(57)【要約】【課題】頻度が大きく変化する説明変数において、区分の細かさによらず、信頼性の高い目的変数分布を求めて、信頼性の高い重要度を得る。【解決手段】本発明の重要度計算プログラムは、事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成ステップと、事例集合と区分集合と近傍事例数閾値とを用いて、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出する近傍事例集合抽出ステップと、前記近傍事例集合抽出ステップにより抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算ステップと、前記目的変数分布計算ステップにより得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算ステップとを備える。【選択図】図１
2007280350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
事例集合と説明変数から重要度を計算することをコンピュータに実行させる重要度計算プログラムであって、
事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成ステップと、
事例集合と前記区分生成ステップにより得られた区分集合と近傍事例数閾値とを用いて、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出する近傍事例集合抽出ステップと、
前記近傍事例集合抽出ステップにより抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算ステップと、
前記目的変数分布計算ステップにより得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算ステップと
を備えてコンピュータに実行させる重要度計算プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の重要度計算プログラムにおいて、
前記近傍事例集合抽出ステップは、事例集合と区分集合と近傍事例数閾値を用いて、事例数和が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍区分集合を出力する近傍区分集合抽出ステップと、
前記近傍区分集合抽出ステップにより得られた各区分の近傍区分集合に含まれる事例集合を、近傍事例集合として出力する近傍事例集合出力ステップと
を備えることを特徴とする重要度計算プログラム。
【請求項３】
請求項２に記載の重要度計算プログラムにおいて、
説明変数としてカテゴリ値変数と各カテゴリ値間の距離を用いる場合、
前記区分生成ステップは説明変数に存在するカテゴリ値それぞれを区分として出力し、前記近傍区分集合抽出ステップは前記区分生成ステップにより生成された区分と前記各カテゴリ値間の距離とを用いて、カテゴリ値間の距離が近い順に近傍区分を抽出することを特徴とする重要度計算プログラム。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の重要度計算プログラムにおいて、
近傍事例数閾値を入力する近傍事例数閾値入力ステップと、計算された重要度一覧を表示する重要度一覧表示ステップを備え、
ユーザー判断に基づいて、前記近傍事例数閾値入力ステップと、前記重要度一覧表示ステップとを繰り返し行うことを特徴とする重要度計算プログラム。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の重要度計算プログラムにおいて、
事例集合と近傍比閾値を用い、事例集合の事例数と近傍比閾値の積を前記事例数閾値として出力する近傍事例数閾値計算ステップを備えることを特徴とする重要度計算プログラム。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の重要度計算プログラムにおいて、
前記重要度計算ステップは、各区分の目的変数分布と事例集合から各区分の重要度を計算する基本重要度計算ステップと、
各区分の目的変数分布と事例集合と有意水準から、各区分が有意かどうかを判断する有意性判断ステップと、
各区分の重要度と各区分の有意性と非有意時重要度を入力とし、ある区分が有意であればその区分の重要度をそのまま出力し、ある区分が有意でなければその区分の重要度と非有意時重要度の小さい方を出力する重要度選択ステップと
を備えることを特徴とする重要度計算プログラム。
【請求項７】
事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成部と、
事例集合と前記区分生成部より得られた区分集合と近傍事例数閾値とを入力とし、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出することができる近傍事例集合抽出部と、
前記近傍事例集合抽出部により抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算部と、
前記目的変数分布計算部により得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算部と
を備えてなる重要度計算装置。
【請求項８】
請求項７に記載の重要度計算装置において、
前記近傍事例集合抽出部は、事例集合と区分集合と近傍事例数閾値を入力とし、事例数和が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍区分集合を出力する近傍区分集合抽出部と、
前記近傍区分集合抽出部により得られた各区分の近傍区分集合に含まれる事例集合を、近傍事例集合として出力する近傍事例集合出力部とにより構成されることを特徴とする重要度計算装置。
【請求項９】
請求項７または請求項８のいずれかに記載の重要度計算装置において、
前記重要度計算部は、各区分の目的変数分布と事例集合から各区分の重要度を計算する基本重要度計算部と、
各区分の目的変数分布と事例集合と有意水準から、各区分が有意かどうかを判断する有意性判断部と、
各区分の重要度と各区分の有意性と非有意時重要度を入力とし、ある区分が有意であればその区分の重要度をそのまま出力し、ある区分が有意でなければその区分の重要度と非有意時重要度の小さい方を出力する重要度選択部と
を備えることを特徴とする重要度計算装置。
【請求項１０】
事例集合と説明変数から重要度を計算することをコンピュータが実行する重要度計算方法であって、
事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成ステップと、
事例集合と前記区分生成ステップにより得られた区分集合と近傍事例数閾値とを用いて、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出する近傍事例集合抽出ステップと、
前記近傍事例集合抽出ステップにより抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算ステップと、
前記目的変数分布計算ステップにより得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算ステップと
を備える重要度計算方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記憶に基づく推論(MBR:Memory-based Reasoning)に用いられる重要度を求めるための重要度計算プログラム、重要度計算方法、及び重要度計算装置に関するものである。
【０００２】
なお、以下、本明細書において用いられる用語の意味は次の通りである。
【０００３】
「変数」とは、年齢、性別等の情報の種類を意味する。
「カテゴリ値」とは、「男」「女」等、文字列で表現される値を意味し、値の間には順序関係がないものを意味する。
「カテゴリ値変数」とは、その値がカテゴリ値である変数を意味する。
「数値変数」とは、年齢等、その値が数値である変数を意味し、値の間に順序関係があるものを意味する。
【０００４】
「目的変数」とは、重要度（後述）計算の際に基準となるカテゴリ値変数を意味する。
「目的変数値」とは、目的変数の値を意味する。
「目的変数分布」とは、目的変数の頻度分布を意味し、全目的変数値の分布の合計は1となる。
【０００５】
「説明変数」とは、目的変数以外の変数を意味し、重要度（後述）計算の際に計算対象となる変数を意味する。
「説明変数値」とは、説明変数の値を意味する。
「事例」とは、複数の説明変数値と一つの目的変数値の集合を意味する。
「事例集合」とは、複数の事例からなる集合を意味する。
「区分」とは、説明変数を区切った、ある範囲を意味し、「年齢」説明変数の場合、区分は例えば、20歳以上30歳未満などを意味する。
「重要度」とは、事例集合における説明変数のある区分の重要さを表す値である。
【０００６】
なお、重要度は目的変数を基準として計算されるものとする。例えば、「性別」、「年齢」、「年収」の３つの説明変数と目的変数「購入履歴」からなる、事例数２の事例集合は、下のように表せる。
【０００７】
性別          年齢            年収            購入履歴
男          ３０歳        ３００万円           あり
女          ２０歳        ４００万円           なし
【背景技術】
【０００８】
近年、インターネットを代表とするネットワークの発達や、記憶密度の高密度化、コンピュータの高性能、低価格化により、膨大な量の情報の蓄積が容易に行えるようになった。このため、例えば、流通業におけるPOS(Point Of Sale)システムでは、全国各地の小売店の売り上げ内容を本社コンピュータなどに集めることが可能となり、時間と販売された商品の関係が刻々と蓄積されている。
【０００９】
この他にも、製造業における各種製造装置の条件と生成された製品の歩留まりとの関係を示すデータ、金融業における個人のクレジットカード使用状況や、保険業における保険使用者の個人データと使用状況の情報などの分野においても、大量の情報が蓄積される状況となっている。一方で、この蓄積されたデータを用い、ビジネスに役立てたいという要望が高まっている。
【００１０】
データ分析において、多数ある変数の中で、どの変数のどの値（区分）が重要であるかを求めることが、しばしば必要とされることがある。この重要さを表す値を重要度と呼ぶ。
【００１１】
例えば、下記特許文献１にあるように、重要度は記憶に基づく推論（MBR）に用いられる。MBRは目的変数が既知である事例集合から、目的変数が未知な事例（未知事例）に距離が近い事例を複数抽出し、その複数事例の多数決により未知事例の目的変数を予測する。この際、事例間の距離の計算に重要度を用い、重要度の高い説明変数をより重視することで、より高精度な予測を行なう。従って、MBRにおいて、精度よく予測を行うには、精度よく重要度を求めることが重要である（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００５−３０２０５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ある属性（説明変数）のある値（説明変数値、年齢などの数値説明変数の場合は年齢などの区分)の重要度を求める際の方法の一つとして、該重要度を説明変数値における他のあるカテゴリ値変数（目的変数）の頻度分布（目的変数分布）から求める方法が存在する。例えば、上記特許文献１にある重み計算方法のように、説明変数値における目的変数分布と全体の目的変数分布のずれから(式(1))により重要度を計算する方法が知られる。
【００１３】
ｑV(ｃ)=p(c|v)/ p(c)
Wj(v)=Σ｜ｑV(ｃ)/ΣｑV(ｄ)-１/Ｎｃ｜/（２−２/Ｎｃ）        （１）
【００１４】
ただし、事例集合における目的変数値の種類数をNc、説明変数のｊ番目の区分ｖｊにおける目的変数値cの分布をp(c|v)、事例集合全体の目的変数値cの分布をp(c)とする。なお、Σはそれぞれｃ及びｄについての加算を示す。
【００１５】
この際、精度よく重要度を計算するには、ある説明変数値における目的変数分布を精度よく求めることが必要になる。
【００１６】
説明変数値の重要度を求める際、従来手法では、説明変数をあらかじめ区分し、その区分ごとに目的変数分布を求めておき、その区分の分布をそのまま用いることで目的変数分布を計算していた。
【００１７】
しかし、この方法では、区分を細かく区切ると、各区分内の頻度が小さくなり、その目的変数分布の信頼性が低く誤差が生じやすくなる。逆に、大まかに区切ると、真の目的変数分布の変化に追随できなくなり、実際の分布との間にずれが生じる。誤差を生じないよう、大まかに区切った場合の例を図２０に示す。中央部において、得られる目的変数分布が真のものと大きくずれてしまっている。
【００１８】
目的変数分布の信頼性を高めて誤差を小さくするには、目的変数分布を求める際に用いる頻度が大きくなるようにすればよい。そこで、移動平均を用いて目的変数分布を求めることが考えられる。
【００１９】
しかし、従来手法では平均幅が一定であるため、説明変数の頻度が大きく変化する場合に問題が発生する。即ち、密度が低い部分では平均幅内の頻度が小さくなり、求めた目的変数分布の信頼性が低くなり、それを用いて得られる重要度に誤差を生じ易くなる。逆に、密度が高い部分では、必要な頻度を超えて（即ち不要な部分も含めて）目的変数分布を計算するため、実際の分布との間にずれが生じる。
【００２０】
低頻度な部分でも信頼性の良い目的変数分布を得られるように、平均幅を広く取った場合の例を図２１に示す。中央部において、得られる目的変数分布が真のものと大きくずれてしまっている。
【００２１】
このように、従来手法では、頻度が大きく変化する説明変数において、区分が細かく、かつ誤差の影響を受けにくい目的変数分布（すなわち重要度）を求めることが困難であった。
【００２２】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、頻度が大きく変化する説明変数において、区分の細かさによらず、信頼性の高い目的変数分布を求めることができ、もって信頼性の高い重要度を求めることができる重要度計算プログラム、重要度計算装置、及び重要度計算方法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】
【００２３】
上述した課題を解決するため、本発明は、事例集合と説明変数から重要度を計算することをコンピュータに実行させる重要度計算プログラムであって、事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成ステップと、事例集合と前記区分生成ステップにより得られた区分集合と近傍事例数閾値とを用いて、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出する近傍事例集合抽出ステップと、前記近傍事例集合抽出ステップにより抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算ステップと、前記目的変数分布計算ステップにより得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算ステップとを備えてコンピュータに実行させるものである。
【００２４】
また、本発明の重要度計算プログラムにおいて、前記近傍事例集合抽出ステップは、事例集合と区分集合と近傍事例数閾値を用いて、事例数和が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍区分集合を出力する近傍区分集合抽出ステップと、前記近傍区分集合抽出ステップにより得られた各区分の近傍区分集合に含まれる事例集合を、近傍事例集合として出力する近傍事例集合出力ステップとを備えることを特徴とする。
【００２５】
また、本発明の重要度計算プログラムにおいて、説明変数としてカテゴリ値変数と各カテゴリ値間の距離を用いる場合、前記区分生成ステップは説明変数に存在するカテゴリ値それぞれを区分として出力し、前記近傍事例集合抽出ステップは前記区分生成ステップにより生成された区分と、前記各カテゴリ値間の距離とを用いて、カテゴリ値間距離が近い順に近傍事例を抽出することを特徴とする。
【００２６】
また、本発明の重要度計算プログラムにおいて、説明変数としてカテゴリ値変数と各カテゴリ値間の距離を用いる場合、前記区分生成ステップは説明変数に存在するカテゴリ値それぞれを区分として出力し、前記近傍区分集合抽出ステップは前記区分生成ステップにより生成された区分と前記各カテゴリ値間の距離とを用いて、カテゴリ値間の距離が近い順に近傍区分を抽出することを特徴とする。
【００２７】
また、本発明の重要度計算プログラムにおいて、複数の説明変数を用いる場合、前記区分生成ステップは、各区分が各説明変数の区分の組み合わせである区分集合を出力することを特徴とする。
【００２８】
また、本発明の重要度計算プログラムにおいて、前記複数の説明変数に時刻を表す変数が含まれる場合、前記区分生成ステップは、各区分が時系列となるような区分集合を出力することを特徴とする。
【００２９】
また、本発明の重要度計算プログラムにおいて、近傍事例数閾値を入力する近傍事例数閾値入力ステップと、計算された重要度一覧を表示する重要度一覧表示ステップを備え、ユーザー判断に基づいて、前記近傍事例数閾値入力ステップと、前記重要度一覧表示ステップとを繰り返し行うことを特徴とする。
【００３０】
また、本発明の重要度計算プログラムにおいて、事例集合と近傍比閾値を用い、事例集合の事例数と近傍比閾値の積を前記事例数閾値として出力する近傍事例数閾値計算ステップを備えることを特徴とする。
【００３１】
また、本発明の重要度計算プログラムにおいて、近傍比閾値を入力する近傍比閾値入力ステップと、重要度一覧を表示する重要度一覧表示ステップを備え、ユーザー判断に基づいて、前記近傍比閾値入力ステップと、重要度一覧を表示する重要度一覧表示ステップを繰り返し行うことを特徴とする。
【００３２】
また、本発明の重要度計算プログラムにおいて、前記目的変数分布計算ステップは、近傍事例集合の各事例ごとに、着目する区分との間の距離を計算し、距離が小さいほど大きくなるような重みを用いて目的変数分布を計算することを特徴とする。
【００３３】
また、本発明は、事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成部と、事例集合と前記区分生成部より得られた区分集合と近傍事例数閾値とを入力とし、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出することができる近傍事例集合抽出部と、前記近傍事例集合抽出部により抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算部と、前記目的変数分布計算部により得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算部とを備えてなるものである。
【００３４】
また、本発明の重要度計算装置において、前記近傍事例集合抽出部は、事例集合と区分集合と近傍事例数閾値を入力とし、事例数和が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍区分集合を出力する近傍区分集合抽出部と、前記近傍区分集合抽出部により得られた各区分の近傍区分集合に含まれる事例集合を、近傍事例集合として出力する近傍事例集合出力部とにより構成されることを特徴とする。
【００３５】
また、本発明の重要度計算装置において、説明変数としてカテゴリ値変数が入力された場合、前記区分生成部は説明変数に存在するカテゴリ値それぞれを区分として出力し、前記近傍事例集合抽出部は前記区分生成部により生成された区分と、入力された各カテゴリ値間の距離とを用いて、カテゴリ値間距離が近い順に近傍事例を抽出することを特徴とする。
【００３６】
また、本発明の重要度計算装置において、事例集合と近傍比閾値を入力とし、事例集合の事例数と近傍比閾値の積を前記事例数閾値として出力する近傍事例数閾値計算部を備えることを特徴とする。
【００３７】
また、本発明は、事例集合と説明変数から重要度を計算することをコンピュータが実行する重要度計算方法であって、事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成ステップと、事例集合と前記区分生成ステップにより得られた区分集合と近傍事例数閾値とを用いて、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出する近傍事例集合抽出ステップと、前記近傍事例集合抽出ステップにより抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算ステップと、前記目的変数分布計算ステップにより得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算ステップとを備えるものである。
【発明の効果】
【００３８】
本発明によれば、頻度が大きく変化する説明変数において、区分の細かさによらず、信頼性の高い目的変数分布を求めることができ、もって信頼性の高い重要度を求め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】
【００３９】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
【００４０】
実施の形態１．
（１：基本構成）
図１は本発明の実施の形態の基本構成を示すブロック図である。本実施の形態の重要度計算装置１は、区分生成部１１と、近傍事例集合抽出部１２と、目的変数分布計算部１３と、重要度計算部１４とを備えている。なお、図１において、各部の動作はそのまま本発明の動作を示すステップ（ステップＳ１１〜１４）を示している。
【００４１】
以下、本実施の形態の基本動作について説明する。区分生成部１１は、事例集合と説明変数を入力とし、説明変数を十分細かく区分する（ステップＳ１１）。近傍事例集合抽出部１２は、事例集合と区分集合と近傍事例数閾値を入力とし、区分生成部１１で得られる説明変数の区分の細かさに関係なく、事例数が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍事例集合を、区分を超えて抽出する（ステップＳ１２）。
【００４２】
目的変数分布計算部１３は、各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する（ステップＳ１３）。重要度計算部１４は、各区分の目的変数分布と事例集合から各区分の重要度を計算する（ステップＳ１４）。
【００４３】
区分生成部１１による区分方法として、説明変数が数値で与えられる数値説明変数のような場合は、説明変数の最大値から最小値までを多数（例えば１０００）等分することなどが考えられる。
【００４４】
近傍事例集合抽出部１２において、事例数が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍事例集合を計算するには、各区分の説明変数の平均値（区分に含まれる事例の平均数）を計算し、その平均値に近い上位「近傍事例数閾値」に対応する個数の事例を抽出し、その事例集合をその区分の近傍事例集合とする。
【００４５】
近傍事例数閾値はユーザーが指定するが、その指定方法には、以下のようなものが例示される。
【００４６】
（１）十分大きな数(例えば1,000)を指定する。
（２）目的変数値の中で頻度が最低なものの、近傍事例集合内の頻度の期待値が10程度となるように指定する。例えば、目的変数値が○と×の二種類であり、その頻度比が1:999ならば、近傍内の○の頻度の期待値が10となるよう、近傍事例数閾値に10,000を指定する。
（３）上記２種類の決定方法の大きい方の値を用いる。
【００４７】
近傍事例集合抽出部１２の詳細な動作を図２のフローチャートに示す。まず、区分集合データベース２１と事例集合データベース２２とからそれぞれ区分集合と事例集合を取得し、区分における平均値（平均事例数）を計算する（ステップＳ１２１）。次に区分と事例間の距離を計算し（ステップＳ１２２）、全事例について計算する（ステップＳ１２２，Ｓ１２３）。また距離の計算結果は事例と距離の集合としてのデータベース２３に蓄積される。
【００４８】
そして、上位近傍事例数閾値個の事例を、事例と距離の集合としてのデータベース２３から得られる事例と距離の集合と、近傍事例数閾値データベース２４から得られる近傍事例数閾値とから抽出する（ステップＳ１２４）。この抽出結果は近傍事例集合データベース２５に蓄積される。そして、上位近傍事例数閾値個の事例抽出処理が全区分について行われると（ステップＳ１２５、Ｙｅｓ）、その蓄積結果より全区分の近傍事例集合が出力される（ステップＳ１２６）。
【００４９】
この近傍事例集合抽出部１２において、説明変数の区分の細かさに関係なく、事例数が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出することにより得られる近傍事例集合を元に、各区分の重要度を計算することにより、区分の大きさによらず、後述する目的変数分布計算部１３により得られる目的変数分布の信頼性を高めることができ、もって、重要度がその誤差の影響を受けにくくなり、信頼性の良い重要度を求めることが可能となる。
【００５０】
目的変数分布計算部１３は、各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する。例えば、ある目的変数値の分布は、「（近傍事例集合で目的変数値が該当値であるものの事例数）/（近傍事例集合の事例数）」で得られる。
【００５１】
図３に、頻度及び真の目的変数分布と得られる目的変数の分布例を示す。図３に示すように、得られる目的変数値分布は真の目的変数値分布に極めて良く近似しており、これにより後述の重要度計算部１４により信頼性の高い重要度を求めることが理解される。
【００５２】
重要度計算部１４は、各区分の目的変数分布と事例集合から各区分の重要度を計算する。重要度は、例えば、上述の特許文献１による重み計算方法のように、説明変数値における目的変数分布と全体の目的変数分布のずれから（式(1)）を用いて重要度を計算する。
【００５３】
（２：近傍事例集合抽出部の他の構成例）
なお、近傍事例集合抽出部１２の他の構成例として、近傍事例集合抽出部を、図４に示すように近傍区分集合抽出部３１と近傍事例集合出力部３２とから構成することもできる。
【００５４】
近傍区分集合抽出部３１は、事例集合と区分集合と近傍事例数閾値を入力とし、事例数が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍区分集合を出力する。ある区分の近傍集合を求めるには、例えば、以下の方法を用いる。
【００５５】
（ステップ１）各区分の事例数と、説明変数の平均値（区分に含まれる事例の平均値）を計算する。
（ステップ２）各区分に対し、含まれる事例数の和が近傍事例数閾値以上となるまで、その平均値同士が近い順に区分を抽出する
（ステップ３）ステップ２で得られる区分集合を、各区分の近傍区分集合とする。
【００５６】
近傍事例集合出力部３２は、各区分の近傍区分集合に含まれる事例集合を、近傍事例集合として出力する。
【００５７】
近傍区分集合抽出部３１の動作を示すフローチャートを図５に示す。まず、区分集合データベース２１と事例集合データベース２２とからそれぞれ区分集合と事例集合を取得し、区分における平均値を全区分について計算する（ステップＳ２１１，Ｓ２１２）。区分における平均値は区分における平均値データベース２６に蓄積される。次に区分の平均値を用いて、他の区分との距離を計算し（ステップＳ２１３）、全区分について計算する（ステップＳ２１４，Ｙｅｓ）。他の区分との距離は、他の区分との距離の集合として、データベース２３Ａに蓄積される。
【００５８】
次に、求められた距離に基づいて、事例数和が近傍事例数閾値個となるまで距離が近い順に区分を抽出する（ステップＳ２１５）。この抽出処理には、データベース２２、２３Ａ，２４からそれぞれ事例集合、他の区分との距離の集合、近傍事例数閾値が用いられる。
【００５９】
そして、全区分について区分が抽出されると（ステップＳ２１６，Ｙｅｓ）、データベース２５Ａから全区分の近傍区分集合が出力される（ステップＳ２１７）。
【００６０】
この動作にあるように、近傍区分集合抽出部３１は、近傍を抽出する際に、事例集合の近傍ではなく区分集合の近傍を探索する。このことにより、抽出対象の数が減少し、事例集合の近傍を探索する場合に比べ、より高速に動作することが可能となる。
【００６１】
（３：説明変数としてカテゴリ値変数を指定する場合）
次に、説明変数としてカテゴリ値変数を指定する場合について説明する。図６は、説明変数としてカテゴリ値変数を指定する場合を示すブロック図である。
【００６２】
図６において、区分生成部１１は図１と同様に説明変数に存在するカテゴリ値それぞれを区分として出力する。
【００６３】
近傍事例集合抽出部１２（図４の例においては近傍区分集合抽出部３１）は各カテゴリ値間の距離をユーザーに入力させ、カテゴリ値間距離が近い順に近傍事例（図４の例においては近傍区分）を抽出し、近傍事例集合（図４の例においては近傍区分集合）を出力する。
【００６４】
例えば、説明変数「職種」が「会社員」「アルバイト」「無職」の３種類の値を持ち、その頻度がそれぞれ８０，１０，１０とする。このとき、区分生成部１１は「会社員」「アルバイト」「無職」の３つの区分を出力する。また、近傍事例集合抽出部１２に、ユーザーが近傍事例数閾値として「２０」を入力し、下表のカテゴリ値間距離を入力したとする。
【００６５】
（説明変数１）    （説明変数２）            距離
会社員            アルバイト              １
会社員            無職                    １
アルバイト        無職                    ０．５
【００６６】
このとき、近傍事例集合抽出部１２は、「会社員」の近傍事例集合として説明変数が「会社員」である事例集合を出力する。また、「アルバイト」「無職」間の距離が最も小さいため、「アルバイト」の近傍事例集合として説明変数が「アルバイト」または「無職」である事例集合を、「無職」の近傍事例集合として説明変数が「アルバイト」または「無職」である事例集合を出力する。
【００６７】
（４：複数の説明変数（説明変数群）を指定する場合）
次に、複数の説明変数（説明変数群）を指定する場合について説明する。
【００６８】
ここでは、年齢と年収の２つの説明変数が指定されたものとして説明する。年齢は20歳と30歳の２区分、年収は300万、400万、500万の３区分を持つとする。ここでは、簡単のため、各区分には１種類の値しか存在しないものとする。
【００６９】
区分生成部１１は、各区分が各説明変数の区分の組み合わせであるような区分集合を出力する。上記の例では20歳かつ300万、20歳かつ400万、20歳かつ500万、30歳かつ300万、30歳かつ400万、30歳かつ500万の６つの区分からなる区分集合を出力する。
【００７０】
近傍事例集合抽出部１２は、事例数が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍事例集合を出力する。例えば、ある区分と事例との距離を以下の式（式(２Ａ，２Ｂ)）で定義し、各区分から近い順に近傍事例集合を抽出する。
【００７１】
区分ｘと事例ｙの距離
＝[Σ｛（ｉ番目の説明変数の区分ｘの平均値−事例ｙの値）／
（ｉ番目の説明変数の最大値−最小値）｝2]1/2            （２Ａ）
【００７２】
ただし、加算はｉ＝１〜説明変数数について行う。なお、区分間の距離も同様に以下の式で計算できる。
【００７３】
区分ｘと区分ｙの距離
＝[Σ｛（ｉ番目の説明変数の区分ｘの平均値−区分ｙの平均値）／
（ｉ番目の説明変数の最大値−最小値）｝2]1/2            （２Ｂ）
【００７４】
ただし、加算はｉ＝１〜説明変数数について行う。
【００７５】
上記の例では、各区分と事例間の距離は図７に示す表のようになる。この表に従い近い順に事例を抽出することで、各区分の近傍事例集合を抽出できる。
【００７６】
目的変数分布計算部１３、重要度計算部１４は上述したものと同じでありここでの説明を省略する。
【００７７】
（５：説明変数群のうちの一つに時刻を表す変数を指定する場合）
次に、複数の説明変数を指定する場合において、更に説明変数群のうちの一つに時刻を表す変数を指定することで、時系列データに対して重要度を計算する場合について説明する。
【００７８】
ここでは、年、年齢の２つの説明変数が指定されたものとして説明する。年齢は２０歳と３０歳の２区分、年は１９９５年、２０００年、２００５年の３つの区分を持つとする。なお、ここでは、簡単のため、各区分には１種類の値しか存在しないものとして説明するが、２種類以上の値を持ってもよいことは言うまでもない。
【００７９】
各部の処理は上記実施の形態に記載したものと同等である。上記の例からは１９９５年かつ２０歳、２０００年かつ２０歳、２００５年かつ２０歳、１９９５年かつ３０歳、２０００年かつ３０歳、２００５年かつ３０歳の６区分の重要度を計算でき、２０歳および３０歳の１９９５年から２００５年までの重要度の時間的変化を捉えることができる。
【００８０】
（６：近傍事例数閾値計算）
次に、図８に示すように、近傍事例数閾値を算出して近傍事例集合抽出部１２（図４の場合は近傍区分集合抽出部３１）に出力する近傍事例数閾値計算部について説明する。
【００８１】
近傍事例数閾値計算部６１の動作は図９のフローチャートのように示される。まず、事例集合から事例数を計算するとともに（ステップＳ６１１）、目的変数値最小事例数を計算し（ステップＳ６１２）、次式（式(３)）を計算する（ステップＳ６１３）。
【００８２】
「事例数：A」×「目的変数値：B」÷「近傍内目的変数値事例数閾値：C」
（３）
【００８３】
一方、計算された事例数から事例数と近傍比閾値の積を計算し（ステップＳ６１４）、近傍事例数閾値と比較して小さい方を選択する（ステップＳ６１５）。そして、この選択された値と（式(３））の値の大きい方を選択し（ステップＳ６１６）、得られる値を近傍事例数閾値とする。
【００８４】
このように、近傍事例数閾値計算部６１は、事例集合と近傍比閾値を入力とし、事例集合の事例数と近傍比閾値の積を近傍事例数閾値として出力する。近傍比閾値はユーザーが、例えば０．１等と指定する。このことにより、ユーザーが事例集合の事例数を考慮せず、より容易に近傍事例数閾値を指定することができる。
【００８５】
（７：目的変数分布計算）
次に、目的変数分布計算部１３の動作の一例を説明する。目的変数分布計算部１３は、近傍事例集合の各事例ごとに、基準となった区分との間の距離を計算し、距離が小さいほど大きくなるような重みを用いて目的変数分布を計算する。
【００８６】
近傍事例集合の各事例と基準となった区分との間の距離は、（４：複数の説明変数（説明変数群）を指定する場合）で説明したような距離計算方法（式(２Ａ,２Ｂ)）で得ることができる（説明変数数が1の場合も同様に計算できる）。
【００８７】
今、i番目の区分とj番目の近傍事例との距離をd(i,j)としたとき、例えば、i番目の区分の目的変数値cの目的変数分布p(i,c)は以下の式（式(４)）により計算できる。
【００８８】
p(i,c)＝Σ（1/(1+d(i,j))）／Σ（1/(1+d(i,j))）          （４）
【００８９】
ただし、分子の加算はｊについて目的変数値がｃである近傍事例について行い、分母の加算はｊについて全ての近傍事例について行われる。
【００９０】
この方式により、目的変数分布の計算において、より近い近傍事例をより重視することができ、より精度の高い目的変数分布を求めることが可能となる。
【００９１】
（８：近傍事例数閾値（近傍比閾値））
次に、近傍事例数閾値を入力するため、上述した近傍事例数閾値計算部６１に変わりユーザーが入力する場合について、図１０、図１１を用いて説明する。近傍事例数閾値（近傍比閾値）は、近傍事例数閾値（又は近傍比閾値）入力部８１において、ユーザーに近傍事例数閾値（近傍比閾値）を入力させ、その入力値に基づいて計算された結果をユーザーに提示し、近傍事例数閾値（近傍比閾値）を必要に応じて変更させることにより得られる。
【００９２】
この場合、重要度一覧表示部８２が重要度計算部１４の出力である重要度をユーザーに一覧表示し、入力された近傍事例数閾値（近傍比閾値）を変更するか否かを判断させる。
【００９３】
すなわち、ユーザーは、重要度一覧を確認し、重要度の変化が激しく誤差の影響が大きく出ていると判断した場合、近傍事例数閾値（近傍比閾値）をより大きく設定する。逆に重要度の変化が乏しく近傍が大きすぎると判断した場合には近傍事例数閾値（近傍比閾値）をより小さく設定する。このようなユーザーによる近傍事例数閾値（近傍比閾値）指定と重要度一覧の提示を繰り返し、最終的に適切な近傍事例数閾値（近傍比閾値）を入力させ、適切な影響度を出力する。
【００９４】
ただし、ユーザーによる上記判断を所定値を装置に設定することにより自動的に近傍事例数閾値（近傍比閾値）を設定させることもできる。
【００９５】
以下、自動設定できるようにした場合の近傍事例数閾値（近傍比閾値）入力部８１の動作を図１１のフローチャートを用いて説明する。
【００９６】
まず、近傍事例数閾値の初期値を指定し（ステップＳ８１１）、重要度を計算し（ステップＳ８１２）、重要度一覧を取得する（なお、ユーザーにはモニタのため表示するようにしもよい）（ステップＳ８１３）。そして、重要度の変化が激しいと判断（予め定めた所定値を越えると判断）される場合は（ステップＳ８１４，Ｙｅｓ）、近傍事例数閾値を現在の値（指定された値、または変更された値）より所定値だけ大きくするよう再設定し（ステップＳ８１５）、近傍事例数閾値としてデータベース２４に格納する。
【００９７】
一方、重要度の変化が激しくないと判断（予め定めた所定値を越えないと判断）される場合は（ステップＳ８１４，Ｎｏ）、重要度の変化が低いか（乏しい）否か判断され（ステップＳ８１６）、低いと判断（予め定めた所定値を越えると判断）される場合（ステップＳ８１６，Ｙｅｓ）は近傍事例数閾値を現在の値（指定された値、または変更された値）より所定値だけ小さく再設定し、近傍事例数閾値とし（ステップＳ８１７）、データベース２４に格納する。
【００９８】
また一方、重要度の変化が低くないと判断された場合は（ステップＳ８１６，Ｎｏ）、現在の値を近傍事例数閾値として処理を終了する。
【００９９】
なお、ユーザーは上述の各判断ステップ、あるいは近傍事例数閾値（近傍比閾値）の変更ステップにおいて、ユーザーによる判断を行い、或いは入力値を決定して設定するようにしても良いことは言うまでもない。
【０１００】
以下では、上述した本実施の形態と従来方式の相違を、購買履歴データの例を用いて説明する。ここでは、近傍比閾値をユーザーが指定する場合について説明する。
【０１０１】
説明変数を「年齢」とし、目的変数を「購買履歴」とする。年齢は26〜44歳の1歳刻みの数値変数とし、購買履歴は「購買あり」「購買なし」の２値とする。
【０１０２】
ここで、各年齢の事例数と目的変数分布（購買あり:購買なし）および式(1)によって得られる重要度が図１２に示されるような事例集合を考える。
【０１０３】
この条件の下で、従来手法（区分及び移動平均）の２つと本実施の形態との全３つの方式によって得られる目的変数分布および重要度が、どれだけ真のものに近いかを比較する。
【０１０４】
ここでは誤差を含まない事例集合を用意したが、実際のデータは誤差を含む。そのような状況では、各区分の目的変数分布を求める際に使用する事例数をある程度大きくして、誤差の影響を極力軽減する必要がある。
【０１０５】
そこで、以下の各方式では、各区分の目的変数分布を求める際に使用する事例数を極力100以上とするように各方式のパラメータを決定するものとする。なお、計算結果は小数点以下２位までで丸めてある。
【０１０６】
（従来手法（区分による手法））
ここでは、全ての区分が100以上の事例数とするため、26〜35歳、36〜44歳に２等分するものとする。このとき、各区分の事例数、目的変数分布、重要度は図１３に示されるようになる。
【０１０７】
（従来手法（移動平均））
ここでは、できるだけ各移動平均幅内の事例数が100以上となるよう、移動平均幅を5とする（前後５歳以内で平均をとる）。このとき、各年齢の移動平均幅内事例数、目的変数分布、重要度は図１４に示されるようになる。
【０１０８】
（実施の形態の手法）
区分を１歳おき、近傍比閾値を0.1として本実施の形態で計算すると、各年齢の近傍事例数、目的変数分布、重要度は図１５のようになる。（結果が同じになる年齢はまとめてある）
【０１０９】
以上3手法による年齢ごとの重要度を図１６に示す。
【０１１０】
以上のように、従来手法では35歳以上において、真の重要度（常に0.8）とは大きく異なる目的変数分布と重要度が得られるのに対し、本実施の形態による手法では、正しい目的変数分布と重要度が得られており、本実施の形態の手法を用いることで、頻度が大きく変化する説明変数においても、区分が細かく、かつ誤差の影響を受けにくい重要度を求めることができている。
【０１１１】
次に、本実施の形態により時系列データに対する計算例を説明する。説明変数を「年齢」とし、目的変数を「購買履歴」とする。さらにそのデータを採集した「年」も説明変数に加えるとする。
【０１１２】
「年齢」は２区分とし、その平均はそれぞれ20歳、30歳とする。同様に「年」も2000年、2001年、2002年の３区分とする。各区分の事例数と目的変数分布、各区分の単純な重要度は図１７のとおりとする。2000年と2001年の区分は事例数が少なく、目的変数分布に大きな誤差が含まれている状況を表している。
【０１１３】
なお、全体の目的変数分布は0.5:0.5である。また、近傍比閾値を0.1と指定するものとする。
【０１１４】
上述した（４：複数の説明変数（説明変数群）を指定する場合）で説明した式（式（２Ａ，２Ｂ））を用いて、各区分間の距離を計算すると、図１８のようになる。
【０１１５】
以上の距離に従い、各区分の類似事例集合を求め、（１：基本構成）で説明した方式で各区分の目的変数分布と重要度を求めると図１９のようになる。
【０１１６】
以上、本発明の実施の形態１によれば、各区分の単純な重要度と上の表の重要度を比べると、低頻度な区分における重要度の大きな変化が緩和されており、誤差の影響を軽減できていることが分かる。
【０１１７】
実施の形態２．
以下、実施の形態２として、重要度計算部１４の新規構成について、図２２を用いて説明する。
【０１１８】
本実施の形態２における重要度計算部１４Ａは、各区分の目的変数分布と事例集合から各区分の重要度を計算する基本重要度計算部９１と、各区分の目的変数分布と事例集合と有意水準から、各区分が有意かどうかを判断する有意性判断部９２と、各区分の重要度と各区分の有意性と非有意時重要度を入力とし、ある区分が有意であればその区分の重要度をそのまま出力し、ある区分が有意でなければその区分の重要度と非有意時重要度の小さい方を出力する重要度選択部９３とから構成することができる。
【０１１９】
重要度計算部１４Ａは、各区分の目的変数分布と事例集合から各区分の基本重要度を計算する（基本重要度計算ステップ）。基本重要度は、実施の形態１の重要度計算部１４と同様に、例えば、特開2005-302054号公報による重み計算方法のように、説明変数値における目的変数分布と全体の目的変数分布のずれから計算する。
【０１２０】
有意性判断部９２は、各区分の目的変数分布と事例集合と有意水準から、各区分が有意かどうかを判断する（有意性判断ステップ）。ある区分が有意かどうかを判断するには、説明変数値がその区分に含まれるか否かと目的変数が独立かどうかを検定すること（独立性検定）により判断できる。
【０１２１】
区分vの目的変数分布を求める際に用いた近傍集合の事例数をN(v)、事例集合の事例数をN(v)、区分vにおける目的変数cの分布をp(c|v)、事例集合における目的変数cの分布をp(c)とする。このとき、独立性検定のためのカイ２乗値は以下の（５）式により求められる。
【０１２２】
N(v,c)=N(v)p(c|v)
N(c)=Np(c)
とするとき、
【０１２３】
χ2=Σ［(N(v,c)−N(v)p(c))2／N(v)p(c)
＋((N(c)−N(v,c))−(N(c)−N(v)p(c)))2／(N(c)−N(v)p(c))］  （５）
ただし、上記加算はｃについて行う。
【０１２４】
自由度νのカイ２乗値のαパーセント点をχ2α(ν)とすると、独立性検定は、以下の式を満たす区分を有意と判断し、満たさない区分を有意ではないと判断する。
【０１２５】
χ2＞χ2s(Nc−1)   (６)
【０１２６】
ただし、sは入力された有意水準、Ncは目的変数値の種類数とする。例えば、s=0.05、Nc=2の場合、式(６)の右辺はおよそ3.84である。
有意水準はユーザーが指定可能であるが、一般には0.05が使用される。
【０１２７】
重要度選択部９３は、各区分の基本重要度と各区分の有意性と非有意時重要度を入力とし、ある区分が有意であればその区分の基本重要度をそのまま出力し、ある区分が有意でなければその区分の基本重要度と非有意時重要度の小さい方を出力する（重要度選択ステップ）。非有意時重要度には非負の十分小さな値をユーザーが指定するものとする。この結果、有意でないと判断された区分の重要度が十分小さくなることが保障される。特に、非有意時重要度に0を指定した場合、有意でないと判断された区分の重要度には常に0（その区分は全く重要性がないことを意味する）が出力される。
【０１２８】
ここで、有意性判断部９２が有意性なしと判断したということは、すなわち、区分vの目的変数分布と事例集合の目的変数分布のずれの原因はノイズであると判断したということである。逆に有意性判断部９２が有意性ありと区分vの目的変数分布と事例集合の目的変数分布のずれの原因はノイズではない（別の原因がある）と判断したということである。このことが、重要度選択部９３において有意でないと判断された区分の重要度を十分小さな値に設定する根拠であり、この処理により重要度が誤差の影響を受けにくくなっている。
【０１２９】
ただし、有意性判断部９２における有意性の判断の際、目的変数分布を求める際に用いた近傍集合の事例数N(v)は十分大きい必要がある。もしも、N(v)が小さいと、式(５)のカイ２乗値は小さくなり、式(６)を満たすことが困難になるため、区分vは有意ではないと判断されやすくなり、有意性の判断が信頼できなくなる。
【０１３０】
しかし、区分内での事例集合から目的変数分布を求める従来手法では、区分が細かくなるに従いN(v)が小さくなり、有意性の判断が信頼できなくなっていた。それに対し、本特許の方式により目的変数分布を求めた場合、N(v)が十分に大きいことが保障され、常に有意性の判断の信頼性を高く維持できる。この結果、区分の細かさに関わらず、誤差の影響を受けにくい重要度を出力することが可能となる。
【０１３１】
上述した本発明の実施の形態において、各フローチャートに示したステップを重要度計算プログラムとして、コンピュータにより読取り可能な記録媒体に記憶させることによって、重要度計算方法をコンピュータに実行させることが可能となる。なお、本発明において、上記コンピュータにより読取り可能な記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の可搬型記憶媒体や、コンピュータプログラムを保持するデータベース、或いは、他のコンピュータ並びにそのデータベースや、更に回線上の伝送媒体をも含むものである。
（付記１）  事例集合と説明変数から重要度を計算することをコンピュータに実行させる重要度計算プログラムであって、
事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成ステップと、
事例集合と前記区分生成ステップにより得られた区分集合と近傍事例数閾値とを用いて、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出する近傍事例集合抽出ステップと、
前記近傍事例集合抽出ステップにより抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算ステップと、
前記目的変数分布計算ステップにより得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算ステップと
を備えてコンピュータに実行させる重要度計算プログラム。
（付記２）  付記１に記載の重要度計算プログラムにおいて、
前記近傍事例集合抽出ステップは、事例集合と区分集合と近傍事例数閾値を用いて、事例数和が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍区分集合を出力する近傍区分集合抽出ステップと、
前記近傍区分集合抽出ステップにより得られた各区分の近傍区分集合に含まれる事例集合を、近傍事例集合として出力する近傍事例集合出力ステップと
を備えることを特徴とする重要度計算プログラム。
（付記３）  付記１に記載の重要度計算プログラムにおいて、
説明変数としてカテゴリ値変数と各カテゴリ値間の距離を用いる場合、
前記区分生成ステップは説明変数に存在するカテゴリ値それぞれを区分として出力し、前記近傍事例集合抽出ステップは前記区分生成ステップにより生成された区分と、前記各カテゴリ値間の距離とを用いて、カテゴリ値間距離が近い順に近傍事例を抽出することを特徴とする重要度計算プログラム。
（付記４）  付記２に記載の重要度計算プログラムにおいて、
説明変数としてカテゴリ値変数と各カテゴリ値間の距離を用いる場合、
前記区分生成ステップは説明変数に存在するカテゴリ値それぞれを区分として出力し、前記近傍区分集合抽出ステップは前記区分生成ステップにより生成された区分と前記各カテゴリ値間の距離とを用いて、カテゴリ値間の距離が近い順に近傍区分を抽出することを特徴とする重要度計算装置。
（付記５）  付記１乃至付記４のいずれかに記載の重要度計算プログラムにおいて、
複数の説明変数を用いる場合、
前記区分生成ステップは、各区分が各説明変数の区分の組み合わせである区分集合を出力することを特徴とする重要度計算プログラム。
（付記６）  付記５に記載の重要度計算プログラムにおいて、
前記複数の説明変数に時刻を表す変数が含まれる場合、
前記区分生成ステップは、各区分が時系列となるような区分集合を出力することを特徴とする重要度計算プログラム。
（付記７）  付記１乃至付記６のいずれかに記載の重要度計算プログラムにおいて、
近傍事例数閾値を入力する近傍事例数閾値入力ステップと、計算された重要度一覧を表示する重要度一覧表示ステップを備え、
ユーザー判断に基づいて、前記近傍事例数閾値入力ステップと、前記重要度一覧表示ステップとを繰り返し行うことを特徴とする重要度計算プログラム。
（付記８）  付記１乃至付記６のいずれかに記載の重要度計算プログラムにおいて、
事例集合と近傍比閾値を用い、事例集合の事例数と近傍比閾値の積を前記事例数閾値として出力する近傍事例数閾値計算ステップを備えることを特徴とする重要度計算プログラム。
（付記９）  付記８に記載の重要度計算プログラムにおいて、
近傍比閾値を入力する近傍比閾値入力ステップと、重要度一覧を表示する重要度一覧表示ステップを備え、
ユーザー判断に基づいて、前記近傍比閾値入力ステップと、重要度一覧を表示する重要度一覧表示ステップを繰り返し行うことを特徴とする重要度計算プログラム。
（付記１０）  付記１乃至付記９のいずれかに記載の重要度計算プログラムにおいて、
前記目的変数分布計算ステップは、近傍事例集合の各事例ごとに、着目する区分との間の距離を計算し、距離が小さいほど大きくなるような重みを用いて目的変数分布を計算することを特徴とする重要度計算プログラム。
（付記１１）  事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成部と、
事例集合と前記区分生成部より得られた区分集合と近傍事例数閾値とを入力とし、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出することができる近傍事例集合抽出部と、
前記近傍事例集合抽出部により抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算部と、
前記目的変数分布計算部により得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算部と
を備えてなる重要度計算装置。
（付記１２）  付記１１に記載の重要度計算装置において、
前記近傍事例集合抽出部は、事例集合と区分集合と近傍事例数閾値を入力とし、事例数和が近傍事例数閾値以上であるような各区分の近傍区分集合を出力する近傍区分集合抽出部と、
前記近傍区分集合抽出部により得られた各区分の近傍区分集合に含まれる事例集合を、近傍事例集合として出力する近傍事例集合出力部とにより構成されることを特徴とする重要度計算装置。
（付記１３）  付記１１に記載の重要度計算装置において、
説明変数としてカテゴリ値変数が入力された場合、
前記区分生成部は説明変数に存在するカテゴリ値それぞれを区分として出力し、前記近傍事例集合抽出部は前記区分生成部により生成された区分と、入力された各カテゴリ値間の距離とを用いて、カテゴリ値間距離が近い順に近傍事例を抽出することを特徴とする重要度計算装置。
（付記１４）  付記１２に記載の重要度計算装置において、
説明変数としてカテゴリ値変数が入力された場合、
前記区分生成部は説明変数に存在するカテゴリ値それぞれを区分として出力し、前記近傍区分集合抽出部は前記区分生成部により生成された区分と、入力された各カテゴリ値間の距離を用いて、カテゴリ値間距離が近い順に近傍区分を抽出することを特徴とする重要度計算装置。
（付記１５）  付記１１乃至付記１４のいずれかに記載の重要度計算装置において、
複数の説明変数が入力された場合、
前記区分生成部は、各区分が各説明変数の区分の組み合わせである区分集合を出力することを特徴とする重要度計算装置。
（付記１６）  付記１１乃至付記１５のいずれかに記載の重要度計算装置において、
近傍事例数閾値を入力する近傍事例数閾値入力部と、計算された重要度一覧を表示する重要度一覧表示部を備え、
ユーザー判断に基づいて、近傍事例数閾値の入力と、それにより計算された重要度一覧の提示を繰り返し行うことを特徴とする重要度計算装置。
（付記１７）  付記１１乃至付記１６のいずれかに記載の重要度計算装置において、
前記目的変数分布計算部は、近傍事例集合の各事例ごとに、着目する区分との間の距離を計算し、距離が小さいほど大きくなるような重みを用いて目的変数分布を計算することを特徴とする重要度計算装置。
（付記１８）  事例集合と説明変数から重要度を計算することをコンピュータが実行する重要度計算方法であって、
事例集合と説明変数を入力とし、事例集合を用いて説明変数を細分化して区分集合を得る区分生成ステップと、事例集合と前記区分生成ステップにより得られた区分集合と近傍事例数閾値とを用いて、事例数が前記近傍事例数閾値以上となる各区分の近傍事例集合を区分を超えて抽出する近傍事例集合抽出ステップと、
前記近傍事例集合抽出ステップにより抽出された各区分の近傍事例集合から目的変数分布を計算する目的変数分布計算ステップと、
前記目的変数分布計算ステップにより得られた各区分の目的変数分布と事例集合とから各区分の重要度を計算する重要度計算ステップと
を備える重要度計算方法。
（付記１９）  付記１乃至付記１０のいずれかに記載の重要度計算プログラムにおいて、
前記重要度計算ステップは、各区分の目的変数分布と事例集合から各区分の重要度を計算する基本重要度計算ステップと、
各区分の目的変数分布と事例集合と有意水準から、各区分が有意かどうかを判断する有意性判断ステップと、
各区分の重要度と各区分の有意性と非有意時重要度を入力とし、ある区分が有意であればその区分の重要度をそのまま出力し、ある区分が有意でなければその区分の重要度と非有意時重要度の小さい方を出力する重要度選択ステップと
を備えることを特徴とする重要度計算プログラム。
（付記２０）  付記１１乃至付記１７のいずれかに記載の重要度計算装置において、
前記重要度計算部は、各区分の目的変数分布と事例集合から各区分の重要度を計算する基本重要度計算部と、
各区分の目的変数分布と事例集合と有意水準から、各区分が有意かどうかを判断する有意性判断部と、
各区分の重要度と各区分の有意性と非有意時重要度を入力とし、ある区分が有意であればその区分の重要度をそのまま出力し、ある区分が有意でなければその区分の重要度と非有意時重要度の小さい方を出力する重要度選択部と
を備えることを特徴とする重要度計算装置。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
【図１】本発明の実施の形態の基本構成を示すブロック図である。
【図２】近傍事例集合抽出部１２の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態における頻度・真の目的変数分布と得られる目的変数分布の例を示す図である。
【図４】近傍事例集合抽出部の他の例を示すブロック図である。
【図５】近傍区分集合抽出部３１の動作を示すフローチャートである。
【図６】説明変数としてカテゴリ値変数を指定する場合について説明するブロック図である。
【図７】各区分と事例間の距離の一例を表す図である。
【図８】近傍事例数閾値計算部を示したブロック図である。
【図９】近傍事例数閾値計算部の動作を示すフローチャートである。
【図１０】近傍事例数閾値（近傍比閾値）入力部を示すブロック図である。
【図１１】近傍事例数閾値（近傍比閾値）の決定フローを示すフローチャートである。
【図１２】事例集合の一例を示す図である。
【図１３】従来手法（区分）による計算結果を示す図である。
【図１４】従来手法（移動平均）による計算結果を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態による計算結果を示す図である。
【図１６】従来の手法と本発明の手法の結果をグラフで示す図である。
【図１７】時系列データに対する事例集合の一例を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態により計算された各区分の距離を示す図である。
【図１９】本発明の実施の形態による計算結果を示す図である。
【図２０】従来手法（区分）による頻度・真の目的変数分布と得られる目的変数分布の一例を示す図である。
【図２１】従来手法（移動平均）による頻度・真の目的変数分布と得られる目的変数分布の一例を示す図である。
【図２２】本発明の実施の形態２における重要度計算装置を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１３３】
１  重要度計算装置、１１  区分生成部、１２,１２Ａ  近傍事例集合抽出部、１３  目的変数分布計算部、１４、１４Ａ  重要度計算部、２１  区分集合データベース、２２  事例集合データベース、３１  近傍区分集合抽出部、３２  近傍事例集合出力部、６１  近傍事例数閾値計算部、８１  近傍事例数（又は近傍比）閾値入力部、８２  重要度一覧表示部、９１  基本重要度計算部、９２  有意性判断部、９３  重要度選択部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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