(57)【要約】【課題】異なる情報体系に属し、かつ、数値データを要素とするカテゴリ間の関連性を適切に発見すること。【解決手段】集合間関連性判定装置の統計量算出部１４が、カテゴリの数値データの確率分布に係る統計量を算出し、記憶部１２が、統計量算出部１４により算出された統計量を記憶し、カテゴリ間関連性判定部１８が、記憶部１２に記憶された統計量に基づいて、カテゴリ間に同値関係、等値関係、兄弟関係あるいは上下階層関係などの関連性があるか否かを判定する。【選択図】        図５
2006323785.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値データを要素とする集合間の関連性を判定する集合間関連性判定プログラムであって、
前記数値データの分布に係る統計量を算出する統計量算出手順と、
前記統計量算出手順により算出された統計量を記憶する統計量記憶手順と、
前記統計量記憶手順に記憶された統計量に基づいて集合間の関連性を判定する関連性判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする集合間関連性判定プログラム。
【請求項２】
前記関連性判定手順は、同値関係、等値関係、兄弟関係あるいは上下階層関係のうちのいずれか１つの関係が集合間にあるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の集合間関連性判定プログラム。
【請求項３】
前記数値データの単位を調整し、単位が整合しない場合には、前記集合間には関係がないものと判定する単位調整手順をさらにコンピュータに実行させ、前記統計量算出手順は、前記単位が整合する場合に、前記単位調整手順により単位が調整された数値データの分布に係る統計量を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の集合間関連性判定プログラム。
【請求項４】
前記関連性判定手順は、前記統計量記憶手順に記憶された統計量に基づいて前記数値データの平均値に係る同一性の検定をおこなうことにより、集合間の関連性を判定することを特徴とする請求項１、２または３に記載の集合間関連性判定プログラム。
【請求項５】
前記関連性判定手順は、前記統計量記憶手順に記憶された統計量に基づいて、前記数値データの分散に係る同一性の検定をおこなうことにより、集合間の関連性を判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の集合間関連性判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、数値データを要素とする集合間の関連性を判定する集合間関連性判定プログラムに関し、特に、数値データを要素とする集合間の関連性を適切に発見することができる集合間関連性判定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、企業や組織の合併や統合がなされる場合に、企業や組織が有する情報をいかに統合し、相互運用をおこなうかといった問題は、知的資産の適切な管理・運用のためにますます重要になってきている。
【０００３】
しかし、情報をカテゴリに分類する分類体系が異なる場合には、情報を統合するために類似した情報を含んだカテゴリ対を探し出すことが困難となる。具体的には、カテゴリの名称の違いや、カテゴリ粒度の違い、あるいは、分類階層の構成方法の違いなどにより、単純にカテゴリの名称を比較するだけでは分類体系間において対応するカテゴリを適切に探し出すことができないという問題が発生する。
【０００４】
図１１は、異なる分類体系間におけるカテゴリの違いについて説明する図である。図１１に示すように、分類体系１では、「Sports」というカテゴリの下位カテゴリとして、「American football」というカテゴリと、「football」というカテゴリとが存在する。また、分類体系２では、「Sports」というカテゴリの下位カテゴリとして、「Soccer」というカテゴリと、「Football」というカテゴリが存在する。
【０００５】
ここで、「Football」という語は、「Soccer」や「American football」などの広い意味で用いられる場合がある。そのため、分類体系１における「Football」というカテゴリが実は「Soccer」を意味し、分類体系２における「Football」というカテゴリが実は「American football」を意味しているような場合も生じる。このような場合には、単にカテゴリの名称を比較するだけではカテゴリを適切に対応付けることができなくなる。
【０００６】
そのため、単にカテゴリの名称を比較するのではなく、２つの分類体系におけるカテゴリからテキストデータを抽出し、それらから特徴ベクトルを生成して比較することによりカテゴリの対応付けをおこなう技術が開示されている（たとえば、特許文献１を参照。）。
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−６３３３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した特許文献に代表される従来技術は、テキストデータに対して形態素解析や特徴語の抽出などをおこなってカテゴリの対応付けをおこなうものであり、カテゴリに属するデータが数値データであるような場合には対応付けをおこなうことが難しいという問題があった。
【０００９】
カテゴリに属するデータが数値データである場合には、個々の数値によりカテゴリの特徴付けをおこなうことが難しく、個々の数値を単に調べたとしてもカテゴリ間の対応関係を発見しにくい。
【００１０】
そのため、数値データの集合からなるカテゴリが複数ある場合に、それらの間の関連性をいかに適切に発見することができるかが知的資産の適切な管理・運用のために重要な問題となってきている。
【００１１】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、数値データを要素とする集合間の関連性を適切に発見することができる集合間関連性判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、数値データを要素とする集合間の関連性を判定する集合間関連性判定プログラムであって、前記数値データの分布に係る統計量を算出する統計量算出手順と、前記統計量算出手順により算出された統計量を記憶する統計量記憶手順と、前記統計量記憶手順に記憶された統計量に基づいて集合間の関連性を判定する関連性判定手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、前記関連性判定手順は、同値関係、等値関係、兄弟関係あるいは上下階層関係のうちのいずれか１つの関係が集合間にあるか否かを判定することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、上記発明において、前記集合は、所定の概念の属性に係る集合であることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、上記発明において、前記数値データの単位を調整し、単位が整合しない場合には、前記集合間には関連性がないものと判定する単位調整手順をさらにコンピュータに実行させ、前記統計量算出手順は、前記単位が整合する場合に、前記単位調整手順により単位が調整された数値データの分布に係る統計量を算出することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、上記発明において、前記関連性判定手順は、集合の数値データの分布間の隔たりを所定の閾値と比較することにより集合間の関連性を判定することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、上記発明において、前記関連性判定手順は、集合の数値データの２つの分布間に重なりがない場合に、値が小さい方の分布における数値データの最大値と、値が大きい方の分布における数値データの最小値との間の桁数の違いが３桁よりも大きいか否かを調べることにより、集合間の関連性を判定することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記発明において、前記関連性判定手順は、前記統計量記憶手順に記憶された統計量に基づいて前記数値データの平均値に係る同一性の検定をおこなうことにより、集合間の関連性を判定することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、上記発明において、前記関連性判定手順は、前記数値データの平均値に係る同一性の検定をおこなう場合の検定に係る有意水準を０．０１から０．３の範囲内で設定することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、上記発明において、前記関連性判定手順は、前記統計量記憶手順に記憶された統計量に基づいて、前記数値データの分散に係る同一性の検定をおこなうことにより、集合間の関連性を判定することを特徴とする。
【００２１】
また、本発明は、上記発明において、前記関連性判定手順は、前記数値データの分散に係る同一性の検定をおこなう場合の検定に係る有意水準を０．０１から０．３の範囲内で設定することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明は、数値データを要素とする集合間の関連性を判定する集合間関連性判定方法であって、前記数値データの分布に係る統計量を算出する統計量算出工程と、前記統計量算出工程により算出された統計量を記憶する統計量記憶工程と、前記統計量記憶工程に記憶された統計量に基づいて集合間の関連性を判定する関連性判定工程と、を含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、数値データの分布に係る統計量を算出し、算出した統計量を記憶し、記憶した統計量に基づいて集合間の関連性を判定することとしたので、数値データの分布に係る統計量から数値データを要素とする集合間の関連性を適切に発見することができるという効果を奏する。
【００２４】
また、本発明によれば、同値関係、等値関係、兄弟関係あるいは上下階層関係のうちのいずれか１つの関係が集合間にあるか否かを判定することとしたので、集合間の関係を詳細に分析することができるという効果を奏する。
【００２５】
また、本発明によれば、集合は、所定の概念の属性に係る集合であることとしたので、オントロジーなどにおけるクラスの属性が数値データの集合からなる場合に、属性間の関連性を適切に発見することができるという効果を奏する。
【００２６】
また、本発明によれば、数値データの単位を調整し、単位が整合しない場合には、集合間には関連性がないものと判定し、単位が整合する場合に、単位が調整された数値データの分布に係る統計量を算出することとしたので、単位の整合性を調べることにより集合間に関連性がない場合を適切に発見することができるという効果を奏する。
【００２７】
また、本発明によれば、集合の数値データの分布間の隔たりを所定の閾値と比較することにより集合間の関連性を判定することとしたので、数値データの分布間の隔たりを調べることにより集合間に関連性がない場合を適切に発見することができるという効果を奏する。
【００２８】
また、本発明によれば、集合の数値データの２つの分布間に重なりがない場合に、値が小さい方の分布における数値データの最大値と、値が大きい方の分布における数値データの最小値との間の桁数の違いが３桁よりも大きいか否かを調べることにより、集合間の関連性を判定することとしたので、関連性のある集合の大多数は桁数の違いが３桁以内となることから、集合間の関連性を適切に発見することができるという効果を奏する。
【００２９】
また、本発明によれば、統計量に基づいて数値データの平均値に係る同一性の検定をおこなうことにより、集合間の関連性を判定することとしたので、集合間に同値関係あるいは等値関係があるか否かを適切に発見することができるという効果を奏する。
【００３０】
また、本発明によれば、数値データの平均値に係る同一性の検定をおこなう場合の検定に係る有意水準を０．０１から０．３の範囲内で設定することとしたので、平均値に係る同一性の検定の誤差を考慮して有意水準を設定することにより集合間の関連性を適切に発見することができるという効果を奏する。
【００３１】
また、本発明によれば、統計量に基づいて、数値データの分散に係る同一性の検定をおこなうことにより、集合間の関連性を判定することとしたので、集合間に同値関係、等値関係あるいは兄弟関係があるか否かを適切に発見することができるという効果を奏する。
【００３２】
また、本発明によれば、数値データの分散に係る同一性の検定をおこなう場合の検定に係る有意水準を０．０１から０．３の範囲内で設定することとしたので、分散に係る同一性の検定の誤差を考慮して有意水準を設定することにより集合間の関連性を適切に発見することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る集合間関連性判定プログラムの好適な実施例を詳細に説明する。
【実施例】
【００３４】
まず、本発明に係る集合間関連性判定処理の概念について説明する。図１は、本発明に係る集合間関連性判定処理の概念を説明する図である。図１では、２つの情報体系ＡおよびＢにおけるカテゴリ間の関連性を判定する場合が示されている。
【００３５】
ここで、情報体系とは、上位−下位の階層関係を有するカテゴリからなる分類体系のことである。また、ここで対象とするカテゴリとは、数値データを要素とする集合を表す概念のことである。
【００３６】
図１に示すように、カテゴリに属する数値データは、数値、倍数および単位などの情報を含む。図１の例では、情報体系Ａのカテゴリ「赤」の数値データは、「Ｘ」という数値、「Ｈｚ（ヘルツ）」という単位を含んでおり、情報体系Ｂのカテゴリ「Ｒｅｄ」の数値データは、「Ｙ」という数値、「ｋ（キロ）」という単位倍率、「Ｈｚ」という単位を含んでいる。
【００３７】
本実施例においては、異なる情報体系のカテゴリに属する数値データの確率分布から統計的特徴を抽出し、それを比較することによりカテゴリ間に同値関係、等値関係、兄弟関係あるいは階層関係があるか否かを判定する。
【００３８】
ここで、同値関係とは、カテゴリが同一となる関係のことである。等値関係とは、カテゴリは同一ではないが、同義となる関係のことである。兄弟関係とは、同一の上位概念を有する関係のことである。階層関係とは、上位概念ー下位概念となる関係のことである。また、同値関係と等値関係をあわせて、類似関係とも呼ぶ。
【００３９】
ここで、数値データの確率分布から統計的特徴を抽出する場合には、数値データの単位を揃えてから統計的特徴を抽出する。図２は、単位を有する数値データの確率分布の一例を示す図である。
【００４０】
図２の例では、情報体系Ｂの単位「ｋＨｚ」の単位に倍数「ｋ」が含まれているため、情報体系Ａの単位「Ｈｚ」と情報体系Ｂの単位「ｋＨｚ」とが異なっている。そのため、、本実施例では、あらかじめ定められた基準単位「Ｈｚ」に単位を揃えて数値データの確率分布の統計的特徴を比較する。
【００４１】
このようにして、数値データからなるカテゴリなど間の関連性を自動的に検出することができるようになるため、企業や組織の合併や統合がなされる場合に、企業や組織が有する情報の統合を容易にし、作業コストを削減することができるようになる。
【００４２】
なお、ここでは、情報体系が情報をカテゴリに分類する分類体系であることとしたが、上位−下位の階層関係を有するクラスとクラスの属性とを定義するオントロジーの体系、あるいは、テーブルとテーブルに含まれるフィールドとからなるデータベースの体系であってもよい。
【００４３】
オントロジーの体系では、上記カテゴリには数値データの集合からなるクラスまたは数値データの集合からなる属性が対応し、データベースの体系では、上記カテゴリには数値データの集合からなるフィールドが対応する。
【００４４】
図３は、クラスの属性間の関係を比較する場合の一例を示す図である。図３の場合には、「子供」クラスおよび「ｂｏｙ」クラスはそれぞれ年齢属性を有し、年齢属性には数値データが付随している。
【００４５】
そして、数値データの確率分布から統計的特徴を抽出し、それを比較することにより「年齢」属性間に同値関係、等値関係あるいは兄弟関係があるか否かを判定する。
【００４６】
また、「年齢」属性間に同値関係あるいは等値関係があると判定され、その他の属性間に含有関係が見出される場合には、属性が属するクラス間に、上位下位の階層関係があると判定できる。
【００４７】
図４は、上位下位の階層関係の判定処理について説明する図である。図４に示すように、「子供」クラスは、「男」であるか「女」であるかを示す性別属性を有し、「ｂｏｙ」クラスは、「男」という性別属性を有している。
【００４８】
これらの性別の分布には含有関係が存在するが、これだけではそれらの属性が属するクラス間にどのような関係があるかを判定することは難しい。そのため、「子供」クラスおよび「ｂｏｙ」クラスの年齢属性を比較する処理をおこなう。
【００４９】
具体的には、年齢属性に付随する数値データの確率分布から統計的特徴を抽出し、それを比較することにより年齢属性間に同値関係あるいは等値関係があるか否かを判定する。そして、年齢属性間に同値関係あるいは等値関係があり、他の属性間に含有関係がある場合に、それらの属性が属するクラス間に上位下位の階層関係があると判定する。
【００５０】
つぎに、本実施例に係る集合間関連性判定装置の機能構成について説明する。図５は、本実施例に係る集合間関連性判定装置の機能構成を説明する図である。
【００５１】
図５に示すように、この集合間関連性判定装置は、入力部１０、表示部１１、記憶部１２、単位換算部１３、統計量算出部１４、値域隔たり分析部１５、平均値同一性分析部１６、分散同一性分析部１７、カテゴリ間関連性判定部１８および制御部１９を有する。
【００５２】
入力部１０は、キーボードやマウスなどの入力デバイスである。表示部１１は、ディスプレイなどの表示デバイスである。記憶部１２は、ハードディスク装置などの記憶デバイスである。
【００５３】
この記憶部１２は、単位換算データ１２ａ、第１情報体系データ１２ｂ、第２情報体系データ１２ｃ、第１確率分布データ１２ｄおよび第２確率分布データ１２ｅを記憶している。
【００５４】
単位換算データ１２ａは、カテゴリの数値データごとの基準単位および数値データの単位として用いられる他の単位、単位倍率などの情報を記憶したデータである。この単位換算データ１２ａは、カテゴリの数値データ間で用いられている単位が異なっている場合に、単位を基準単位に揃えるために用いられる。
【００５５】
第１情報体系データ１２ｂおよび第２情報体系データ１２ｃは、関連性を判定するカテゴリが属する異なる２つの情報体系のデータである。この第１情報体系データ１２ｂおよび第２情報体系データ１２ｃは、それぞれの情報体系に属するカテゴリの階層関係や、カテゴリに属する数値データの情報などを含んでいる。
【００５６】
第１確率分布データ１２ｄおよび第２確率分布データ１２ｅは、異なる２つの情報体系のカテゴリに属する数値データからそれぞれ得られる確率分布の統計量のデータである。
【００５７】
単位換算部１３は、カテゴリの数値データ間で用いられている単位が異なっている場合に、単位を基準単位に換算する処理をおこなう。
【００５８】
ここで、単位とは、数値データの物差しとなるものであり、測定可能な物理量（身長、体重、金額、速度、牛乳ビンの容量など）に単位を付けることによって初めて、「ことばの世界」と「実世界」とが繋がれる（たとえば、身長データ１６２ｃｍ、金額データ２百万円など）。
【００５９】
したがって、単位は数値データにとって本質的な属性であり、解析学的に考えると、単位は座標軸に相当し、数値は座標値に相当する。そして、数値データの各実数値は単位に相当する座標軸上に分布することになり、各実数値の量的な大小の比較をおこなうことができるようになる。
【００６０】
そのため、２つのカテゴリに属する数値データを比較するためには、座標軸の共通性、すなわち、単位の共通性が不可欠となり、座標軸が共通でない数値データを比較することはできない。
【００６１】
ただし、数値データに付随する単位名が異なっているとしても、それが同じ属性を有する単位であれば数値データを比較することができる。たとえば、長さに関する単位には、「ｍ（メートル）」、「ｋｍ（キロメートル）」、「ｃｍ（センチメートル）」などの複数の単位があるが、「ｋ（キロ）」や「ｃ（センチ）」などの単位間の換算値（単位倍率）の違いを考慮することにより数値データの比較が可能となる。
【００６２】
そこで、本実施例では、単位換算部１３は、数値カテゴリの単位を基準単位に変換する。ここで、基準単位は、「長さ」属性の場合は「ｍ」、「重さ」属性の場合は「ｇ」などとあらかじめ定めておく。
【００６３】
具体的には、単位換算部１３は、記憶部１２から第１情報体系データ１２ｂおよび第２情報体系データ１２ｃを読み込み、カテゴリ名、カテゴリ中の数値データに付随する単位名、単位倍数および、当該カテゴリに属するすべての数値データの実数値の情報を取得する。
【００６４】
そして、単位換算部１３は、たとえば、２つの数値カテゴリの単位が「ｍ」および「ｃｍ」であった場合には、「ｍ」の単位は基準単位であるのでそのまま用いることとし、「ｃｍ」という単位については、「ｃ」の単位倍率０．０１を「ｃｍ」の単位を有する数値データにかけることにより基準単位の「ｍ」に変換する。
【００６５】
単位名Ｕ、単位倍率Ｍ、実数値ｘ、基準単位名Ｕ*とすれば、上記処理は、
ｘ｜Ｕ  ⇒  ｘ・Ｍ｜Ｕ*
と一般的に表現することができる。
【００６６】
ここで、２つのカテゴリのカテゴリ名を「Ａ」および「Ｂ」、単位名をＵAおよびＵB、実数値をｘ1，・・・，ｘmおよびｙ1，・・・，ｙnとそれぞれ表すこととすると、基準化された２つのカテゴリの実数値は、ｘ1・ＭA，・・・，ｘm・ＭAおよびｙ1・ＭB，・・・，ｙn・ＭBとなり、単位名はＵA*，ＵB*となる。
【００６７】
統計量算出部１４は、２つのカテゴリの数値データに係る確率分布の統計量を算出する処理をおこなう。具体的には、以下の式（１）〜（６）を用いて、２つのカテゴリ「Ａ」および「Ｂ」の数値データに係る確率分布のデータ数ｎAおよびｎB、平均値μAおよびμB、分散σA2およびσB2などの統計量を算出する。
【００６８】
【数１】
2006323785.tif 000003
【００６９】
ここで、数値データのデータ数ｎAおよびｎBには、既知のデータ数ｍおよびｎをそのまま設定する。そして、統計量算出部１４は、２つの確率分布の統計量を記憶部１２に第１確率分布データ１２ｄおよび第２確率分布データ１２ｅとして記憶する。
【００７０】
値域隔たり分析部１５は、２つの確率分布の値域の隔たりを分析する処理をおこなう。たとえば、カテゴリ「Ａ」および「Ｂ」が同値関係あるいは等値関係を有するカテゴリであったとすると、図２に示したカテゴリ「赤」とカテゴリ「Ｒｅｄ」の確率分布のように、確率分布の値域はかなりの部分で重なるはずである。
【００７１】
したがって、カテゴリ間に同値関係あるいは等値関係がある場合には、確率分布の値域が重なることが必要条件となる。
【００７２】
また、２つのカテゴリ間に兄弟関係がある場合には、２つの確率分布の値域は近い位置にあるか、あるいは、（わずかではあるが）重なっていることが考えられる。そのため、２つの確率分布が兄弟関係にあるためには、それぞれの値域が（わずかだが）重なっているか、あるいは、近くに分布することが必要条件となる。
【００７３】
図６は、兄弟関係にあるカテゴリの確率分布の一例を示す図である。図６の例では、「赤」という周波数のカテゴリと「青」という周波数のカテゴリとが「周波数」という共通概念を親概念とした兄弟関係にある場合を示している。このように、「赤」という周波数のカテゴリおよび「青」という周波数のカテゴリの確率分布の値域は近くに分布する。
【００７４】
このような値域の重なりを調べるために、値域隔たり分析部１５は、カテゴリＡの確率分布Ｘ（Ａ）の上限値（最大値）ｘ+および下限値（最小値）ｘ-、カテゴリＢの確率分布Ｘ（Ｂ）の上限値ｙ+および下限値ｙ-の情報を取得して、以下の条件が成り立つか否かを調べる。
【００７５】
（ｘ-≦ｙ-＜ｘ+）∨（ｘ-＜ｙ+≦ｘ+）
【００７６】
また、値域隔たり分析部１５は、２つの確率分布の値域が近いか否かを以下の条件式（７）〜（１８）により判定する。なお、以下の式において、Ｘは、カテゴリ「Ａ」の値域であり、Ｙは、カテゴリ「Ｂ」の値域である。
【００７７】
【数２】
2006323785.tif 000004
【００７８】
ここで、Ｏ1は、値域が近いか否かを判定するための閾値である。式（７）〜（１８）に示すように、ログスケールの上限値および下限値の比がＯ1よりも小さければ、２つの確率分布の値域は近いと判定され、それぞれの確率分布に対応するカテゴリには兄弟関係がある可能性があると判定される。
【００７９】
逆に、ログスケールの上限値および下限値の比がＯ1よりも大きければ、２つの確率分布の値域は遠いと判定され、それぞれの確率分布に対応するカテゴリには同値関係や等値関係あるいは兄弟関係が無いものと判定される。
【００８０】
また、Ｏ1の値は３以下に設定される。これは、大多数の兄弟関係にあるカテゴリの数値データは、３桁程度の数値の桁数の違いに収まるためである。
【００８１】
平均値同一性分析部１６は、２つの確率分布の平均値が同一性を有するか否かを検定する処理をおこなう。具体的には、平均値同一性分析部１６は、ウェルチの検定により平均値の同一性の検定をおこなう。ウェルチの検定は、確率分布の等分散性があらかじめ仮定できない場合に用いられる検定方法である。
【００８２】
まず、平均値同一性分析部１６は、仮説の設定をおこなう。すなわち、平均値同一性分析部１６は、有意水準をａ％に、帰無仮説Ｈ０をμA＝μBに、対立仮説Ｈ１をμA≠μBに設定する。そして、平均値同一性分析部１６は、以下の式（１９）および（２０）によりｔ値ｔ0および自由度νを算出する。
【００８３】
【数３】
2006323785.tif 000005
【００８４】
そして、平均値同一性分析部１６は、ｔ分布関数の両側ａ％点の値ｔ1-a/2（ν）を算出する。図７は、ｔ分布関数の両側ａ％点の値ｔ1-a/2（ν）について説明する図である。図７に示すように、ここでは、有意水準がａ％であるので、上側ａ／２％の点の値、すなわち、ｔ*a（ν）＝ｔ1-a/2（ν）を算出する。
【００８５】
その後、平均値同一性分析部１６は、ｔ値の絶対値｜ｔ0｜とｔ1-a/2（ν）との間の大小関係を調べ、帰無仮説Ｈ０に有意差があるか否かを調べる。
【００８６】
具体的には、平均値同一性分析部１６は、｜ｔ0｜≧ｔ1-a/2（ν）である場合には、有意差があると判定し、帰無仮説Ｈ０を棄却して対立仮説Ｈ１を採用する。｜ｔ0｜＜ｔ1-a/2（ν）である場合には、平均値同一性分析部１６は、有意差がないと判定し、帰無仮説Ｈ０を採用して対立仮説Ｈ１を棄却する。
【００８７】
このようにして、帰無仮説Ｈ０が採択されれば、２つの確率分布の平均値の同一性は否定されず、それぞれの確率分布に対応する２つのカテゴリ「Ａ」および「Ｂ」間に同値関係あるいは等値関係がある可能性が生じる。
【００８８】
対立仮説Ｈ１が採択されれば、２つの確率分布の平均値の同一性は否定され、それぞれの確率分布に対応する２つのカテゴリ「Ａ」および「Ｂ」間に同値関係あるいは等値関係がある可能性も否定される。
【００８９】
分散同一性分析部１７は、２つの確率分布の分散が同一性を有するか否かを検定する処理をおこなう。具体的には、分散同一性分析部１７は、Ｆ検定により分散の同一性の検定をおこなう。
【００９０】
まず、分散同一性分析部１７は、仮説の設定をおこなう。すなわち、分散同一性分析部１７は、有意水準をｂ％に、帰無仮説Ｈ０をσA2＝σB2に、対立仮説Ｈ１をσA2≠σB2に設定する。
【００９１】
そして、分散同一性分析部１７は、統計量算出部１４により算出された分散σA2およびσB2の情報を記憶部１２に記憶された第１確率分布データおよび第２確率分布データから読み出し、そのうち大きい方をＶ1に、小さい方をＶ2に設定する。
【００９２】
また、分散同一性分析部１７は、第１確率分布データおよび第２確率分布データからデータ数ｎAおよびｎBの情報を読み出し、標本数ｎ1およびｎ2として設定する。そして、分散同一性分析部１７は、以下の式（２１）および（２２）により自由度ν1，ν2および分散比Ｆ0（＞１）を算出する。
【００９３】
【数４】
2006323785.tif 000006
【００９４】
そして、分散同一性分析部１７は、Ｆ分布関数の上側確率ｂ／２％点の値Ｆ1-b/2（ν1，ν2）を算出する。図８は、Ｆ分布関数の上側確率ｂ／２％点の値Ｆ1-b/2（ν1，ν2）について説明する図である。図８に示すように、ここでは、有意水準がｂ％であるので、上側ｂ／２％の点の値、すなわち、Ｆ*b（ν1，ν2）＝Ｆ1-b/2（ν1，ν2）を算出する。
【００９５】
その後、分散同一性分析部１７は、分散比Ｆ0とＦ1-b/2（ν1，ν2）との間の大小関係を調べ、帰無仮説Ｈ０に有意差があるか否かを調べる。
【００９６】
具体的には、分散同一性分析部１７は、Ｆ0≧Ｆ1-b/2（ν1，ν2）である場合には、有意差があると判定し、帰無仮説Ｈ０を棄却して対立仮説Ｈ１を採用する。Ｆ0＜Ｆ1-b/2（ν1，ν2）である場合には、分散同一性分析部１７は、有意差がないと判定し、帰無仮説Ｈ０を採用して対立仮説Ｈ１を棄却する。
【００９７】
このようにして、帰無仮説Ｈ０が採択されれば、２つの確率分布の分散の同一性は否定されない。一方、対立仮説Ｈ１が採択されれば、２つの確率分布の分散の同一性は否定される。
【００９８】
カテゴリ間関連性判定部１８は、単位換算部１３、値域隔たり分析部１５、平均値同一性分析部１６、分散同一性分析部１７により分析された結果に基づいて、２つの数値データのカテゴリ間に同値関係、等値関係、兄弟関係あるいは上下階層関係があるか否かを判定する処理をおこなう。
【００９９】
具体的には、カテゴリ間関連性判定部１８は、単位換算部１３により数値データの単位が基準単位に換算された場合に、２つのカテゴリ「Ａ」および「Ｂ」の基準単位名ＵA*およびＵB*が等しいか否かを判定し、基準単位名ＵA*およびＵB*が等しくない場合には、２つのカテゴリ間に関係は無いものと判定し、その結果を出力する。
【０１００】
また、カテゴリ間関連性判定部１８は、２つのカテゴリの基準単位名が一致し、数値データの２つの確率分布の値域が重なっており、かつ、平均値および分散が同一であると判定された場合には、２つのカテゴリ間に同値関係があると判定し、その結果を出力する。
【０１０１】
また、カテゴリ間関連性判定部１８は、２つのカテゴリの基準単位名が一致し、数値データの２つの確率分布の値域が重なっており、分散の同一性は否定されたが平均値が同一であると判定された場合には、２つのカテゴリ間に等値関係があると判定し、その結果を出力する。
【０１０２】
また、カテゴリ間関連性判定部１８は、２つのカテゴリの基準単位名が一致し、数値データの２つの確率分布の値域が重なっており、平均値の同一性は否定されたが分散が同一であると判定された場合には、２つのカテゴリ間に兄弟関係があると判定し、その結果を出力する。
【０１０３】
また、カテゴリ間関連性判定部１８は、２つのカテゴリの基準単位名が一致し、数値データの２つの確率分布の値域が重なってはいないが式（７）〜（１８）により値域が近い関係にあると判定され、かつ、分散が同一であると判定された場合には、２つのカテゴリ間に兄弟関係があると判定し、その結果を出力する。
【０１０４】
それ以外の場合には、カテゴリ間関連性判定部１８は、２つのカテゴリ間に関係は無いものと判定し、その結果を出力する。
【０１０５】
制御部１９は、集合間関連性判定装置を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０１０６】
つぎに、本実施例に係る集合間関連性判定処理の処理手順について説明する。図９−１および図９−２は、本実施例に係る集合間関連性判定処理の処理手順を説明するフローチャート（１）および（２）である。
【０１０７】
図９−１に示すように、まず、集合間関連性判定装置の単位換算部１３は、記憶部１２から単位換算データ１２ａ、第１情報体系データ１２ｂ、第２情報体系データ１２ｃを読み込む（ステップＳ１０１）。
【０１０８】
そして、単位換算部１３は、２つの情報体系に属し、関連性があるか否かを判定するカテゴリの数値データの単位を基準単位に調整する（ステップＳ１０２）。その後、カテゴリ間関連性判定部１８は、調整後の単位が一致するか否かを調べる（ステップＳ１０３）。
【０１０９】
単位が一致しない場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、図９−２に示されるように、カテゴリ間関連性判定部１８は、２つのカテゴリは無関係と判定し（ステップＳ１１７）、判定結果を表示部１１に出力して（ステップＳ１１８）、この集合間関連性判定処理を終了する。
【０１１０】
単位が一致した場合には（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、図９−１に示されるように、平均値同一性分析部１６および分散同一性分析部１７は、有意水準ａおよびｂを設定し、さらに、その有意水準に対応する分位点を求めて有意値域を算出する（ステップＳ１０４）。
【０１１１】
その後、統計量算出部１４は、２つの確率分布の数値データに係るデータ数、平均値および分散を、式（１）〜（６）を用いて算出し、記憶部１２に第１確率分布データ１２ｄおよび第２確率分布データ１２ｅとして記憶する（ステップＳ１０５）。
【０１１２】
そして、図９−２に示されるように、値域隔たり分析部１５は、２種類の数値データの確率分布の値域が重なっているか、確率分布の隔たりの絶対値がＯ1以下であるか、あるいは、確率分布の隔たりの絶対値がＯ1より大きいかを調べる（ステップＳ１０６）。
【０１１３】
そして、２種類の数値データの確率分布の値域が重なっている場合には（ステップＳ１０６，「重なる」）、平均値同一性分析部１６は、２種類の数値データの平均値の同一性検定を実行し（ステップＳ１０７）、平均値が同一であるか否かを調べる（ステップＳ１０８）。
【０１１４】
平均値が同一である場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、分散同一性分析部１７は、２種類の数値データの分散の同一性検定を実行し（ステップＳ１０９）、分散が同一であるか否かを調べる（ステップＳ１１０）。
【０１１５】
分散が同一である場合には（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、カテゴリ間関連性判定部１８は、２つのカテゴリは同一概念であると判定し（ステップＳ１１１）、判定結果を表示部１１に出力して（ステップＳ１１３）、この集合間関連性判定処理を終了する。
【０１１６】
ステップＳ１１０において分散が同一でない場合には（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、カテゴリ間関連性判定部１８は、２つのカテゴリは等値概念であると判定し（ステップＳ１１２）、判定結果を表示部１１に出力して（ステップＳ１１３）、この集合間関連性判定処理を終了する。
【０１１７】
ステップＳ１０８において平均値が同一でない場合（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、あるいは、ステップＳ１０６において２種類の数値データに係る確率分布の隔たりの絶対値がＯ1以下である場合には（ステップＳ１０６，「｜隔たり｜≦Ｏ1」）、分散同一性分析部１７は、２種類の数値データの分散の同一性検定を実行し（ステップＳ１１４）、分散が同一であるか否かを調べる（ステップＳ１１５）。
【０１１８】
分散が同一である場合には（ステップＳ１１５，Ｙｅｓ）、カテゴリ間関連性判定部１８は、２つのカテゴリは兄弟概念であると判定し（ステップＳ１１６）、判定結果を表示部１１に出力して（ステップＳ１１３）、この集合間関連性判定処理を終了する。
【０１１９】
ステップＳ１１５において分散が同一でない場合（ステップＳ１１５，Ｎｏ）、あるいは、ステップＳ１０６において２種類の数値データに係る確率分布の隔たりの絶対値がＯ1より大きい場合には（ステップＳ１０６，「｜隔たり｜＞Ｏ1」）、分散同一性分析部１７は、２つのカテゴリは無関係であると判定し（ステップＳ１１７）、判定結果を表示部１１に出力して（ステップＳ１１３）、この集合間関連性判定処理を終了する。
【０１２０】
なお、ここでは、カテゴリ間に同値関係、等値関係あるいは兄弟関係があるか否かを判定することとしたが、図４で説明したようにクラスが数値データからなる属性をもつ場合に、属性間の関連性からクラス間に階層関係があるか否かを判定してもよい。
【０１２１】
この場合、カテゴリ間関連性判定部１８は、上述したような方法にしたがって、属性間に同値関係あるいは等値関係があるか否かを調べる。また、カテゴリ間関連性判定部１８は、その他の属性に含有関係があるか否かを調べる。
【０１２２】
そして、カテゴリ間関連性判定部１８は、数値データからなる属性に同値関係あるいは等値関係があり、他の属性間に含有関係がある場合に、それらの属性が属するクラス間に上位下位の階層関係があると判定する。
【０１２３】
また、カテゴリ間関連性判定部１８は、他の属性間に同値関係がみられた場合には、数値データからなる属性間の関係が同値関係であるか等値関係であるかに応じて、クラス間に同値関係あるいは等値関係があると判定する。
【０１２４】
さらに、カテゴリ間関連性判定部１８は、他の属性間に等値関係がみられ、かつ、数値データからなる属性間の関係が同値関係あるいは等値関係であった場合には、クラス間に等値関係があると判定する。
【０１２５】
ところで、上記実施例で説明した各種の処理は、あらかじ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によって実現することができる。そこで、以下では、図１０を用いて、上記各種処理を実現するプログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【０１２６】
図１０は、図５に示した集合間関連性判定装置となるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【０１２７】
このコンピュータは、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置１００、表示装置１０１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０３、各種プログラムを記録した記録媒体からプログラムを読み取る媒体読取装置１０４、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェース１０５、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０６およびＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１０７をバス１０８で接続して構成される。
【０１２８】
そして、ＨＤＤ１０８には、集合間関連性判定装置の機能と同様の機能を発揮するプログラム、すなわち、集合間関連性判定プログラム１０７ｂが記憶されている。ここで、集合間関連性判定プログラム１０７ｂについては、適宜分散して記憶することとしてもよい。
【０１２９】
そして、ＣＰＵ１０６が、集合間関連性判定プログラム１０７ｂをＨＤＤ１０７から読み出して実行することにより、集合間関連性判定プロセス１０６ａとして機能するようになる。
【０１３０】
この集合間関連性判定プロセス１０６ａは、図５に示した単位換算部１３、統計量算出部１４、値域隔たり分析部１５、平均値同一性分析部１６、分散同一性分析部１７、カテゴリ間関連性判定部１８および制御部１９に対応する。
【０１３１】
また、ＨＤＤ１０７には、各種データ１０７ａが記憶される。この各種データ１０７ａは、図５に示した記憶部１２に記憶される単位換算データ１２ａ、第１情報体系データ１２ｂ、第２情報体系データ１２ｃ、第１確率分布データ１２ｄおよび第２確率分布データ１２ｅに対応する。
【０１３２】
そして、ＣＰＵ１０６は、各種データ１０７ａをＨＤＤ１０７に記憶するとともに、各種データ１０７ａをＨＤＤ１０７から読み出してＲＡＭ１０２に格納し、ＲＡＭ１０２に格納された各種データ１０２ａに基づいてデータ処理を実行する。
【０１３３】
ところで、集合間関連性判定プログラム１０７ｂは、必ずしも最初からＨＤＤ１０７に記憶させておく必要はない。
【０１３４】
たとえば、コンピュータに挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータの内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータに接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶しておき、コンピュータがこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１３５】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施例にて実施されてもよいものである。
【０１３６】
たとえば、上記実施例では、集合間関連性判定装置が、カテゴリ間に同値関係、等値関係、兄弟関係あるいは上下階層関係があるか否かを判定することとしたが、集合間関連性判定装置は、それらの関係のうちの１つの関係がカテゴリ間にあるか否かを判定するだけであってもよい。
【０１３７】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。
【０１３８】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１３９】
また、図示した集合間関連性判定装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。
【０１４０】
すなわち、集合間関連性判定装置の分散・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などに応じて、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。
【０１４１】
さらに、集合間関連性判定装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１４２】
（付記１）数値データを要素とする集合間の関連性を判定する集合間関連性判定プログラムであって、
前記数値データの分布に係る統計量を算出する統計量算出手順と、
前記統計量算出手順により算出された統計量を記憶する統計量記憶手順と、
前記統計量記憶手順に記憶された統計量に基づいて集合間の関連性を判定する関連性判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする集合間関連性判定プログラム。
【０１４３】
（付記２）前記関連性判定手順は、同値関係、等値関係、兄弟関係あるいは上下階層関係のうちのいずれか１つの関係が集合間にあるか否かを判定することを特徴とする付記１に記載の集合間関連性判定プログラム。
【０１４４】
（付記３）前記集合は、所定の概念の属性に係る集合であることを特徴とする付記１または２に記載の集合間関連性判定プログラム。
【０１４５】
（付記４）前記数値データの単位を調整し、単位が整合しない場合には、前記集合間には関連性がないものと判定する単位調整手順をさらにコンピュータに実行させ、前記統計量算出手順は、前記単位が整合する場合に、前記単位調整手順により単位が調整された数値データの分布に係る統計量を算出することを特徴とする付記１、２または３に記載の集合間関連性判定プログラム。
【０１４６】
（付記５）前記関連性判定手順は、集合の数値データの分布間の隔たりを所定の閾値と比較することにより集合間の関連性を判定することを特徴とする付記１〜４のいずれか１つに記載の集合間関連性判定プログラム。
【０１４７】
（付記６）前記関連性判定手順は、集合の数値データの２つの分布間に重なりがない場合に、値が小さい方の分布における数値データの最大値と、値が大きい方の分布における数値データの最小値との間の桁数の違いが３桁よりも大きいか否かを調べることにより、集合間の関連性を判定することを特徴とする付記５に記載の集合間関連性判定プログラム。
【０１４８】
（付記７）前記関連性判定手順は、前記統計量記憶手順に記憶された統計量に基づいて前記数値データの平均値に係る同一性の検定をおこなうことにより、集合間の関連性を判定することを特徴とする付記１〜６のいずれか１つに記載の集合間関連性判定プログラム。
【０１４９】
（付記８）前記関連性判定手順は、前記数値データの平均値に係る同一性の検定をおこなう場合の検定に係る有意水準を０．０１から０．３の範囲内で設定することを特徴とする付記７に記載の集合間関連性判定プログラム。
【０１５０】
（付記９）前記関連性判定手順は、前記統計量記憶手順に記憶された統計量に基づいて、前記数値データの分散に係る同一性の検定をおこなうことにより、集合間の関連性を判定することを特徴とする付記１〜８のいずれか１つに記載の集合間関連性判定プログラム。
【０１５１】
（付記１０）前記関連性判定手順は、前記数値データの分散に係る同一性の検定をおこなう場合の検定に係る有意水準を０．０１から０．３の範囲内で設定することを特徴とする付記９に記載の集合間関連性判定プログラム。
【０１５２】
（付記１１）数値データを要素とする集合間の関連性を判定する集合間関連性判定方法であって、
前記数値データの分布に係る統計量を算出する統計量算出工程と、
前記統計量算出工程により算出された統計量を記憶する統計量記憶工程と、
前記統計量記憶工程に記憶された統計量に基づいて集合間の関連性を判定する関連性判定工程と、
を含んだことを特徴とする集合間関連性判定方法。
【産業上の利用可能性】
【０１５３】
以上のように、本発明に係る集合間関連性判定プログラムは、数値データを要素とする集合間の関連性を適切に発見することが必要な集合間関連性判定システムに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１５４】
【図１】本発明に係る集合間関連性判定処理の概念を説明する図である。
【図２】単位を有する数値データの確率分布の一例を示す図である。
【図３】クラスの属性間の関係を比較する場合の一例を示す図である。
【図４】上位下位の階層関係の判定処理について説明する図である。
【図５】本実施例に係る集合間関連性判定装置の機能構成を説明する図である。
【図６】兄弟関係にあるカテゴリの確率分布の一例を示す図である。
【図７】ｔ分布関数の両側ａ％点の値ｔ1-a/2（ν）について説明する図である。
【図８】Ｆ分布関数の上側確率ｂ／２％点の値Ｆ1-b/2（ν1，ν2）について説明する図である。
【図９−１】本実施例に係る集合間関連性判定処理の処理手順を説明するフローチャート（１）である。
【図９−２】本実施例に係る集合間関連性判定処理の処理手順を説明するフローチャート（２）である。
【図１０】図５に示した集合間関連性判定装置となるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【図１１】異なる分類体系間におけるカテゴリの違いについて説明する図である。
【符号の説明】
【０１５５】
１０    入力部
１１    表示部
１２    記憶部
１２ａ    単位換算データ
１２ｂ    第１情報体系データ
１２ｃ    第２情報体系データ
１２ｄ    第１確率分布データ
１２ｅ    第２確率分布データ
１３    単位換算部
１４    統計量算出部
１５    値域隔たり分析部
１６    平均値同一性分析部
１７    分散同一性分析部
１８    カテゴリ間関連性判定部
１９    制御部
【図１】
2006323785.tif 000007
【図２】
2006323785.tif 000008
【図３】
2006323785.tif 000009
【図４】
2006323785.tif 000010
【図５】
2006323785.tif 000011
【図６】
2006323785.tif 000012
【図７】
2006323785.tif 000013
【図８】
2006323785.tif 000014
【図９−１】
2006323785.tif 000015
【図９−２】
2006323785.tif 000016
【図１０】
2006323785.tif 000017
【図１１】
2006323785.tif 000018