value indicating the variation in the attribute value for the element other than the element having the largest and / or smallest attribute value among the elements classified into the group. The computer executes the process of controlling as described above.
グループ内の要素のバラツキを抑制できる。 Variations in elements within the group can be suppressed.
以下、図面に基づいて、本願の開示するグループ分け処理方法、グループ分け処理プログラムおよび情報処理装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。 Hereinafter, embodiments of a grouping processing method, a grouping processing program, and an information processing apparatus disclosed in the present application will be described in detail based on the drawings. The disclosed technology is not limited by the present embodiment. Further, the following embodiments may be appropriately combined within a consistent range.
図１は、実施例の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す情報処理装置１００は、分析対象データが入力されると、分析対象データの複数の要素それぞれについての属性値に基づき、複数の要素を複数のグループに分類する。情報処理装置１００は、例えば、複数の要素を属性値が大きい順に並べて、要素の数値構成比率の累積が７０％までをＡランク、７０％から９０％までをＢランク、９０％から１００％までをＣランクに分類する。情報処理装置１００は、複数のグループのうち、少なくとも１つのグループに分類される要素についての属性値のバラツキを示す指標値を算出する。情報処理装置１００は、例えば、Ａランクに分類される要素についての属性値の差分を算出し、算出した差分の標準偏差を算出する。
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the information processing apparatus according to the embodiment. When the analysis target data is input, the
情報処理装置１００は、属性値のバラツキを示す指標値が、該グループに分類される要素のうち、属性値が最大及び／又は最小の要素以外の要素についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さくなるように制御する。すなわち、情報処理装置１００は、例えば、Ａランクの最初の因子Ａ（１）から最終の因子Ａ（ｎ）までの属性値の差分の標準偏差が、因子Ａ（１）から因子Ａ（ｎ−１）までの該標準偏差よりも小さくなるように、ＡランクとＢランクとの境界を移動させる。なお、ｎはＡランク内連番である。これにより、情報処理装置１００は、グループ内の要素のバラツキを抑制できる。
In the
次に、情報処理装置１００の構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１００は、入力部１１１と、表示部１１２と、操作部１１３と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
Next, the configuration of the
入力部１１１は、例えば、媒体読取装置である。入力部１１１は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体に記憶された分析対象データを読み込む。すなわち、入力部１１１には、記録媒体から分析対象データが入力される。入力部１１１は、入力された分析対象データを制御部１３０に出力する。また、入力部１１１は、他の情報処理装置と通信可能な通信部とし、他の情報処理装置から分析対象データを受信して入力されるようにしてもよい。
The
表示部１１２は、各種情報を表示するための表示デバイスである。表示部１１２は、例えば、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。表示部１１２は、制御部１３０から入力された１次結果テーブル、２次結果テーブル、３次結果テーブル、パレート図等を含む各種画面を表示する。
The
操作部１１３は、ユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。操作部１１３は、例えば、入力デバイスとして、キーボードやマウス等によって実現される。操作部１１３は、ユーザによって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。なお、操作部１１３は、入力デバイスとして、タッチパネル等によって実現されるようにしてもよく、表示部１１２の表示デバイスと、操作部１１３の入力デバイスとは、一体化されるようにしてもよい。
The operation unit 113 is an input device that accepts various operations from the user. The operation unit 113 is realized by, for example, a keyboard or a mouse as an input device. The operation unit 113 outputs an operation input by the user to the control unit 130 as operation information. Note that the operation unit 113 may be realized by a touch panel or the like as an input device, and the display device of the
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、１次結果テーブル１２１と、２次結果テーブル１２２と、入替後２次結果テーブル１２３と、標準偏差テーブル１２４と、３次結果テーブル１２５とを有する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。
The
１次結果テーブル１２１は、分析対象データのＡＢＣ分析結果である１次結果を記憶する。図２は、１次結果テーブルの一例を示す図である。図２に示すように、１次結果テーブル１２１は、「連番」、「因子名称」、「因子数値」、「因子累計値」、「因子累計割合」、「ランク」、「ランク内連番」といった項目を有する。１次結果テーブル１２１は、例えば、因子ごとに１レコードとして記憶する。 The primary result table 121 stores a primary result that is an ABC analysis result of the analysis target data. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the primary result table. As shown in FIG. 2, the primary result table 121 includes “serial number”, “factor name”, “factor numerical value”, “factor cumulative value”, “factor cumulative ratio”, “rank”, “serial number in rank”. ”. The primary result table 121 stores, for example, one record for each factor.
「連番」は、分析対象データの因子に対して振られる番号であり、各因子を識別する識別子である。「因子名称」は、因子の名称を示す情報である。「因子数値」は、因子の属性値を示す情報である。「因子累計値」は、連番の若い順に因子数値を加算した累計値を示す情報である。「因子累計割合」は、因子累計値の全体に占める割合を示す情報である。「ランク」は、ＡＢＣ分析の各ランクを示す情報である。「ランク内連番」は、各ランク内において因子に対して振られる番号であり、各ランク内において各因子を識別する識別子である。 “Serial number” is a number assigned to a factor of data to be analyzed, and is an identifier for identifying each factor. “Factor name” is information indicating the name of a factor. “Factor numerical value” is information indicating an attribute value of a factor. The “factor cumulative value” is information indicating a cumulative value obtained by adding factor values in ascending order of serial numbers. “Factor cumulative ratio” is information indicating the ratio of the factor cumulative value to the whole. “Rank” is information indicating each rank of ABC analysis. The “in-rank serial number” is a number assigned to a factor within each rank, and is an identifier for identifying each factor within each rank.
図１の説明に戻って、２次結果テーブル１２２は、１次結果に対して因子数値差分を付加した２次結果を記憶する。図３は、２次結果テーブルの一例を示す図である。図３に示すように、２次結果テーブル１２２は、「連番」、「因子名称」、「因子数値」、「因子累計値」、「因子累計割合」、「ランク」、「ランク内連番」、「因子数値差分」といった項目を有する。２次結果テーブル１２２は、例えば、因子ごとに１レコードとして記憶する。 Returning to the description of FIG. 1, the secondary result table 122 stores a secondary result obtained by adding a factor value difference to the primary result. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the secondary result table. As shown in FIG. 3, the secondary result table 122 includes “serial number”, “factor name”, “factor numerical value”, “factor cumulative value”, “factor cumulative ratio”, “rank”, “serial number in rank”. And “factor value difference”. The secondary result table 122 stores, for example, one record for each factor.
「連番」、「因子名称」、「因子数値」、「因子累計値」、「因子累計割合」、「ランク」および「ランク内連番」は、１次結果テーブル１２１の同名の項目と同じであるので、その説明を省略する。「因子数値差分」は、ある因子の因子数値と、次の因子の因子数値との差分である。図３の１行目の例では、連番「１」の因子数値差分は、連番「１」の因子数値「６７８」と、連番「２」の因子数値「６３４」との差分「４４」となる。 “Sequential number”, “Factor name”, “Factor value”, “Factor cumulative value”, “Factor cumulative ratio”, “Rank” and “Sequential number within rank” are the same as the items of the same name in the primary result table 121. Therefore, the description thereof is omitted. The “factor value difference” is a difference between the factor value of one factor and the factor value of the next factor. In the example of the first line in FIG. 3, the difference between the factor number “1” and the factor number “678” of the sequence number “1” and the factor value “634” of the sequence number “2” is “44”. "
図１の説明に戻って、入替後２次結果テーブル１２３は、２次結果に対してランク間の境界を移動させて、すなわち、ランク境界の因子を移動させた後の２次結果を記憶する。図４は、入替後２次結果テーブルの一例を示す図である。図４に示すように、入替後２次結果テーブル１２３は、「連番」、「因子名称」、「因子数値」、「因子累計値」、「因子累計割合」、「ランク」、「ランク内連番」、「因子数値差分」といった項目を有する。入替後２次結果テーブル１２３は、例えば、因子ごとに１レコードとして記憶する。 Returning to the description of FIG. 1, the post-replacement secondary result table 123 stores the secondary result after moving the boundary between ranks with respect to the secondary result, that is, after moving the factor of the rank boundary. . FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the secondary result table after replacement. As shown in FIG. 4, the secondary result table 123 after replacement includes “serial number”, “factor name”, “factor numerical value”, “factor cumulative value”, “factor cumulative ratio”, “rank”, “within rank” It has items such as “serial number” and “factor value difference”. The post-replacement secondary result table 123 stores, for example, one record for each factor.
入替後２次結果テーブル１２３の各項目は、２次結果テーブル１２２の各項目と同一であるので、その説明を省略する。入替後２次結果テーブル１２３は、２次結果テーブル１２２と比べて、連番「１２」の因子が、ＡランクからＢランクへと移動されている。すなわち、入替後２次結果テーブル１２３では、２次結果テーブル１２２と比べて、ＡランクとＢランクとの境界が、Ａランク側、つまり、連番「１２」と「１３」との間から、連番「１１」と「１２」との間に移動されている。 Since each item of the secondary result table 123 after replacement is the same as each item of the secondary result table 122, description thereof is omitted. In the secondary result table 123 after replacement, the factor of the serial number “12” is moved from the A rank to the B rank as compared with the secondary result table 122. That is, in the secondary result table 123 after replacement, compared to the secondary result table 122, the boundary between the A rank and the B rank is from the A rank side, that is, between the serial numbers “12” and “13”. It is moved between the serial numbers “11” and “12”.
図１の説明に戻って、標準偏差テーブル１２４は、各ランクにおける因子の入れ替え前後の標準偏差を記憶する。図５は、標準偏差テーブルの一例を示す図である。図５に示すように、標準偏差テーブル１２４は、「入替前標準偏差」、「入替後標準偏差」といった項目を有する。また、「入替前標準偏差」および「入替後標準偏差」は、それぞれ「Ａランク」、「Ｂランク」、「Ｃランク」といった項目を有する。 Returning to the description of FIG. 1, the standard deviation table 124 stores standard deviations before and after replacement of factors in each rank. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the standard deviation table. As shown in FIG. 5, the standard deviation table 124 includes items such as “standard deviation before replacement” and “standard deviation after replacement”. Further, “standard deviation before replacement” and “standard deviation after replacement” have items such as “A rank”, “B rank”, and “C rank”, respectively.
「入替前標準偏差」は、因子のランク間の入れ替え前、つまり、２次結果テーブル１２２の各ランクにおける因子数値差分の標準偏差を示す情報である。「入替後標準偏差」は、因子のランク間の入れ替え後、つまり、入替後２次結果テーブル１２３の各ランクにおける因子数値差分の標準偏差を示す情報である。「Ａランク」は、Ａランクに分類される因子の因子数値差分の標準偏差を示す情報である。「Ｂランク」は、Ｂランクに分類される因子の因子数値差分の標準偏差を示す情報である。「Ｃランク」は、Ｃランクに分類される因子の因子数値差分の標準偏差を示す情報である。 The “standard deviation before replacement” is information indicating the standard deviation of the difference between the factor values in each rank of the secondary result table 122 before replacement between the ranks of the factors. “Post-replacement standard deviation” is information indicating the standard deviation of the difference between the factor values in each rank of the secondary result table 123 after the replacement of the ranks of the factors, that is, after the replacement. “A rank” is information indicating the standard deviation of the factor numerical difference of the factors classified into the A rank. “B rank” is information indicating a standard deviation of a factor numerical difference of factors classified into the B rank. “C rank” is information indicating the standard deviation of the factor numerical difference of the factors classified into the C rank.
図１の説明に戻って、３次結果テーブル１２５は、ランク境界の因子を移動させた後の２次結果に対して、各ランク内のサブランクを付加した３次結果を記憶する。図６は、３次結果テーブルの一例を示す図である。図６に示すように、３次結果テーブル１２５は、「連番」、「因子名称」、「因子数値」、「因子累計値」、「因子累計割合」、「ランク」、「ランク内連番」、「因子数値差分」、「サブランク」といった項目を有する。３次結果テーブル１２５は、例えば、因子ごとに１レコードとして記憶する。 Returning to the description of FIG. 1, the tertiary result table 125 stores the tertiary results obtained by adding the sub-ranks in each rank to the secondary results after the rank boundary factors are moved. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the tertiary result table. As shown in FIG. 6, the tertiary result table 125 includes “serial number”, “factor name”, “factor numerical value”, “factor cumulative value”, “factor cumulative ratio”, “rank”, “serial number in rank”. "," Factor numerical value difference ", and" sub-rank ". The tertiary result table 125 stores, for example, one record for each factor.
「連番」、「因子名称」、「因子数値」、「因子累計値」、「因子累計割合」、「ランク」、「ランク内連番」および「因子数値差分」は、２次結果テーブル１２２の同名の項目と同じであるので、その説明を省略する。「サブランク」は、各ランク内において、さらにグループ分けされたサブランクを示す情報である。サブランクは、例えば、Ａランク内であれば、「ａ１」、「ａ２」といったサブランクが付加される。 “Sequential number”, “Factor name”, “Factor numerical value”, “Factor cumulative value”, “Factor cumulative ratio”, “Rank”, “Sequential number in rank” and “Factor numerical value difference” are secondary result table 122. Are the same as the items of the same name, and the description thereof is omitted. “Sub-rank” is information indicating sub-ranks further grouped within each rank. For example, if the sub-rank is within rank A, sub-ranks such as “a1” and “a2” are added.
図１の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部１３０は、算出部１３１と、判定部１３２と、分類部１３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
Returning to the description of FIG. 1, the control unit 130 executes, for example, a program stored in an internal storage device using a RAM as a work area by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like. Is realized. Further, the control unit 130 may be realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA). The control unit 130 includes a calculation unit 131, a
制御部１３０は、複数の要素それぞれについての属性値に基づき、複数の要素を複数のグループに分類する際、複数のグループのうち、少なくとも１つのグループに分類される要素についての属性値のバラツキを示す指標値に基づいて制御する。制御部１３０は、該属性値のバラツキを示す指標値が、該グループに分類される要素のうち、属性値が最大及び／又は最小の要素以外の要素についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さくなるように制御する。 When the control unit 130 classifies the plurality of elements into a plurality of groups based on the attribute values for each of the plurality of elements, the control unit 130 determines variations in the attribute values for the elements classified into at least one of the plurality of groups. Control based on the indicated index value. The control unit 130 determines that the index value indicating the variation in the attribute value is an index value indicating the variation in the attribute value for an element other than the element having the largest and / or smallest attribute value among the elements classified into the group. Is also controlled to be smaller.
算出部１３１は、入力部１１１から分析対象データが入力されると、分析対象データに対してＡＢＣ分析を行って１次結果を生成し、生成した１次結果を１次結果テーブル１２１に記憶する。すなわち、算出部１３１は、１次結果テーブル１２１を生成する。算出部１３１は、例えば、分析対象データの各要素（因子）の属性値、つまり因子数値が最大である因子が先頭になるようにソートする。算出部１３１は、ソートした分析対象データについて、例えば、因子の数値構成比率の累積である因子累計割合について、７０％までをＡランク、７０％から９０％までをＢランク、９０％から１００％までをＣランクに分類する。言い換えると、算出部１３１は、複数の要素について、複数の要素それぞれの属性値が最大の要素から順に並べて複数のグループに分類する。
When the analysis target data is input from the
ここで、ＡＢＣ分析の結果である１次結果に基づくパレート図について説明する。図７は、パレート図の一例を示す図である。図７に示すように、パレート図であるグラフ５は、横軸に各因子を並べ、縦軸に各因子の因子数値、因子累計値および因子累計割合をプロットしたものである。ＡＢＣ分析の結果は、グラフ５に示すように、ＡからＣの各ランクが一目で判別できる。また、パレート図は、１次結果だけでなく、２次結果および３次結果に基づいて生成してもよい。本実施例では、パレート図のＡランクとＢランクとの境界、および、ＢランクとＣランクとの境界における因子の分類を最適化する。
Here, a Pareto chart based on a primary result which is a result of ABC analysis will be described. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a Pareto diagram. As shown in FIG. 7, a
図１の説明に戻って、算出部１３１は、１次結果テーブル１２１を参照し、各因子間の差分を算出する。算出部１３１は、算出した差分である因子数値差分を１次結果とともに２次結果テーブル１２２に記憶する。すなわち、算出部１３１は、２次結果テーブル１２２を生成する。算出部１３１は、例えば、Ａランクの最初の因子Ａ（１）の因子数値と、２番目の因子Ａ（２）の因子数値との差分Ａ（１）−Ａ（２）を、因子Ａ（１）の因子数値差分として算出する。なお、以下の説明では、因子数値差分を単に差分とも表現する。 Returning to the description of FIG. 1, the calculation unit 131 refers to the primary result table 121 and calculates a difference between the factors. The calculation unit 131 stores the factor value difference, which is the calculated difference, in the secondary result table 122 together with the primary result. That is, the calculation unit 131 generates the secondary result table 122. For example, the calculation unit 131 calculates the difference A (1) −A (2) between the factor value of the first factor A (1) of rank A and the factor value of the second factor A (2) as the factor A ( Calculated as the factor value difference of 1). In the following description, the factor numerical value difference is also simply expressed as a difference.
算出部１３１は、２次結果テーブル１２２を生成すると、ＡランクとＢランクとの分類処理であるＡＢランク分類処理を実行する。なお、ＡＢランク分類処理は、算出部１３１および判定部１３２で分担して実行される。また、以下の説明では、分類処理についてＡランクとＢランクとの分類処理について説明するが、ＢランクとＣランクとの分類処理であるＢＣランク分類処理も同様であるので、その説明を省略する。なお、ＢＣランク分類処理では、ＡＢランク分類処理のＡランクおよびＢランクを、ＢランクおよびＣランクに読み替える。
When the calculation unit 131 generates the secondary result table 122, the calculation unit 131 executes an AB rank classification process that is a classification process of the A rank and the B rank. The AB rank classification process is executed by the calculation unit 131 and the
算出部１３１は、２次結果テーブル１２２に基づいて、各ランクの因子数値差分の標準偏差を算出し、標準偏差テーブル１２４の入替前標準偏差欄に格納する。また、算出部１３１は、２次結果テーブル１２２の内容を入替後２次結果テーブル１２３にコピーして記憶する。算出部１３１は、２次結果テーブル１２２の内容について、入替後２次結果テーブル１２３へのコピーが完了すると、判定部１３２に判定指示を出力する。
Based on the secondary result table 122, the calculation unit 131 calculates the standard deviation of the factor value difference of each rank, and stores it in the pre-replacement standard deviation column of the standard deviation table 124. In addition, the calculation unit 131 copies and stores the contents of the secondary result table 122 in the secondary result table 123 after replacement. When the copying of the content of the secondary result table 122 to the post-replacement secondary result table 123 is completed, the calculation unit 131 outputs a determination instruction to the
算出部１３１は、判定部１３２から算出指示が入力されると、算出指示に応じたランクの標準偏差を算出し、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差欄の対応するランク欄に格納する。算出部１３１は、算出指示に応じたランクの標準偏差の算出が完了すると、判定部１３２に算出完了情報を出力する。
When the calculation instruction is input from the
判定部１３２は、算出部１３１から判定指示が入力されると、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ａランクの最終因子とひとつ上位の因子との差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）を比較する。なお、ｎはＡランクのランク内連番である。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上である場合には、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ｂランクの先頭因子とひとつ下位の因子との差分Ｂ（１）−Ｂ（２）を比較する。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である場合には、１次結果のＡランクとＢランクとの境界は妥当であると判定する。すなわち、判定部１３２は、ＡランクとＢランクとの境界を移動しないと判定する。
When a determination instruction is input from the calculation unit 131, the
ここで、図８を用いて、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上、かつ、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である場合の例について説明する。図８は、ランク境界の判定の一例を示す図である。図８に示すように、２次結果テーブル１２２ａでは、Ａランクは連番「１」〜「１２」、Ｂランクは連番「１３」〜「２６」となっている。このとき、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）は、Ａ（１２）−Ｂ（１）＝２７２−２４１＝３１となる。また、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）は、Ａ（１１）−Ａ（１２）＝２９８−２７２＝２６となる。また、差分Ｂ（１）−Ｂ（２）は、Ｂ（１）−Ｂ（２）＝２４１−２２２＝２０となる。すなわち、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上である条件は、３１≧２６であるので満たす。また、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である条件は、３１≧２０であるので満たす。このため、図８の例では、ＡランクとＢランクとの境界を移動しないと判定する。 Here, using FIG. 8, the difference A (n) −B (1) is greater than or equal to the difference A (n−1) −A (n), and the difference A (n) −B (1) is the difference B ( An example in the case of 1) -B (2) or more will be described. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of rank boundary determination. As shown in FIG. 8, in the secondary result table 122a, the A rank is the serial numbers “1” to “12”, and the B rank is the serial numbers “13” to “26”. At this time, the boundary factor difference A (n) −B (1) between the A rank and the B rank is A (12) −B (1) = 272−241 = 31. Further, the difference A (n−1) −A (n) is A (11) −A (12) = 298−272 = 26. Further, the difference B (1) −B (2) is B (1) −B (2) = 241−222 = 20. That is, the condition that the difference A (n) −B (1) is greater than or equal to the difference A (n−1) −A (n) is satisfied because 31 ≧ 26. Further, the condition that the difference A (n) −B (1) is greater than or equal to the difference B (1) −B (2) is satisfied because 31 ≧ 20. For this reason, in the example of FIG. 8, it determines with not moving the boundary of A rank and B rank.
図１の説明に戻って、判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上であるが、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上でない場合には、ＢＡ組み入れ処理を実行する。なお、ＢＡ組み入れ処理は、Ｂランクの因子をＡランクに組み入れるか否かを判定する処理である。判定部１３２は、ＢＡ組み入れ処理として、まず、Ｂランクの因子の先頭＋１から順に確認するための位置パラメータｍに初期値「１」をセットする。また、判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３を参照して、Ｂランク最終因子のランク内連番をパラメータｐにセットする。
Returning to the description of FIG. 1, the
判定部１３２は、ｍをインクリメントして、ｐがｍ以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、ｐがｍ以上でない場合には、ＢＡ組み入れ処理を終了する。判定部１３２は、ｐがｍ以上である場合には、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ）とＢ（ｍ＋１）との差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）を比較する。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）がＢ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）がＢ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上でない場合には、ｍをインクリメントして、ｐがｍ以上であるか否かの判定に戻る。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）がＢ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上である場合には、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ−１）までをＡランクに組み入れて、ＢＡ組み入れ処理を終了する。
The
ここで、図９を用いて、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上であるが、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上でない場合の例について説明する。図９は、ランク境界の判定の他の一例を示す図である。図９に示すように、２次結果テーブル１２２ｂでは、Ａランクは連番「１」〜「１２」、Ｂランクは連番「１３」〜「２６」となっている。このとき、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）は、Ａ（１２）−Ｂ（１）＝２７８−２４４＝３４となる。また、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）は、Ａ（１１）−Ａ（１２）＝３０８−２７８＝３０となる。また、差分Ｂ（１）−Ｂ（２）は、Ｂ（１）−Ｂ（２）＝２４４−２０１＝４３となる。すなわち、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上である条件は、３４≧３０であるので満たす。また、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である条件は、３４＜４３であるので満たさない。このため、図８の例では、ＢＡ組み入れ処理を実行する。 Here, using FIG. 9, the difference A (n) −B (1) is greater than or equal to the difference A (n−1) −A (n), but the difference A (n) −B (1) is the difference B. (1) An example when it is not equal to or greater than -B (2) will be described. FIG. 9 is a diagram illustrating another example of rank boundary determination. As shown in FIG. 9, in the secondary result table 122b, the A rank is the serial numbers “1” to “12”, and the B rank is the serial numbers “13” to “26”. At this time, the boundary factor difference A (n) −B (1) between the A rank and the B rank is A (12) −B (1) = 278−244 = 34. Further, the difference A (n−1) −A (n) is A (11) −A (12) = 308−278 = 30. Further, the difference B (1) −B (2) is B (1) −B (2) = 244−201 = 43. That is, the condition that the difference A (n) −B (1) is greater than or equal to the difference A (n−1) −A (n) is satisfied because 34 ≧ 30. Further, the condition that the difference A (n) −B (1) is greater than or equal to the difference B (1) −B (2) is not satisfied because 34 <43. For this reason, BA incorporation processing is executed in the example of FIG.
ＢＡ組み入れ処理では、まず、判定部１３２は、パラメータｍ＝１、ｐ＝１４をセットする。判定部１３２は、ｍをインクリメントしてｍ＝２とする。判定部１３２は、ｐとｍとを比較すると、１４≧２であるので、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）と、Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）とを比較する。差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）は、Ａ（１２）−Ｂ（１）＝２７８−２４４＝３４となる。Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）は、Ｂ（２）−Ｂ（３）＝２０１−１９８＝３となる。すなわち、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）がＢ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上である条件は、３４≧３であるので満たす。このため、判定部１３２は、Ｂ（ｍ−１）＝Ｂ（１）までをＡランクに組み入れる。つまり、新たな境界因子差分は連番「１３」の因子数値差分である「３４」となる。
In the BA incorporation process, first, the
図１の説明に戻る。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上でない場合には、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ｂランクの先頭因子とひとつ下位の因子との差分Ｂ（１）−Ｂ（２）を比較する。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である場合には、Ａランクの最終因子Ａ（ｎ）はＢランクに適していると判定する。また、判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３のＡ（ｎ）をＡランクから外し、Ｂランクの先頭にずらして境界を移動する。さらに、判定部１３２は、境界の移動に伴って、ランク内連番を再付番する。
Returning to the description of FIG. When the difference A (n) −B (1) is not equal to or greater than the difference A (n−1) −A (n), the
判定部１３２は、境界の移動後に、入替後２次結果テーブル１２３のＡランクの因子数値差分の標準偏差を算出する旨の算出指示を算出部１３１に出力する。判定部１３２は、算出部１３１から、入替後２次結果テーブル１２３のＡランクの因子数値差分の標準偏差の算出完了情報が入力されると、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差のＡランクを参照する。判定部１３２は、Ａランクの入替後標準偏差が入替前標準偏差以下であるか否かを判定する。判定部１３２は、入替後標準偏差が入替前標準偏差以下である場合には、入替結果は妥当であると判定し、移動後の境界についての比較を繰り返す。判定部１３２は、入替後標準偏差が入替前標準偏差以下でない場合には、入替結果を不適とし、境界を元に戻す。
After moving the boundary, the
ここで、図１０を用いて、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上でなく、かつ、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である場合の例について説明する。図１０は、ランク境界の判定の他の一例を示す図である。図１０に示すように、２次結果テーブル１２２ｃでは、Ａランクは連番「１」〜「１２」、Ｂランクは連番「１３」〜「２６」となっている。このとき、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）は、Ａ（１２）−Ｂ（１）＝２７１−２４４＝２７となる。また、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）は、Ａ（１１）−Ａ（１２）＝３０８−２７１＝３７となる。また、差分Ｂ（１）−Ｂ（２）は、Ｂ（１）−Ｂ（２）＝２４４−２３５＝９となる。すなわち、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上である条件は、２７＜３７であるので満たさない。また、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である条件は、２７≧９であるので満たす。このため、図１０の例では、Ａ（１２）をＢランクに移動させる。 Here, using FIG. 10, the difference A (n) −B (1) is not equal to or greater than the difference A (n−1) −A (n), and the difference A (n) −B (1) is the difference. An example in the case of B (1) -B (2) or more will be described. FIG. 10 is a diagram illustrating another example of rank boundary determination. As shown in FIG. 10, in the secondary result table 122c, the A rank is the serial numbers “1” to “12”, and the B rank is the serial numbers “13” to “26”. At this time, the boundary factor difference A (n) −B (1) between the A rank and the B rank is A (12) −B (1) = 271−244 = 27. Further, the difference A (n−1) −A (n) is A (11) −A (12) = 308−271 = 37. Further, the difference B (1) −B (2) is B (1) −B (2) = 244−235 = 9. That is, the condition that the difference A (n) −B (1) is equal to or greater than the difference A (n−1) −A (n) is not satisfied because 27 <37. Further, the condition that the difference A (n) −B (1) is greater than or equal to the difference B (1) −B (2) is satisfied because 27 ≧ 9. For this reason, in the example of FIG. 10, A (12) is moved to B rank.
まず、判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である条件を満たすので、Ａランクの最終因子Ａ（１２）は、Ｂランクに適していると判定する。判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３ａのＡ（１２）をＡランクから外し、Ｂランクの先頭であるＢ（１）にずらして境界を移動する。なお、図１０の入替後２次結果テーブル１２３ａは、Ａ（１２）をＡランクから外し、Ｂランクの先頭であるＢ（１）にずらして境界を移動した状態である。
First, since the
判定部１３２は、Ａ（１）からＡ（１０）に対応する因子数値差分の標準偏差を算出して、入替後標準偏差とする。なお、Ａ（１１）に対応する因子数値差分は、Ｂランクの先頭因子との差分であるので除外している。判定部１３２は、入替後標準偏差が、Ａ（１）からＡ（１１）に対応する因子数値差分の標準偏差である入替前標準偏差以下であるか否かを判定する。判定部１３２は、入替後標準偏差が入替前標準偏差以下である場合には、入替結果は妥当であると判定する。判定部１３２は、入替後標準偏差が入替前標準偏差以下でない場合には、入替結果を不適とし、境界を元に戻す。
The
図１の説明に戻って、判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上でなく、かつ、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上でない場合には、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理を実行する。なお、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理は、Ｂランクの因子をＡランクに組み入れるか否か、または、Ａランクの因子をＢランクに組み入れるか否かを判定する処理である。判定部１３２は、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理として、入替後２次結果テーブル１２３を参照して、Ａランク最終因子のランク内連番をパラメータｎにセットする。
Returning to the description of FIG. 1, the
判定部１３２は、Ａランク最終２因子の差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）と、Ｂランク先頭２因子の差分Ｂ（１）−Ｂ（２）とを比較する。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である場合には、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）よりも大きいか否かを判定する。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）よりも大きくない、すなわち、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）と差分Ｂ（１）−Ｂ（２）とが等しい場合には、Ａランクの最終因子Ａ（ｎ）はＢランクに近いと判定する。また、判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３のＡ（ｎ）をＡランクから外し、Ｂランクの先頭にずらして境界を移動する。さらに、判定部１３２は、境界の移動に伴って、ランク内連番を再付番して、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理を終了する。
The
ここで、図１１を用いて、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）と差分Ｂ（１）−Ｂ（２）とが等しい場合の例について説明する。図１１は、ランク境界の判定の他の一例を示す図である。図１１に示すように、２次結果テーブル１２２ｄでは、Ａランクは連番「１」〜「１２」、Ｂランクは連番「１３」〜「２６」となっている。このとき、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）は、Ａ（１２）−Ｂ（１）＝２５６−２４４＝１２となる。また、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）は、Ａ（１１）−Ａ（１２）＝２９８−２５６＝４２となる。また、差分Ｂ（１）−Ｂ（２）は、Ｂ（１）−Ｂ（２）＝２４４−２０２＝４２となる。すなわち、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）と差分Ｂ（１）−Ｂ（２）とは、４２＝４２となり等しい。このため、図１１の例では、Ａランクの最終因子Ａ（１２）はＢランクに近いと判定する。 Here, an example in which the difference A (n−1) −A (n) and the difference B (1) −B (2) are equal will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a diagram illustrating another example of rank boundary determination. As shown in FIG. 11, in the secondary result table 122d, the A rank is the serial numbers “1” to “12”, and the B rank is the serial numbers “13” to “26”. At this time, the boundary factor difference A (n) −B (1) between the A rank and the B rank is A (12) −B (1) = 256−244 = 12. The difference A (n−1) −A (n) is A (11) −A (12) = 298−256 = 42. Further, the difference B (1) −B (2) is B (1) −B (2) = 244−202 = 42. That is, the difference A (n−1) −A (n) and the difference B (1) −B (2) are equal to 42 = 42. For this reason, in the example of FIG. 11, it is determined that the final factor A (12) of rank A is close to rank B.
図１の説明に戻って、判定部１３２は、Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）よりも大きい場合には、ＡＢ処理を実行する。なお、ＡＢ処理は、Ａランクの因子をＢランクに組み入れるか否かを判定する処理である。判定部１３２は、ＡＢ処理として、まず、因子Ａ（ｎ）のＢランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を算出する。なお、Ａランクの標準偏差の算出では、Ａランクの境界因子Ａ（ｎ）とＢランクの先頭因子Ｂ（１）との差分は除いてＡランクの標準偏差を算出する。判定部１３２は、算出した因子Ａ（ｎ）のＢランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を組み込み前標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。なお、標準偏差の算出は、判定部１３２から算出部１３１に算出指示を出力し、算出部１３１が算出した標準偏差を記憶部１２０に一時的に記憶するようにしてもよい。
Returning to the description of FIG. 1, the
判定部１３２は、パラメータｎをデクリメントして、ｎがゼロであるか否かを判定する。判定部１３２は、ｎがゼロである場合には、ＡＢ処理を終了する。判定部１３２は、ｎがゼロでない場合には、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ａランクの因子Ａ（ｎ−１）とＡ（ｎ）との差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）を比較する。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上である場合には、Ａランクの因子Ａ（ｎ＋１）までをＢランクに組み込んで、ＡＢ処理を終了する。
The
判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上でない場合には、因子Ａ（ｎ）のＢランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を算出する。すなわち、判定部１３２は、ｎのデクリメント前に算出したＡランクの標準偏差よりも、Ａランクの因子がひとつ少ない状態のＡランクの標準偏差を算出する。つまり、算出される標準偏差は、ｎのデクリメント前のＡ（ｎ）をＢランクに組み込んだ後の標準偏差である。判定部１３２は、算出したｎのデクリメント前のＡ（ｎ）をＢランクに組み込んだ後の標準偏差を組み込み後標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。なお、ＡＢ処理および後述するＢＡ処理における標準偏差の算出は、判定部１３２から算出部１３１に算出指示を出力し、算出部１３１が算出した標準偏差を記憶部１２０に一時的に記憶するようにしてもよい。
When the difference A (n) −B (1) is not equal to or greater than the difference A (n−1) −A (n), the
判定部１３２は、記憶部１２０に一時的に記憶した組み込み前標準偏差と組み込み後標準偏差とを読み出して、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上である場合には、Ａランクの因子Ａ（ｎ＋１）をＢランクに組み込み、新Ａランクの標準偏差を算出する。判定部１３２は、算出した新Ａランクの標準偏差を、組み込み前標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。判定部１３２は、新Ａランクの標準偏差を算出すると、ｎをデクリメントして、ｎがゼロであるか否かの判定に戻る。
The
判定部１３２は、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上でない場合には、因子Ａ（ｎ）のＢランクへの組み込みは不適合と判定し、Ａランクの因子Ａ（ｎ＋１）までをＢランクに組み込んで、ＡＢ処理を終了する。判定部１３２は、ＡＢ処理を終了すると、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理を終了する。
If the standard deviation before incorporation is not equal to or greater than the standard deviation after incorporation, the
判定部１３２は、Ａランク最終２因子の差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）と、Ｂランク先頭２因子の差分Ｂ（１）−Ｂ（２）との比較の結果、Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上でない場合には、ＢＡ処理を実行する。なお、ＢＡ処理は、Ｂランクの因子をＡランクに組み入れるか否かを判定する処理である。判定部１３２は、ＢＡ処理として、まず、Ｂランクの因子の先頭＋１から順に確認するための位置パラメータｍに初期値「１」をセットする。また、判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３を参照して、Ｂランク最終因子のランク内連番をパラメータｐにセットする。判定部１３２は、因子Ｂ（ｍ）のＡランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を算出する。判定部１３２は、算出した因子Ｂ（ｍ）のＡランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を組み込み前標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。
As a result of comparison between the difference A (n−1) −A (n) of the A rank final two factors and the difference B (1) −B (2) of the B rank first two factors, the
判定部１３２は、パラメータｍをインクリメントして、ｍがｐ以下であるか否かを判定する。判定部１３２は、ｍがｐ以下でない場合には、ＢＡ処理を終了する。判定部１３２は、ｍがｐ以下である場合には、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ）とＢ（ｍ＋１）との差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）を比較する。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上である場合には、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ−１）までをＡランクに組み込んで、ＢＡ処理を終了する。
The
判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上でない場合には、因子Ｂ（ｍ）のＡランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を算出する。すなわち、判定部１３２は、ｍのインクリメント前に算出したＡランクの標準偏差よりも、Ａランクの因子がひとつ多い状態のＡランクの標準偏差を算出する。つまり、算出した標準偏差は、ｍのインクリメント前のＢ（ｍ）をＡランクに組み込んだ後の標準偏差である。判定部１３２は、算出したｍのインクリメント前のＢ（ｍ）をＡランクに組み込んだ後の標準偏差を組み込み後標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。
When the difference A (n) −B (1) is not greater than or equal to the difference B (m) −B (m + 1), the
判定部１３２は、記憶部１２０に一時的に記憶した組み込み前標準偏差と組み込み後標準偏差とを読み出して、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上であるか否かを判定する。判定部１３２は、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上である場合には、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ−１）をＡランクに組み込み、新Ａランクの標準偏差を算出する。判定部１３２は、算出した新Ａランクの標準偏差を、組み込み前標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。判定部１３２は、新Ａランクの標準偏差を算出すると、ｍをインクリメントして、ｍがｐ以下であるか否かの判定に戻る。
The
判定部１３２は、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上でない場合には、因子Ｂ（ｍ）のＡランクへの組み込みは不適合と判定し、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ−１）までをＡランクに組み込んで、ＢＡ処理を終了する。判定部１３２は、ＢＡ処理を終了すると、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理を終了する。また、判定部１３２は、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理を終了した時点で、記憶部１２０に一時的に記憶された組み込み後標準偏差を読み出して、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差欄のＡランク欄に記憶する。
If the standard deviation before incorporation is not equal to or greater than the standard deviation after incorporation, the
ここで、図１２を用いて、ＢＡ処理の一例について説明する。図１２は、ランク境界の判定の他の一例を示す図である。図１２に示すように、２次結果テーブル１２２ｅでは、Ａランクは連番「１」〜「１２」、Ｂランクは連番「１３」〜「２６」となっている。このとき、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）は、Ａ（１２）−Ｂ（１）＝２５６−２４４＝１２となる。また、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）は、Ａ（１１）−Ａ（１２）＝２９８−２５６＝４２となる。また、差分Ｂ（１）−Ｂ（２）は、Ｂ（１）−Ｂ（２）＝２４４−１８５＝５９となる。すなわち、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）以上である条件は、４２＜５９であるので満たさない。このため、図１２の例では、ＢＡ処理を実行する。 Here, an example of the BA processing will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a diagram illustrating another example of rank boundary determination. As shown in FIG. 12, in the secondary result table 122e, the A rank is the serial numbers “1” to “12”, and the B rank is the serial numbers “13” to “26”. At this time, the boundary factor difference A (n) −B (1) between the A rank and the B rank is A (12) −B (1) = 256−244 = 12. The difference A (n−1) −A (n) is A (11) −A (12) = 298−256 = 42. Further, the difference B (1) −B (2) is B (1) −B (2) = 244−185 = 59. That is, the condition that the difference A (n−1) −A (n) is equal to or greater than the difference A (n) −B (1) is not satisfied because 42 <59. For this reason, BA processing is executed in the example of FIG.
ＢＡ処理では、まず、判定部１３２は、パラメータｍ＝１、ｐ＝１４をセットする。判定部１３２は、因子Ａ（１）からＡ（１１）に対応する差分に基づいて、Ａランクの標準偏差を算出する。ここで、因子Ａ（１）からＡ（１１）に対応する差分のＡランクの標準偏差は、例えば、３６．６３であったとする。判定部１３２は、ｍをインクリメントしてｍ＝２とする。判定部１３２は、ｐとｍとを比較すると、１４≧２であるので、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）と、Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）とを比較する。差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）は、Ａ（１２）−Ｂ（１）＝２５６−２４４＝１２となる。Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）は、Ｂ（２）−Ｂ（３）＝１８５−１６９＝１６となる。すなわち、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）がＢ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上である条件は、１２＜１６であるので満たさない。
In the BA process, first, the
判定部１３２は、Ｂ（２）のＡランクへの組み込み前の、Ａランクの標準偏差を算出する。すなわち、判定部１３２は、Ｂ（１）をＡランクに組み込んだ後のＡランクの標準偏差を算出する。すなわち、判定部１３２は、Ａ（１）からＡ（１２）に対応する差分に基づいて、Ａランクの標準偏差を算出する。ここで、Ｂ（１）をＡランクに組み込んだ後のＡランクの標準偏差は、３５．８２であったとする。判定部１３２は、組み込み前標準偏差＝３６．６３が、組み込み後標準偏差＝３５．８２以上であるので、Ｂランクの因子Ｂ（１）をＡランクに組み込み、新Ａランクの標準偏差を算出する。判定部１３２は、算出した新Ａランクの標準偏差を、組み込み前標準偏差としてＢＡ処理を繰り返し、組み込み後標準偏差が組み込み前標準偏差よりも大きくなった時点でＢランク因子のＡランクへの追加を終了する。
The
図１の説明に戻って、判定部１３２は、ＡＢランク分類処理およびＢＣランク分類処理が終了すると、判定完了情報を分類部１３３に出力する。ここで、入替後２次結果テーブル１２３には、判定部１３２の処理により、ＡランクとＢランクとの境界、および、ＢランクとＣランクとの境界の判定結果として、各因子が分類されるランクが記憶されている。すなわち、ＡＢランク分類処理およびＢＣランク分類処理は、当該処理が終了した時点で、複数のグループのうち、第１のグループと、前記第１のグループと隣接する第２のグループとの境界を、各要素の属性値間の差分に基づいて移動するか否かの判定について完了していることとなる。つまり、ＡＢランク分類処理およびＢＣランク分類処理は、ＡＢＣ分析における重要度の高いＡランクから順に、因子を各ランクに分類する。また、入替後２次結果テーブル１２３には、各因子が分類されるランクが記憶されているが、これらの各因子はランクの確定前であるので、各グループに分類される要素候補であるといえる。
Returning to the description of FIG. 1, the
分類部１３３は、判定部１３２から判定完了情報が入力されると、入替後２次結果テーブル１２３の内容を３次結果テーブル１２５にコピーして記憶する。すなわち、分類部１３３は、判定部１３２でのＡランクとＢランクとの境界、および、ＢランクとＣランクとの境界の判定結果を確定させる。言い換えると、分類部１３３は、判定部１３２での判定の結果に基づいて、各要素を、それぞれのグループに分類する。
When the determination completion information is input from the
分類部１３３は、３次結果テーブル１２５を参照し、サブランク付加処理を実行する。サブランク付加処理では、同一ランク内の因子の数値差が大きい（薄い）部分、つまり、因子間の関係が薄い部分と、因子の数値差が小さい（濃い）部分、つまり、因子間の関係が濃い部分とについて、グループ分けを行う。これにより、本来は別の視点で分析すべきところを同一ランク内因子として分析してしまうことに対し、ランク内をさらにサブランクに分けることで、より精度の高い、かつ、実践的なＡＢＣ分析ができる。 The classification unit 133 refers to the tertiary result table 125 and executes subrank addition processing. In sub-rank addition processing, a part with a large (thin) numerical difference between factors in the same rank, that is, a part with a small relation between factors, and a part with a small (dark) numerical difference between factors, that is, a relation between factors is deep. Group parts. As a result, what is supposed to be analyzed from a different viewpoint is analyzed as a factor within the same rank, whereas by dividing the rank into further sub-ranks, more accurate and practical ABC analysis can be performed. it can.
分類部１３３は、パラメータｑに「０」をセットし、パラメータｒにＡランクの最終因子のランク内連番をセットする。分類部１３３は、ｑをインクリメントし、ｑとｒとが等しいか否かを判定する。分類部１３３は、ｑとｒとが等しくない場合には、Ａランクのｑ番目の因子Ａ（ｑ）の因子数値差分と、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差のＡランクとを比較する。 The classification unit 133 sets “0” to the parameter q, and sets the in-rank serial number of the final factor of rank A to the parameter r. The classification unit 133 increments q and determines whether q and r are equal. When q and r are not equal, the classification unit 133 compares the factor value difference of the q-th factor A (q) of rank A with the rank A of the standard deviation after replacement in the standard deviation table 124.
分類部１３３は、比較の結果、因子Ａ（ｑ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＡランクの値よりも小さいか否かを判定する。分類部１３３は、因子Ａ（ｑ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＡランクの値よりも小さい場合には、因子Ａ（ｑ）と因子Ａ（ｑ＋１）とを同一のサブランクとする。分類部１３３は、因子Ａ（ｑ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＡランクの値以上の場合には、因子Ａ（ｑ）と因子Ａ（ｑ＋１）とを同一のサブランクとしない。分類部１３３は、Ａランク内の他の因子についても同様に判定する。分類部１３３は、ｑとｒとが等しいか否かの判定で、ｑとｒとが等しい場合には、Ｂランクのサブランク付加を行う。 As a result of the comparison, the classification unit 133 determines whether the factor numerical value difference of the factor A (q) is smaller than the value of the A rank of the standard deviation after replacement. The classification unit 133 sets the factor A (q) and the factor A (q + 1) as the same sub-rank when the factor numerical value difference of the factor A (q) is smaller than the value of the A rank of the standard deviation after replacement. The classification unit 133 does not set the factor A (q) and the factor A (q + 1) as the same subrank when the factor numerical value difference of the factor A (q) is equal to or greater than the value of the A rank of the standard deviation after replacement. The classification unit 133 similarly determines other factors in the A rank. The classification unit 133 determines whether q and r are equal. When q and r are equal, the classification unit 133 performs sub-rank addition of B rank.
分類部１３３は、パラメータｓに「０」をセットし、パラメータｔにＢランクの最終因子のランク内連番をセットする。分類部１３３は、ｓをインクリメントし、ｓとｔとが等しいか否かを判定する。分類部１３３は、ｓとｔとが等しくない場合には、Ｂランクのｓ番目の因子Ｂ（ｓ）の因子数値差分と、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差のＢランクとを比較する。 The classification unit 133 sets “0” to the parameter s and sets the in-rank serial number of the final factor of rank B to the parameter t. The classification unit 133 increments s and determines whether s and t are equal. If s and t are not equal, the classification unit 133 compares the factor value difference of the s-th factor B (s) of rank B with the rank B of the standard deviation after replacement in the standard deviation table 124.
分類部１３３は、比較の結果、因子Ｂ（ｓ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＢランクの値よりも小さいか否かを判定する。分類部１３３は、因子Ｂ（ｓ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＢランクの値よりも小さい場合には、因子Ｂ（ｓ）と因子Ｂ（ｓ＋１）とを同一のサブランクとする。分類部１３３は、因子Ｂ（ｓ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＢランクの値以上の場合には、因子Ｂ（ｓ）と因子Ｂ（ｓ＋１）とを同一のサブランクとしない。分類部１３３は、Ｂランク内の他の因子についても同様に判定する。分類部１３３は、ｓとｔとが等しいか否かの判定で、ｓとｔとが等しい場合には、Ｃランクのサブランク付加を行う。 As a result of the comparison, the classification unit 133 determines whether or not the factor value difference of the factor B (s) is smaller than the B rank value of the standard deviation after replacement. The classification unit 133 sets the factor B (s) and the factor B (s + 1) as the same subrank when the factor numerical value difference of the factor B (s) is smaller than the B rank value of the standard deviation after replacement. The classification unit 133 does not set the factor B (s) and the factor B (s + 1) as the same subrank when the factor numerical value difference of the factor B (s) is equal to or larger than the B rank value of the standard deviation after replacement. The classification unit 133 similarly determines other factors in the B rank. The classification unit 133 determines whether s and t are equal. When s and t are equal, the classification unit 133 performs sub-rank addition of C rank.
分類部１３３は、パラメータｕに「０」をセットし、パラメータｖにＣランクの最終因子のランク内連番をセットする。分類部１３３は、ｕをインクリメントし、ｕとｖとが等しいか否かを判定する。分類部１３３は、ｕとｖとが等しくない場合には、Ｃランクのｕ番目の因子Ｃ（ｕ）の因子数値差分と、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差のＣランクとを比較する。 The classification unit 133 sets “0” to the parameter u and sets the in-rank serial number of the final factor of C rank to the parameter v. The classification unit 133 increments u and determines whether u and v are equal. If u and v are not equal, the classification unit 133 compares the factor value difference of the u-th factor C (u) of the C rank with the C rank of the standard deviation after replacement in the standard deviation table 124.
分類部１３３は、比較の結果、因子Ｃ（ｕ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＣランクの値よりも小さいか否かを判定する。分類部１３３は、因子Ｃ（ｕ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＣランクの値よりも小さい場合には、因子Ｃ（ｕ）と因子Ｃ（ｕ＋１）とを同一のサブランクとする。分類部１３３は、因子Ｃ（ｕ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＣランクの値以上の場合には、因子Ｃ（ｕ）と因子Ｃ（ｕ＋１）とを同一のサブランクとしない。分類部１３３は、Ｃランク内の他の因子についても同様に判定する。分類部１３３は、ｕとｖとが等しいか否かの判定で、ｕとｖとが等しい場合には、Ａ〜Ｃの各ランク内の付加したサブランクを３次結果テーブル１２５に記憶して、サブランク付加処理を終了する。 As a result of the comparison, the classification unit 133 determines whether the factor value difference of the factor C (u) is smaller than the C rank value of the standard deviation after replacement. The classification unit 133 sets the factor C (u) and the factor C (u + 1) as the same sub-rank when the factor numerical value difference of the factor C (u) is smaller than the C rank value of the standard deviation after replacement. The classification unit 133 does not make the factor C (u) and the factor C (u + 1) the same sub-rank when the factor numerical value difference of the factor C (u) is equal to or greater than the C rank value of the standard deviation after replacement. The classification unit 133 similarly determines other factors in the C rank. The classification unit 133 determines whether u and v are equal. When u and v are equal, the classification unit 133 stores the added sub-rank in each rank of A to C in the tertiary result table 125; The subrank addition process is terminated.
ここで、図１３を用いて、サブランク付加の一例について説明する。図１３は、サブランクの付加の一例を示す図である。図１３に示すように、３次結果テーブル１２５ａでは、Ａランクは連番「１」〜「１２」、Ｂランクは連番「１３」〜「２６」、Ｃランクは連番「２７」〜「５２」となっている。Ａランク内では、連番「３」〜「８」がサブランクａ１に分類され、連番「１０」、「１１」がサブランクａ２に分類されている。また、サブランクの分類に用いたＡランクの標準偏差は３６．６３である。 Here, an example of sub-rank addition will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a diagram illustrating an example of sub-rank addition. As shown in FIG. 13, in the tertiary result table 125a, the A rank is serial numbers “1” to “12”, the B rank is serial numbers “13” to “26”, and the C rank is serial numbers “27” to “27”. 52 ". Within rank A, serial numbers “3” to “8” are classified as sub-rank a1, and serial numbers “10” and “11” are classified as sub-rank a2. The standard deviation of rank A used for sub-rank classification is 36.63.
同様に、Ｂランク内では、連番「１４」〜「１６」がサブランクｂ１に分類され、連番「１７」〜「２５」がサブランクｂ２に分類されている。また、サブランクの分類に用いたＢランクの標準偏差は１５．７８である。Ｃランク内では、連番「２７」〜「２９」がサブランクｃ１に分類され、連番「３３」、「３４」がサブランクｃ２に分類されている。なお、Ｃランクのサブランクは、サブランクｃ５まで分類されているが、図１３では省略している。また、サブランクの分類に用いたＣランクの標準偏差は２．３６である。 Similarly, in rank B, serial numbers “14” to “16” are classified as sub-rank b1, and serial numbers “17” to “25” are classified as sub-rank b2. The standard deviation of rank B used for sub-rank classification is 15.78. Within rank C, serial numbers “27” to “29” are classified as sub-rank c1, and serial numbers “33” and “34” are classified as sub-rank c2. In addition, although the sub-rank of C rank is classified to the sub-rank c5, it is omitted in FIG. The standard deviation of C rank used for sub-rank classification is 2.36.
図１の説明に戻って、分類部１３３は、サブランク付加処理を終了すると、３次結果テーブル１２５を参照し、３次結果テーブルを表示する表示画面を生成する。分類部１３３は、生成した３次結果テーブルを表示する表示画面を表示部１１２に表示させる。
Returning to the description of FIG. 1, when the subrank addition processing ends, the classification unit 133 refers to the tertiary result table 125 and generates a display screen that displays the tertiary result table. The classification unit 133 causes the
次に、実施例の情報処理装置１００の動作について説明する。図１４は、実施例のグループ分け処理の一例を示すフローチャートである。
Next, the operation of the
算出部１３１は、入力部１１１から分析対象データが入力されると、分析対象データに対してＡＢＣ分析を行って１次結果テーブル１２１を生成する（ステップＳ１）。算出部１３１は、１次結果テーブル１２１を参照し、各因子間の差分を算出する。算出部１３１は、算出した差分である因子数値差分と１次結果とに基づいて、２次結果テーブル１２２を生成する（ステップＳ２）。算出部１３１は、２次結果テーブル１２２を生成すると、ＡランクとＢランクとの分類処理であるＡＢランク分類処理を実行する（ステップＳ３）。
When the analysis target data is input from the
ここで、図１５を用いてＡＢランク分類処理について説明する。図１５は、分類処理の一例を示すフローチャートである。算出部１３１は、２次結果テーブル１２２に基づいて、各ランクの因子数値差分の標準偏差を算出し、標準偏差テーブル１２４の入替前標準偏差欄に格納する（ステップＳ１１）。また、算出部１３１は、２次結果テーブル１２２の内容を入替後２次結果テーブル１２３にコピーして記憶する（ステップＳ１２）。算出部１３１は、２次結果テーブル１２２の内容について、入替後２次結果テーブル１２３へのコピーが完了すると、判定部１３２に判定指示を出力する。
Here, the AB rank classification process will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of the classification process. Based on the secondary result table 122, the calculation unit 131 calculates the standard deviation of the difference between the factor values of each rank and stores it in the pre-replacement standard deviation column of the standard deviation table 124 (step S11). Further, the calculation unit 131 copies and stores the contents of the secondary result table 122 to the secondary result table 123 after replacement (step S12). When the copying of the content of the secondary result table 122 to the post-replacement secondary result table 123 is completed, the calculation unit 131 outputs a determination instruction to the
判定部１３２は、算出部１３１から判定指示が入力されると、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ａランクの最終因子とひとつ上位の因子との差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）を比較する（ステップＳ１３）。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上である場合には（ステップＳ１４：肯定）、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）と差分Ｂ（１）−Ｂ（２）とを比較する。すなわち、判定部１３２は、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ｂランクの先頭因子とひとつ下位の因子との差分Ｂ（１）−Ｂ（２）を比較する（ステップＳ１５）。
When a determination instruction is input from the calculation unit 131, the
判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である場合には（ステップＳ１６：肯定）、１次結果のＡランクとＢランクとの境界は妥当であると判定し（ステップＳ１７）、ＡＢランク分類処理を終了して、元の処理に戻る。
The
判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上でない場合には（ステップＳ１６：否定）、ＢＡ組み入れ処理を実行する（ステップＳ１８）。
If the difference A (n) −B (1) is not equal to or greater than the difference B (1) −B (2) (No at Step S16), the
ここで、図１６を用いてＢＡ組み入れ処理について説明する。図１６は、ＢＡ組み入れ処理の一例を示すフローチャートである。判定部１３２は、Ｂランクの因子の先頭＋１から順に確認するための位置パラメータｍに初期値「１」をセットする。また、判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３を参照して、Ｂランク最終因子のランク内連番をパラメータｐにセットする（ステップＳ１８１）。
Here, the BA incorporation process will be described with reference to FIG. FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of BA incorporation processing. The
判定部１３２は、ｍをインクリメントして（ステップＳ１８２）、ｐがｍ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１８３）。判定部１３２は、ｐがｍ以上でない場合には（ステップＳ１８３：否定）、ＢＡ組み入れ処理を終了し、元の処理に戻る。判定部１３２は、ｐがｍ以上である場合には（ステップＳ１８３：肯定）、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ）とＢ（ｍ＋１）との差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）を比較する（ステップＳ１８４）。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）がＢ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１８５）。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）がＢ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上でない場合には（ステップＳ１８５：否定）、ステップＳ１８２に戻る。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）がＢ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上である場合には（ステップＳ１８５：肯定）、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ−１）までをＡランクに組み入れて（ステップＳ１８６）、ＢＡ組み入れ処理を終了し、元の処理に戻る。これにより、Ｂランクの因子をＡランクに組み入れることができる。
The
図１５のＡＢランク分類処理の説明に戻って、判定部１３２は、ステップＳ１８のＢＡ組み入れ処理が終了すると、ＡＢランク分類処理を終了し、元の処理に戻る。
Returning to the description of the AB rank classification process in FIG. 15, when the BA incorporation process in step S <b> 18 ends, the
判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上でない場合には（ステップＳ１４：否定）、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）と差分Ｂ（１）−Ｂ（２）とを比較する。すなわち、判定部１３２は、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ｂランクの先頭因子とひとつ下位の因子との差分Ｂ（１）−Ｂ（２）を比較する（ステップＳ１９）。
When the difference A (n) −B (1) is not equal to or greater than the difference A (n−1) −A (n) (No at Step S14), the
判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０）。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である場合には（ステップＳ２０：肯定）、Ａランクの最終因子Ａ（ｎ）はＢランクに適していると判定する。また、判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３のＡ（ｎ）をＡランクから外し、Ｂランクの先頭にずらして境界を移動する（ステップＳ２１）。
The
判定部１３２は、境界の移動後に、入替後２次結果テーブル１２３のＡランクの因子数値差分の標準偏差を算出する旨の算出指示を算出部１３１に出力する。算出部１３１は、判定部１３２から算出指示が入力されると、Ａランクの因子数値差分の標準偏差を算出し、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差のＡランクに格納する（ステップＳ２２）。算出部１３１は、Ａランクの因子数値差分の標準偏差の算出が完了すると、判定部１３２に算出完了情報を出力する。判定部１３２は、算出部１３１から算出完了情報が入力されると、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差のＡランクを参照する。判定部１３２は、Ａランクの入替後標準偏差が入替前標準偏差以下であるか否かを判定する（ステップＳ２３）。
After moving the boundary, the
判定部１３２は、入替後標準偏差が入替前標準偏差以下である場合には（ステップＳ２３：肯定）、入替結果は妥当であると判定し（ステップＳ２４）、ステップＳ１３に戻る。判定部１３２は、入替後標準偏差が入替前標準偏差以下でない場合には（ステップＳ２３：否定）、入替結果を不適とし、境界を元に戻して（ステップＳ２５）、ＡＢランク分類処理を終了し、元の処理に戻る。
If the post-replacement standard deviation is equal to or smaller than the pre-replacement standard deviation (Yes at Step S23), the
判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上でない場合には（ステップＳ２０：否定）、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理を実行する（ステップＳ２６）。
When the difference A (n) −B (1) is not equal to or greater than the difference B (1) −B (2) (No at Step S20), the
ここで、図１７を用いてＢＡまたはＡＢ組み入れ処理について説明する。図１７は、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理の一例を示すフローチャートである。判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３を参照して、Ａランク最終因子のランク内連番をパラメータｎにセットする（ステップＳ２６１）。
Here, the BA or AB incorporation process will be described with reference to FIG. FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of BA or AB incorporation processing. The
判定部１３２は、Ａランク最終２因子の差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）と、Ｂランク先頭２因子の差分Ｂ（１）−Ｂ（２）とを比較する（ステップＳ２６２）。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上であるか否かを判定する（ステップＳ２６３）。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上である場合には（ステップＳ２６３：肯定）、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２６４）。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）よりも大きくない、すなわち、等しい場合には（ステップＳ２６４：否定）、Ａランクの最終因子Ａ（ｎ）はＢランクに近いと判定する。また、判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３のＡ（ｎ）をＡランクから外し、Ｂランクの先頭にずらして境界を移動して（ステップＳ２６５）、元の処理に戻る。
The
判定部１３２は、Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）よりも大きい場合には（ステップＳ２６４：肯定）、ＡＢ処理を実行する（ステップＳ２６６）。
When A (n−1) −A (n) is larger than the difference B (1) −B (2) (step S264: Yes), the
ここで、図１８を用いてＡＢ処理について説明する。図１８は、ＡＢ処理の一例を示すフローチャートである。判定部１３２は、因子Ａ（ｎ）のＢランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を算出する（ステップＳ２６６１）。判定部１３２は、算出した因子Ａ（ｎ）のＢランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を組み込み前標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。判定部１３２は、パラメータｎをデクリメントして（ステップＳ２６６２）、ｎがゼロであるか否かを判定する（ステップＳ２６６３）。判定部１３２は、ｎがゼロである場合には（ステップＳ２６６３：肯定）、元の処理に戻る。
Here, AB processing will be described with reference to FIG. FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of the AB process. The
判定部１３２は、ｎがゼロでない場合には（ステップＳ２６６３：否定）、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ａランクの因子Ａ（ｎ−１）とＡ（ｎ）との差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）を比較する（ステップＳ２６６４）。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上であるか否かを判定する（ステップＳ２６６５）。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上である場合には（ステップＳ２６６５：肯定）、Ａランクの因子Ａ（ｎ＋１）までをＢランクに組み込んで（ステップＳ２６６６）、元の処理に戻る。
When n is not zero (Step S2663: No), the
判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）以上でない場合には（ステップＳ２６６５：否定）、因子Ａ（ｎ）のＢランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を算出する（ステップＳ２６６７）。すなわち、判定部１３２は、ｎのデクリメント前のＡ（ｎ）をＢランクに組み込んだ後の標準偏差を算出する。判定部１３２は、算出したｎのデクリメント前のＡ（ｎ）をＢランクに組み込んだ後の標準偏差を組み込み後標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。
When the difference A (n) −B (1) is not greater than or equal to the difference A (n−1) −A (n) (Step S2665: No), the
判定部１３２は、記憶部１２０に一時的に記憶した組み込み前標準偏差と組み込み後標準偏差とを読み出して、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上であるか否かを判定する（ステップＳ２６６８）。判定部１３２は、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上である場合には（ステップＳ２６６８：肯定）、Ａランクの因子Ａ（ｎ＋１）をＢランクに組み込み、新Ａランクの標準偏差を算出し（ステップＳ２６６９）、ステップＳ２６６２に戻る。判定部１３２は、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上でない場合には（ステップＳ２６６８：否定）、因子Ａ（ｎ）のＢランクへの組み込みは不適合と判定する（ステップＳ２６７０）。判定部１３２は、Ａランクの因子Ａ（ｎ＋１）までをＢランクに組み込んで（ステップＳ２６６６）、元の処理に戻る。これにより、Ａランクの因子をＢランクに組み入れることができる。
The
図１７のＢＡまたはＡＢ組み入れ処理の説明に戻って、判定部１３２は、Ａ（ｎ−１）−Ａ（ｎ）が差分Ｂ（１）−Ｂ（２）以上でない場合には（ステップＳ２６３：否定）、ＢＡ処理を実行する（ステップＳ２６７）。
Returning to the description of the BA or AB incorporation process in FIG. 17, the
ここで、図１９を用いてＢＡ処理について説明する。図１９は、ＢＡ処理の一例を示すフローチャートである。判定部１３２は、Ｂランクの因子の先頭＋１から順に確認するための位置パラメータｍに初期値「１」をセットする。また、判定部１３２は、入替後２次結果テーブル１２３を参照して、Ｂランク最終因子のランク内連番をパラメータｐにセットする（ステップＳ２６７１）。判定部１３２は、因子Ｂ（ｍ）のＡランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を算出する（ステップＳ２６７２）。判定部１３２は、算出した因子Ｂ（ｍ）のＡランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を組み込み前標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。
Here, the BA processing will be described with reference to FIG. FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of the BA process. The
判定部１３２は、パラメータｍをインクリメントして（ステップＳ２６７３）、ｍがｐ以下であるか否かを判定する（ステップＳ２６７４）。判定部１３２は、ｍがｐ以下でない場合には（ステップＳ２６７４：否定）、元の処理に戻る。判定部１３２は、ｍがｐ以下である場合には（ステップＳ２６７４：肯定）、ＡランクとＢランクとの境界因子差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）、および、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ）とＢ（ｍ＋１）との差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）を比較する（ステップＳ２６７５）。判定部１３２は、比較の結果、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上であるか否かを判定する（ステップＳ２６７６）。判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上である場合には（ステップＳ２６７６：肯定）、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ−１）までをＡランクに組み込んで（ステップＳ２６７７）、元の処理に戻る。
The
判定部１３２は、差分Ａ（ｎ）−Ｂ（１）が差分Ｂ（ｍ）−Ｂ（ｍ＋１）以上でない場合には（ステップＳ２６７６：否定）、因子Ｂ（ｍ）のＡランクへの組み込み前のＡランクの標準偏差を算出する（ステップＳ２６７８）。すなわち、判定部１３２は、ｍのインクリメント前のＢ（ｍ）をＡランクに組み込んだ後の標準偏差を算出する。判定部１３２は、算出したｍのインクリメント前のＢ（ｍ）をＡランクに組み込んだ後の標準偏差を組み込み後標準偏差として記憶部１２０に一時的に記憶する。
If the difference A (n) −B (1) is not greater than or equal to the difference B (m) −B (m + 1) (No at Step S2676), the
判定部１３２は、記憶部１２０に一時的に記憶した組み込み前標準偏差と組み込み後標準偏差とを読み出して、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上であるか否かを判定する（ステップＳ２６７９）。判定部１３２は、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上である場合には（ステップＳ２６７９：肯定）、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ−１）をＡランクに組み込み、新Ａランクの標準偏差を算出し（ステップＳ２６８０）、ステップＳ２６７３に戻る。
The
判定部１３２は、組み込み前標準偏差が、組み込み後標準偏差以上でない場合には（ステップＳ２６７９：否定）、因子Ｂ（ｍ）のＡランクへの組み込みは不適合と判定する（ステップＳ２６８１）。判定部１３２は、Ｂランクの因子Ｂ（ｍ−１）までをＡランクに組み込んで（ステップＳ２６７７）、元の処理に戻る。これにより、Ｂランクの因子をＡランクに組み入れることができる。
When the standard deviation before incorporation is not equal to or greater than the standard deviation after incorporation (No at Step S2679), the
図１７のＢＡまたはＡＢ組み入れ処理の説明に戻って、判定部１３２は、ステップＳ２６５、Ｓ２６６またはＳ２６７の処理が終了すると、ＢＡまたはＡＢ組み入れ処理を終了し、元の処理に戻る。これにより、Ｂランクの因子をＡランクに、または、Ａランクの因子をＢランクに組み入れることができる。
Returning to the description of the BA or AB incorporation process in FIG. 17, when the process of step S265, S266, or S267 ends, the
図１５のＡＢランク分類処理の説明に戻って、判定部１３２は、ステップＳ２６のＢＡまたはＡＢ組み入れ処理が終了すると、ＡＢランク分類処理を終了し、元の処理に戻る。これにより、ＡランクとＢランクとの間で各因子を分類できる。
Returning to the description of the AB rank classification process in FIG. 15, when the BA or AB incorporation process in step S26 ends, the
図１４のグループ分け処理に戻って、判定部１３２は、ステップＳ３のＡＢランク分類処理が終了すると、ＢＣランク分類処理を実行する（ステップＳ４）。ＢＣランク分類処理は、図１５から図１９を用いて説明したＡＢランク分類処理について、ＡランクおよびＢランクを、それぞれＢランクおよびＣランクに読み替えたものであるので、その説明は省略する。なお、ＢＣランク分類処理により、ＢランクとＣランクとの間で各因子を分類できる。
Returning to the grouping process of FIG. 14, the
判定部１３２は、ＡＢランク分類処理およびＢＣランク分類処理が終了すると、判定完了情報を分類部１３３に出力する。分類部１３３は、判定部１３２から判定完了情報が入力されると、入替後２次結果テーブル１２３の内容を３次結果テーブル１２５にコピーして記憶する。分類部１３３は、３次結果テーブル１２５を参照し、サブランク付加処理を実行する（ステップＳ５）。
The
ここで、図２０から図２２を用いてサブランク付加処理について説明する。図２０から図２２は、サブランク付加処理の一例を示すフローチャートである。分類部１３３は、パラメータｑに「０」をセットし、パラメータｒにＡランクの最終因子のランク内連番をセットする（ステップＳ５１）。分類部１３３は、ｑをインクリメントし（ステップＳ５２）、ｑとｒとが等しいか否かを判定する（ステップＳ５３）。分類部１３３は、ｑとｒとが等しくない場合には（ステップＳ５３：否定）、Ａランクのｑ番目の因子Ａ（ｑ）の因子数値差分と、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差のＡランクとを比較する（ステップＳ５４）。 Here, the subrank addition processing will be described with reference to FIGS. 20 to 22 are flowcharts showing an example of the sub-rank addition process. The classification unit 133 sets “0” to the parameter q, and sets the in-rank serial number of the final factor of rank A to the parameter r (step S51). The classification unit 133 increments q (step S52) and determines whether q and r are equal (step S53). If q and r are not equal (step S53: No), the classification unit 133 determines the difference between the factor values of the q-th factor A (q) of rank A and the standard deviation A after replacement in the standard deviation table 124. The rank is compared (step S54).
分類部１３３は、比較の結果、因子Ａ（ｑ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＡランクの値よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ５５）。分類部１３３は、因子Ａ（ｑ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＡランクの値よりも小さい場合には（ステップＳ５５：肯定）、因子Ａ（ｑ）と因子Ａ（ｑ＋１）とを同一のサブランクとし（ステップＳ５６）、ステップＳ５２に戻る。分類部１３３は、因子Ａ（ｑ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＡランクの値以上の場合には（ステップＳ５５：否定）、因子Ａ（ｑ）と因子Ａ（ｑ＋１）とを同一のサブランクとせずに（ステップＳ５７）、ステップＳ５２に戻る。 As a result of the comparison, the classification unit 133 determines whether or not the factor value difference of the factor A (q) is smaller than the value of rank A of the standard deviation after replacement (step S55). When the factor numerical value difference of the factor A (q) is smaller than the value of the A rank of the standard deviation after replacement (step S55: affirmative), the classifying unit 133 calculates the factor A (q) and the factor A (q + 1). The sub-ranks are the same (step S56), and the process returns to step S52. The classification unit 133 makes the factor A (q) and the factor A (q + 1) the same when the factor numerical difference of the factor A (q) is equal to or greater than the value of the A rank of the standard deviation after replacement (No at Step S55). The sub-rank is not set (step S57), and the process returns to step S52.
分類部１３３は、ｑとｒとが等しい場合には（ステップＳ５３：肯定）、パラメータｓに「０」をセットし、パラメータｔにＢランクの最終因子のランク内連番をセットする（ステップＳ５８）。分類部１３３は、ｓをインクリメントし（ステップＳ５９）、ｓとｔとが等しいか否かを判定する（ステップＳ６０）。分類部１３３は、ｓとｔとが等しくない場合には（ステップＳ６０：否定）、Ｂランクのｓ番目の因子Ｂ（ｓ）の因子数値差分と、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差のＢランクとを比較する（ステップＳ６１）。 If q and r are equal (step S53: Yes), the classification unit 133 sets “0” to the parameter s, and sets the in-rank serial number of the final factor of rank B to the parameter t (step S58). ). The classification unit 133 increments s (step S59) and determines whether s and t are equal (step S60). When s and t are not equal to each other (step S60: No), the classification unit 133 determines the factor value difference of the s-th factor B (s) of rank B and B of the standard deviation after replacement in the standard deviation table 124. The rank is compared (step S61).
分類部１３３は、比較の結果、因子Ｂ（ｓ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＢランクの値よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ６２）。分類部１３３は、因子Ｂ（ｓ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＢランクの値よりも小さい場合には（ステップＳ６２：肯定）、因子Ｂ（ｓ）と因子Ｂ（ｓ＋１）とを同一のサブランクとし（ステップＳ６３）、ステップＳ５９に戻る。分類部１３３は、因子Ｂ（ｓ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＢランクの値以上の場合には（ステップＳ６２：否定）、因子Ｂ（ｓ）と因子Ｂ（ｓ＋１）とを同一のサブランクとせずに（ステップＳ６４）、ステップＳ５９に戻る。 As a result of the comparison, the classification unit 133 determines whether the factor value difference of the factor B (s) is smaller than the B rank value of the standard deviation after replacement (step S62). When the factor numerical value difference of the factor B (s) is smaller than the B rank value of the standard deviation after replacement (step S62: affirmative), the classifying unit 133 calculates the factor B (s) and the factor B (s + 1). Set to the same sub-rank (step S63), and return to step S59. The classification unit 133 makes the factor B (s) and factor B (s + 1) the same when the factor numerical difference of the factor B (s) is equal to or greater than the B rank value of the standard deviation after replacement (No in step S62). The sub-rank is not set (step S64), and the process returns to step S59.
分類部１３３は、ｓとｔとが等しい場合には（ステップＳ６０：肯定）、パラメータｕに「０」をセットし、パラメータｖにＣランクの最終因子のランク内連番をセットする（ステップＳ６５）。分類部１３３は、ｕをインクリメントし（ステップＳ６６）、ｕとｖとが等しいか否かを判定する（ステップＳ６７）。分類部１３３は、ｕとｖとが等しくない場合には（ステップＳ６７：否定）、Ｃランクのｕ番目の因子Ｃ（ｕ）の因子数値差分と、標準偏差テーブル１２４の入替後標準偏差のＣランクとを比較する（ステップＳ６８）。 If s and t are equal (step S60: affirmative), the classification unit 133 sets “0” to the parameter u and sets the in-rank serial number of the final factor of C rank to the parameter v (step S65). ). The classification unit 133 increments u (step S66), and determines whether u and v are equal (step S67). When u and v are not equal (step S67: No), the classification unit 133 determines the difference between the factor values of the u-th factor C (u) in the C rank and the standard deviation C after replacement in the standard deviation table 124. The rank is compared (step S68).
分類部１３３は、比較の結果、因子Ｃ（ｕ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＣランクの値よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ６９）。分類部１３３は、因子Ｃ（ｕ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＣランクの値よりも小さい場合には（ステップＳ６９：肯定）、因子Ｃ（ｕ）と因子Ｃ（ｕ＋１）とを同一のサブランクとし（ステップＳ７０）、ステップＳ６６に戻る。分類部１３３は、因子Ｃ（ｕ）の因子数値差分が入替後標準偏差のＣランクの値以上の場合には（ステップＳ６９：否定）、因子Ｃ（ｕ）と因子Ｃ（ｕ＋１）とを同一のサブランクとせずに（ステップＳ７１）、ステップＳ６６に戻る。 As a result of the comparison, the classification unit 133 determines whether or not the factor value difference of the factor C (u) is smaller than the value of the C rank of the standard deviation after replacement (step S69). When the factor numerical value difference of the factor C (u) is smaller than the C rank value of the standard deviation after replacement (step S69: affirmative), the classification unit 133 calculates the factor C (u) and the factor C (u + 1). Set the same sub-rank (step S70), and return to step S66. The classification unit 133 makes the factor C (u) and the factor C (u + 1) the same if the factor numerical value difference of the factor C (u) is equal to or greater than the C rank value of the standard deviation after replacement (No in step S69). The sub-rank is not set (step S71), and the process returns to step S66.
分類部１３３は、ｕとｖとが等しい場合には（ステップＳ６７：肯定）、Ａ〜Ｃの各ランク内の付加したサブランクを３次結果テーブル１２５に記憶して、サブランク付加処理を終了し、元の処理に戻る。これにより、分類部１３３は、Ａ〜Ｃの各ランク内の因子について、さらにサブグループに分類することができる。 If u and v are equal (step S67: affirmative), the classification unit 133 stores the added subrank in each rank of A to C in the tertiary result table 125, and ends the subrank addition process. Return to the original process. Thereby, the classification | category part 133 can further classify | categorize into the subgroup about the factor in each rank of AC.
図１４のグループ分け処理に戻って、分類部１３３は、サブランク付加処理を終了すると、３次結果テーブル１２５を参照し、３次結果テーブルを表示する表示画面を生成する。分類部１３３は、生成した３次結果テーブルを表示する表示画面を表示部１１２に表示させる（ステップＳ６）。これにより、情報処理装置１００は、Ａ〜Ｃの各ランク内の因子のバラツキを抑制できる。すなわち、情報処理装置１００は、グループ内の要素のバラツキを抑制できる。
Returning to the grouping process of FIG. 14, when the sub-rank addition process is completed, the classification unit 133 refers to the tertiary result table 125 and generates a display screen for displaying the tertiary result table. The classification unit 133 causes the
このように、情報処理装置１００は、複数の要素それぞれについての属性値に基づき、複数の要素を複数のグループに分類する際、複数のグループのうち、少なくとも１つのグループに分類される要素についての属性値のバラツキを示す指標値が、該グループに分類される要素のうち、属性値が最大及び／又は最小の要素以外の要素についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さくなるように制御する。その結果、グループ内の要素のバラツキを抑制できる。
As described above, when the
また、情報処理装置１００は、複数の要素それぞれの属性値に基づき、複数の要素を複数のグループに分類する際、第１のグループに含める要素候補についての属性値のバラツキを示す指標値が、該要素候補から属性値が最小の要素候補を除いた要素候補についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さい場合、属性値が最小の要素候補を第２のグループに分類する。その結果、グループ内の要素のバラツキを抑制できる。
In addition, when the
また、情報処理装置１００は、複数の要素について、複数の要素それぞれの属性値が最大の要素から順に並べて複数のグループに分類するとともに、各要素の属性値間の差分を算出する。また、情報処理装置１００は、複数のグループのうち、第１のグループと、第１のグループと隣接する第２のグループとの境界を、差分に基づいて移動するか否かを判定する。また、情報処理装置１００は、判定の結果に基づいて、各要素を、それぞれのグループに分類する。その結果、グループ内の要素のバラツキを抑制できる。
Further, the
また、情報処理装置１００は、境界に接する第１のグループの要素の属性値と、境界に接する第２のグループの要素の属性値との差分を基準の差分とし、基準の差分と、基準の差分の前の差分および後の差分とを比較して、前の差分または後の差分が基準の差分よりも大きい場合に、基準の差分よりも大きい前の差分または後の差分側に境界を移動する判定を行う。その結果、グループの境界の要素を、グループ内の要素のバラツキを抑制できる側のグループに組み込むことができる。なお、前の差分は、境界に接する第１のグループの要素の属性値と、境界に接する第１のグループの要素の隣の第１のグループの要素の属性値との差分である。また、後ろの差分は、境界に接する第２のグループの要素の属性値と、境界に接する第２のグループの要素の隣の第２のグループの要素の属性値との差分である。
In addition, the
また、情報処理装置１００は、前の差分と、後の差分とが等しい場合には、境界に接する第１のグループの要素を、第２のグループに分類するように、境界を移動する判定を行う。その結果、第１のグループ内の要素のバラツキを抑制できる。
In addition, when the previous difference is equal to the subsequent difference, the
また、情報処理装置１００は、境界の移動前後の複数のグループごとに差分のバラツキを示す指標値を算出する。また、情報処理装置１００は、境界の移動後の差分のバラツキを示す指標値が、境界の移動前の差分のバラツキを示す指標値よりも小さい場合に、境界を移動する判定を行う。その結果、差分のバラツキを示す指標値が小さくなる側のグループについて、グループ内の要素のバラツキを抑制できる。
In addition, the
また、情報処理装置１００では、差分のバラツキを示す指標値は、複数のグループごとの差分の標準偏差である。その結果、グループごとの標準偏差に基づいて、グループ内の要素のバラツキを抑制できる。
In the
また、情報処理装置１００は、さらに、複数のグループごとに、差分と、標準偏差とを比較して、差分が標準偏差よりも小さい場合に、比較対象の差分を求めた各要素を、同一のサブグループに分類する。その結果、各グループ内の要素を、さらにサブグループに分類することができる。
Further, the
なお、上記実施例では、因子数値差分の標準偏差を、バラツキを示す指標値として用いたが、これに限定されない。例えば、因子数値の標準偏差を、バラツキを示す指標値として用いてもよい。また、バラツキを示す指標値は、標準偏差だけでなく、平均値、中央値等の他の統計に用いる値でもよい。 In the above embodiment, the standard deviation of the factor numerical value difference is used as an index value indicating variation, but the present invention is not limited to this. For example, a standard deviation of factor values may be used as an index value indicating variation. The index value indicating the variation may be a value used for other statistics such as an average value and a median value as well as a standard deviation.
また、上記実施例では、ランクの１段階下にサブランクを設けたが、これに限定されない。例えば、サブランクの下にさらに下位階層のランクを設けてもよい。 Moreover, in the said Example, although the sub-rank was provided one rank below, it is not limited to this. For example, a lower rank may be provided below the sub rank.
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、算出部１３１と判定部１３２とを統合してもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。
In addition, each component of each part illustrated does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each unit is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed / integrated in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be configured. For example, the calculation unit 131 and the
さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。 Furthermore, various processing functions performed by each device may be executed entirely or arbitrarily on a CPU (or a microcomputer such as an MPU or MCU (Micro Controller Unit)). In addition, various processing functions may be executed in whole or in any part on a program that is analyzed and executed by a CPU (or a microcomputer such as an MPU or MCU) or on hardware based on wired logic. Needless to say, it is good.
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２３は、グループ分け処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。 By the way, the various processes described in the above embodiments can be realized by executing a program prepared in advance by a computer. Therefore, in the following, an example of a computer that executes a program having the same function as in the above embodiment will be described. FIG. 23 is a diagram illustrating an example of a computer that executes a grouping processing program.
図２３に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、データ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置２０５と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。また、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。
As illustrated in FIG. 23, the
ハードディスク装置２０８には、図１に示した算出部１３１、判定部１３２および分類部１３３の各処理部と同様の機能を有するグループ分け処理プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置２０８には、一次結果テーブル１２１、２次結果テーブル１２２、入替後２次結果テーブル１２３、標準偏差テーブル１２４、３次結果テーブル１２５、および、グループ分け処理プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置２０２は、例えば、コンピュータ２００の管理者から、分析対象データ、管理情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ２０３は、例えば、コンピュータ２００の管理者に対して３次結果テーブル等の画面、管理情報の画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置２０５は、例えば、印刷装置等が接続される。通信装置２０６は、例えば、図１に示した入力部１１１の一例である通信部と同様の機能を有し、図示しないネットワークと接続され、他の情報処理装置から分析対象データを受信するとともに各種情報をやりとりする。
The
ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ２００を図１に示した算出部１３１、判定部１３２および分類部１３３として機能させることができる。
The
なお、上記のグループ分け処理プログラムは、必ずしもハードディスク装置２０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ２００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこのグループ分け処理プログラムを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらからグループ分け処理プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
Note that the above grouping program is not necessarily stored in the
以上、本実施例を含む実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。 As described above, the following supplementary notes are further disclosed regarding the embodiment including the present example.
（付記１）複数の要素それぞれについての属性値に基づき、前記複数の要素を複数のグループに分類する際、前記複数のグループのうち、少なくとも１つのグループに分類される要素についての属性値のバラツキを示す指標値が、該グループに分類される要素のうち、属性値が最大及び／又は最小の要素以外の要素についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さくなるように制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするグループ分け処理方法。
(Supplementary Note 1) When classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on the attribute values for each of the plurality of elements, variation in attribute values for the elements classified into at least one of the plurality of groups The index value indicating that the attribute value is smaller than the index value indicating the variation of the attribute value for elements other than the maximum and / or minimum element among the elements classified into the group,
A grouping processing method, wherein the processing is executed by a computer.
（付記２）複数の要素それぞれの属性値に基づき、前記複数の要素を複数のグループに分類する際、第１のグループに含める要素候補についての属性値のバラツキを示す指標値が、該要素候補から属性値が最小の要素候補を除いた要素候補についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さい場合、前記属性値が最小の要素候補を第２のグループに分類する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするグループ分け処理方法。
(Supplementary Note 2) When classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on the attribute values of the plurality of elements, an index value indicating a variation in attribute values for the element candidates included in the first group is the element candidate. Classifying the element candidate with the smallest attribute value into the second group when the element value is smaller than the index value indicating the variation of the attribute value for the element candidate except the element candidate with the smallest attribute value from
A grouping processing method, wherein the processing is executed by a computer.
（付記３）複数の要素について、前記複数の要素それぞれの属性値が最大の前記要素から順に並べて複数のグループに分類するとともに、前記各要素の属性値間の差分を算出し、
前記複数のグループのうち、第１のグループと、前記第１のグループと隣接する第２のグループとの境界を、前記差分に基づいて移動するか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、前記各要素を、それぞれの前記グループに分類する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするグループ分け処理方法。
(Supplementary note 3) For a plurality of elements, the attribute values of each of the plurality of elements are arranged in order from the element with the largest value and classified into a plurality of groups, and the difference between the attribute values of each element is calculated.
Determining whether to move the boundary between the first group and the second group adjacent to the first group among the plurality of groups based on the difference;
Based on the result of the determination, the elements are classified into the groups.
A grouping processing method, wherein the processing is executed by a computer.
（付記４）前記判定する処理は、前記境界に接する前記第１のグループの前記要素の属性値と、前記境界に接する前記第２のグループの前記要素の属性値との差分を基準の差分とし、前記基準の差分と、前記基準の差分の前の差分および後の差分とを比較して、前記前の差分または前記後の差分が前記基準の差分よりも大きい場合に、前記基準の差分よりも大きい前記前の差分または前記後の差分側に前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする付記３に記載のグループ分け処理方法。
(Supplementary Note 4) The determination process uses a difference between an attribute value of the element of the first group in contact with the boundary and an attribute value of the element of the second group in contact with the boundary as a reference difference. Comparing the difference between the reference and the difference before and after the difference between the reference, and the difference between the reference and the difference after the reference is greater than the difference between the references A determination is made to move the boundary to the previous difference or the subsequent difference side that is also greater than
The grouping processing method according to
（付記５）前記判定する処理は、前記前の差分と、前記後の差分とが等しい場合には、前記境界に接する前記第１のグループの前記要素を、前記第２のグループに分類するように、前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする付記４に記載のグループ分け処理方法。
(Supplementary Note 5) When the previous difference and the subsequent difference are equal to each other, the determining process classifies the element of the first group in contact with the boundary into the second group. To determine whether to move the boundary,
The grouping processing method according to
（付記６）前記算出する処理は、前記境界の移動前後の前記複数のグループごとに前記差分のバラツキを示す指標値を算出し、
前記判定する処理は、前記境界の移動後の前記差分のバラツキを示す指標値が、前記境界の移動前の前記差分のバラツキを示す指標値よりも小さい場合に、前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする付記３に記載のグループ分け処理方法。
(Additional remark 6) The said process to calculate calculates the index value which shows the dispersion | variation in the said difference for every said some group before and behind the movement of the said boundary,
In the determination process, when the index value indicating the variation in the difference after the boundary is moved is smaller than the index value indicating the difference in the difference before the boundary is moved, the determination is performed to move the boundary. ,
The grouping processing method according to
（付記７）前記差分のバラツキを示す指標値は、前記複数のグループごとの前記差分の標準偏差であることを特徴とする付記６に記載のグループ分け処理方法。
(Supplementary note 7) The grouping processing method according to
（付記８）前記分類する処理は、さらに、前記複数のグループごとに、前記差分と、前記標準偏差とを比較して、前記差分が前記標準偏差よりも小さい場合に、比較対象の前記差分を求めた前記各要素を、同一のサブグループに分類する、
ことを特徴とする付記７に記載のグループ分け処理方法。
(Additional remark 8) The said classification | category process further compares the said difference with the said standard deviation for every said some group, and the said difference of a comparison object is compared when the said difference is smaller than the said standard deviation. Classifying the obtained elements into the same subgroup;
The grouping processing method according to
（付記９）複数の要素それぞれについての属性値に基づき、前記複数の要素を複数のグループに分類する際、前記複数のグループのうち、少なくとも１つのグループに分類される要素についての属性値のバラツキを示す指標値が、該グループに分類される要素のうち、属性値が最大及び／又は最小の要素以外の要素についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さくなるように制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするグループ分け処理プログラム。
(Supplementary Note 9) When the plurality of elements are classified into a plurality of groups based on the attribute values for each of the plurality of elements, variation in attribute values for the elements classified into at least one of the plurality of groups. The index value indicating that the attribute value is smaller than the index value indicating the variation of the attribute value for elements other than the maximum and / or minimum element among the elements classified into the group,
A grouping program for causing a computer to execute processing.
（付記１０）複数の要素それぞれの属性値に基づき、前記複数の要素を複数のグループに分類する際、第１のグループに含める要素候補についての属性値のバラツキを示す指標値が、該要素候補から属性値が最小の要素候補を除いた要素候補についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さい場合、前記属性値が最小の要素候補を第２のグループに分類する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするグループ分け処理プログラム。
(Supplementary Note 10) When classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on the attribute values of each of the plurality of elements, an index value indicating a variation in attribute values for the element candidates included in the first group is the element candidate Classifying the element candidate with the smallest attribute value into the second group when the element value is smaller than the index value indicating the variation of the attribute value for the element candidate except the element candidate with the smallest attribute value from
A grouping program for causing a computer to execute processing.
（付記１１）複数の要素について、前記複数の要素それぞれの属性値が最大の前記要素から順に並べて複数のグループに分類するとともに、前記各要素の属性値間の差分を算出し、
前記複数のグループのうち、第１のグループと、前記第１のグループと隣接する第２のグループとの境界を、前記差分に基づいて移動するか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、前記各要素を、それぞれの前記グループに分類する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするグループ分け処理プログラム。
(Supplementary Note 11) For a plurality of elements, the attribute values of each of the plurality of elements are arranged in order from the element with the largest value and classified into a plurality of groups, and the difference between the attribute values of each element is calculated.
Determining whether to move the boundary between the first group and the second group adjacent to the first group among the plurality of groups based on the difference;
Based on the result of the determination, the elements are classified into the groups.
A grouping program for causing a computer to execute processing.
（付記１２）前記判定する処理は、前記境界に接する前記第１のグループの前記要素の属性値と、前記境界に接する前記第２のグループの前記要素の属性値との差分を基準の差分とし、前記基準の差分と、前記基準の差分の前の差分および後の差分とを比較して、前記前の差分または前記後の差分が前記基準の差分よりも大きい場合に、前記基準の差分よりも大きい前記前の差分または前記後の差分側に前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする付記１１に記載のグループ分け処理プログラム。
(Supplementary Note 12) The determination process uses a difference between an attribute value of the element in the first group in contact with the boundary and an attribute value of the element in the second group in contact with the boundary as a reference difference. Comparing the difference between the reference and the difference before and after the difference between the reference, and the difference between the reference and the difference after the reference is greater than the difference between the references A determination is made to move the boundary to the previous difference or the subsequent difference side that is also greater than
The grouping processing program according to
（付記１３）前記判定する処理は、前記前の差分と、前記後の差分とが等しい場合には、前記境界に接する前記第１のグループの前記要素を、前記第２のグループに分類するように、前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする付記１２に記載のグループ分け処理プログラム。
(Supplementary note 13) When the previous difference and the subsequent difference are equal, the determining process classifies the element of the first group in contact with the boundary into the second group. To determine whether to move the boundary,
The grouping processing program according to
（付記１４）前記算出する処理は、前記境界の移動前後の前記複数のグループごとに前記差分のバラツキを示す指標値を算出し、
前記判定する処理は、前記境界の移動後の前記差分のバラツキを示す指標値が、前記境界の移動前の前記差分のバラツキを示す指標値よりも小さい場合に、前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする付記１１に記載のグループ分け処理プログラム。
(Additional remark 14) The said process to calculate calculates the index value which shows the dispersion | variation in the said difference for every said several group before and behind the movement of the said boundary,
In the determination process, when the index value indicating the variation in the difference after the boundary is moved is smaller than the index value indicating the difference in the difference before the boundary is moved, the determination is performed to move the boundary. ,
The grouping processing program according to
（付記１５）前記差分のバラツキを示す指標値は、前記複数のグループごとの前記差分の標準偏差であることを特徴とする付記１４に記載のグループ分け処理プログラム。
(Supplementary note 15) The grouping processing program according to
（付記１６）前記分類する処理は、さらに、前記複数のグループごとに、前記差分と、前記標準偏差とを比較して、前記差分が前記標準偏差よりも小さい場合に、比較対象の前記差分を求めた前記各要素を、同一のサブグループに分類する、
ことを特徴とする付記１５に記載のグループ分け処理プログラム。
(Additional remark 16) The said classification | category process further compares the said difference with the said standard deviation for every said some group, and the said difference of a comparison object is compared when the said difference is smaller than the said standard deviation. Classifying the obtained elements into the same subgroup;
The grouping processing program according to
（付記１７）複数の要素それぞれについての属性値に基づき、前記複数の要素を複数のグループに分類する際、前記複数のグループのうち、少なくとも１つのグループに分類される要素についての属性値のバラツキを示す指標値が、該グループに分類される要素のうち、属性値が最大及び／又は最小の要素以外の要素についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さくなるように制御する制御部、
を有することを特徴とする情報処理装置。
(Supplementary Note 17) When the plurality of elements are classified into a plurality of groups based on the attribute values for each of the plurality of elements, variation in attribute values for the elements classified into at least one of the plurality of groups. A control unit that controls the index value indicating that the attribute value is smaller than the index value indicating the variation of the attribute value for an element other than the maximum and / or minimum element among the elements classified into the group;
An information processing apparatus comprising:
（付記１８）複数の要素それぞれの属性値に基づき、前記複数の要素を複数のグループに分類する際、第１のグループに含める要素候補についての属性値のバラツキを示す指標値が、該要素候補から属性値が最小の要素候補を除いた要素候補についての属性値のバラツキを示す指標値よりも小さい場合、前記属性値が最小の要素候補を第２のグループに分類する分類部、
を有することを特徴とする情報処理装置。
(Supplementary note 18) When classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on the attribute values of each of the plurality of elements, an index value indicating a variation in attribute values for the element candidates included in the first group is the element candidate A classifying unit that classifies the element candidate having the smallest attribute value into a second group when the element value is smaller than the index value indicating the variation of the attribute value for the element candidate except the element candidate having the smallest attribute value from
An information processing apparatus comprising:
（付記１９）複数の要素について、前記複数の要素それぞれの属性値が最大の前記要素から順に並べて複数のグループに分類するとともに、前記各要素の属性値間の差分を算出する算出部と、
前記複数のグループのうち、第１のグループと、前記第１のグループと隣接する第２のグループとの境界を、前記差分に基づいて移動するか否かを判定する判定部と、
前記判定の結果に基づいて、前記各要素を、それぞれの前記グループに分類する分類部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
(Supplementary note 19) For a plurality of elements, the attribute values of each of the plurality of elements are arranged in order from the element with the largest value and classified into a plurality of groups, and a calculation unit that calculates a difference between the attribute values of each element;
A determination unit that determines whether or not to move a boundary between a first group of the plurality of groups and a second group adjacent to the first group based on the difference;
Based on the result of the determination, a classification unit that classifies the elements into the groups,
An information processing apparatus comprising:
（付記２０）前記判定部は、前記境界に接する前記第１のグループの前記要素の属性値と、前記境界に接する前記第２のグループの前記要素の属性値との差分を基準の差分とし、前記基準の差分と、前記基準の差分の前の差分および後の差分とを比較して、前記前の差分または前記後の差分が前記基準の差分よりも大きい場合に、前記基準の差分よりも大きい前記前の差分または前記後の差分側に前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする付記１９に記載の情報処理装置。
(Supplementary note 20) The determination unit uses a difference between an attribute value of the element of the first group in contact with the boundary and an attribute value of the element of the second group in contact with the boundary as a reference difference, Comparing the reference difference with the difference before and after the reference difference, and when the previous difference or the subsequent difference is greater than the reference difference, than the reference difference Making a decision to move the boundary to the larger previous difference or to the subsequent difference side;
The information processing apparatus according to
（付記２１）前記判定部は、前記前の差分と、前記後の差分とが等しい場合には、前記境界に接する前記第１のグループの前記要素を、前記第２のグループに分類するように、前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする付記２０に記載の情報処理装置。
(Supplementary note 21) When the previous difference and the subsequent difference are equal, the determination unit classifies the element of the first group in contact with the boundary into the second group. , Determine to move the boundary,
The information processing apparatus according to
（付記２２）前記算出部は、前記境界の移動前後の前記複数のグループごとに前記差分のバラツキを示す指標値を算出し、
前記判定部は、前記境界の移動後の前記差分のバラツキを示す指標値が、前記境界の移動前の前記差分のバラツキを示す指標値よりも小さい場合に、前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする付記１９に記載の情報処理装置。
(Supplementary Note 22) The calculation unit calculates an index value indicating variation in the difference for each of the plurality of groups before and after the movement of the boundary,
The determination unit determines to move the boundary when an index value indicating variation in the difference after movement of the boundary is smaller than an index value indicating variation in the difference before movement of the boundary.
The information processing apparatus according to
（付記２３）前記差分のバラツキを示す指標値は、前記複数のグループごとの前記差分の標準偏差であることを特徴とする付記２２に記載の情報処理装置。
(Supplementary note 23) The information processing apparatus according to
（付記２４）前記分類部は、さらに、前記複数のグループごとに、前記差分と、前記標準偏差とを比較して、前記差分が前記標準偏差よりも小さい場合に、比較対象の前記差分を求めた前記各要素を、同一のサブグループに分類する、
ことを特徴とする付記２３に記載の情報処理装置。
(Supplementary Note 24) The classification unit further compares the difference with the standard deviation for each of the plurality of groups, and determines the difference to be compared when the difference is smaller than the standard deviation. Classifying each element into the same subgroup,
The information processing apparatus according to
１００ 情報処理装置
１１１ 入力部
１１２ 表示部
１１３ 操作部
１２０ 記憶部
１２１ １次結果テーブル
１２２ ２次結果テーブル
１２３ 入替後２次結果テーブル
１２４ 標準偏差テーブル
１２５ ３次結果テーブル
１３０ 制御部
１３１ 算出部
１３２ 判定部
１３３ 分類部
DESCRIPTION OF
Claims (14)
処理をコンピュータが実行することを特徴とするグループ分け処理方法。 An index value indicating variation in attribute values for elements classified into at least one of the plurality of groups when classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on attribute values for each of the plurality of elements. Is controlled so that the attribute value among elements classified into the group is smaller than an index value indicating variation in attribute values for elements other than the maximum and / or minimum elements.
A grouping processing method, wherein the processing is executed by a computer.
処理をコンピュータが実行することを特徴とするグループ分け処理方法。 When classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on the attribute values of each of the plurality of elements, an index value indicating a variation in attribute values for the element candidates included in the first group is obtained from the element candidates. Classifying the element candidate having the smallest attribute value into the second group when the attribute value is smaller than the index value indicating the variation of the attribute value for the element candidate excluding the smallest element candidate;
A grouping processing method, wherein the processing is executed by a computer.
前記複数のグループのうち、第１のグループと、前記第１のグループと隣接する第２のグループとの境界を、前記差分に基づいて移動するか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、前記各要素を、それぞれの前記グループに分類する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするグループ分け処理方法。 For a plurality of elements, the attribute values of each of the plurality of elements are sorted in order from the element with the largest value and classified into a plurality of groups, and the difference between the attribute values of each element is calculated.
Determining whether to move the boundary between the first group and the second group adjacent to the first group among the plurality of groups based on the difference;
Based on the result of the determination, the elements are classified into the groups.
A grouping processing method, wherein the processing is executed by a computer.
ことを特徴とする請求項３に記載のグループ分け処理方法。 The determining process uses a difference between an attribute value of the element of the first group in contact with the boundary and an attribute value of the element of the second group in contact with the boundary as a reference difference, and When the difference is compared with the difference before and after the reference difference, and the previous difference or the subsequent difference is greater than the reference difference, the previous difference greater than the reference difference. A determination to move the boundary to the difference or the subsequent difference side,
The grouping processing method according to claim 3, wherein:
ことを特徴とする請求項４に記載のグループ分け処理方法。 In the determination process, in the case where the previous difference and the subsequent difference are equal, the boundary of the first group in contact with the boundary is classified into the second group. Make a decision to move,
The grouping processing method according to claim 4, wherein:
前記判定する処理は、前記境界の移動後の前記差分のバラツキを示す指標値が、前記境界の移動前の前記差分のバラツキを示す指標値よりも小さい場合に、前記境界を移動する判定を行う、
ことを特徴とする請求項３に記載のグループ分け処理方法。 The calculating process calculates an index value indicating variation in the difference for each of the plurality of groups before and after the movement of the boundary;
In the determination process, when the index value indicating the variation in the difference after the boundary is moved is smaller than the index value indicating the difference in the difference before the boundary is moved, the determination is performed to move the boundary. ,
The grouping processing method according to claim 3, wherein:
ことを特徴とする請求項７に記載のグループ分け処理方法。 The classifying process further compares the difference with the standard deviation for each of the plurality of groups, and when the difference is smaller than the standard deviation, each of the differences to be compared is obtained. Classify elements into the same subgroup,
The grouping processing method according to claim 7, wherein:
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするグループ分け処理プログラム。 An index value indicating variation in attribute values for elements classified into at least one of the plurality of groups when classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on attribute values for each of the plurality of elements. Is controlled so that the attribute value among elements classified into the group is smaller than an index value indicating variation in attribute values for elements other than the maximum and / or minimum elements.
A grouping program for causing a computer to execute processing.
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするグループ分け処理プログラム。 When classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on the attribute values of each of the plurality of elements, an index value indicating a variation in attribute values for the element candidates included in the first group is obtained from the element candidates. Classifying the element candidate having the smallest attribute value into the second group when the attribute value is smaller than the index value indicating the variation of the attribute value for the element candidate excluding the smallest element candidate;
A grouping program for causing a computer to execute processing.
前記複数のグループのうち、第１のグループと、前記第１のグループと隣接する第２のグループとの境界を、前記差分に基づいて移動するか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、前記各要素を、それぞれの前記グループに分類する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするグループ分け処理プログラム。 For a plurality of elements, the attribute values of each of the plurality of elements are sorted in order from the element with the largest value and classified into a plurality of groups, and the difference between the attribute values of each element is calculated.
Determining whether to move the boundary between the first group and the second group adjacent to the first group among the plurality of groups based on the difference;
Based on the result of the determination, the elements are classified into the groups.
A grouping program for causing a computer to execute processing.
を有することを特徴とする情報処理装置。 An index value indicating variation in attribute values for elements classified into at least one of the plurality of groups when classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on attribute values for each of the plurality of elements. Is a control unit that controls the attribute value to be smaller than the index value indicating the variation of the attribute value for an element other than the largest and / or smallest element among the elements classified into the group,
An information processing apparatus comprising:
を有することを特徴とする情報処理装置。 When classifying the plurality of elements into a plurality of groups based on the attribute values of each of the plurality of elements, an index value indicating a variation in attribute values for the element candidates included in the first group is obtained from the element candidates. A classification unit that classifies the element candidate with the smallest attribute value into a second group when the attribute value is smaller than the index value indicating the variation of the attribute value with respect to the element candidate excluding the smallest element candidate;
An information processing apparatus comprising:
前記複数のグループのうち、第１のグループと、前記第１のグループと隣接する第２のグループとの境界を、前記差分に基づいて移動するか否かを判定する判定部と、
前記判定の結果に基づいて、前記各要素を、それぞれの前記グループに分類する分類部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 For a plurality of elements, the attribute values of each of the plurality of elements are arranged in order from the element with the largest value and classified into a plurality of groups, and a calculation unit that calculates a difference between the attribute values of each element;
A determination unit that determines whether or not to move a boundary between a first group of the plurality of groups and a second group adjacent to the first group based on the difference;
Based on the result of the determination, a classification unit that classifies the elements into the groups,
An information processing apparatus comprising:
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| JP2002073994A (en) * | 2000-08-31 | 2002-03-12 | Nri & Ncc Co Ltd | Risk analysis supporting device for insurance contract |
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| CN117541359A (en) * | 2024-01-04 | 2024-02-09 | 江西工业贸易职业技术学院(江西省粮食干部学校、江西省粮食职工中等专业学校) | Dining recommendation method and system based on preference analysis |
| CN117541359B (en) * | 2024-01-04 | 2024-03-29 | 江西工业贸易职业技术学院(江西省粮食干部学校、江西省粮食职工中等专业学校) | Dining recommendation method and system based on preference analysis |
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