特徴量と評価値を持つサンプル群を蓄積するメモリと、前記メモリに蓄積されたサンプル群の前記特徴量と前記評価値を用いて、新規サンプルの特徴量から評価値を推定する推定式の係数を算出する推定式算出手段と、新規サンプルの特徴量を前記推定式に適用することで推定評価値を算出する推定式適用手段とを有する回帰分析システムにおいて、前記推定式算出手段は、前記推定評価値が前記評価値を推定する精度を表す回帰評価関数を算出する回帰評価関数算出手段と、前記サンプル群中の複数のクラスを判別する精度を評価する判別評価関数を算出する判別評価関数算出手段と、前記回帰評価関数と前記判別評価関数とを合成して合成評価関数を算出する合成評価関数算出手段と、前記合成評価関数を最適化して推定式の係数を算出する合成評価関数最適化手段とを備えることを特徴とする回帰分析システム。前記合成評価関数算出手段は、前記回帰評価関数と前記判別評価関数の優先度を調整する優先度定数を使用して前記合成評価関数を算出する判別回帰優先度調整手段を含むことを特徴とする請求項1に記載の回帰分析システム。前記判別回帰優先度調整手段は、合成評価関数を最適化する前記優先度定数を探索する優先度定数探索手段を含むことを特徴とする請求項2に記載の回帰分析システム。評価値に数値分布を対応付ける、または、評価値が欠損している場合に数値分布を対応付けるテーブルを作成する評価値置換テーブル作成手段と、一部または全部のサンプルの評価値を前記評価値置換テーブル作成手段で対応付けられた前記数値分布に置換する、または、評価値が欠損している一部または全部のサンプルの評価値を前記評価値置換テーブル作成手段で対応付けられた前記数値分布として与える評価値置換手段と、評価値が置換された前記サンプル群を前記回帰評価関数算出手段と前記判別評価関数算出手段とに割り当てるサンプル割当て手段と、を含むことを特徴とする請求項1に記載の回帰分析システム。前記評価値置換テーブル作成手段の前記数値分布は、1つ以上の不等式で制限される数値範囲で表されることを特徴とする請求項4に記載の回帰分析システム。前記評価値置換テーブル作成手段の前記数値分布は、前記評価値を入力とする数値関数で表されることを特徴とする請求項4に記載の回帰分析システム。前記評価値置換テーブル作成手段の前記数値分布は、前記評価値と異なる数値とすることを特徴とする請求項4に記載の回帰分析システム。前記回帰評価関数算出手段で算出される前記回帰評価関数は、サンプル群の評価値と推定評価値との誤差のべき乗の総和とすることを特徴とする請求項1に記載の回帰分析システム。前記合成評価関数最適化手段の後に収束判定を行い、収束していない場合は評価値置換テーブル作成手段にフィードバックして前記テーブルを修正する収束判定手段を含むことを特徴とする請求項4に記載の回帰分析システム。前記特徴量の中で前記推定評価値との関連性が高い特徴量を選別する重要特徴量選別手段を含むことを特徴とする請求項1に記載の回帰分析システム。複数種類の評価値が互いに独立になる条件を定義する独立条件定義手段と、前記独立条件と複数種類の評価値に対応する複数の前記合成評価関数とを用いて、独立条件付き合成評価関数を算出する独立条件付き合成評価関数算出手段と、を含むことを特徴とする請求項1に記載の回帰分析システム。前記独立条件定義手段は、2種類の評価値が互いに独立になる条件を、2種類の評価値の軸ベクトルの内積を各軸ベクトルの絶対値で除算して得られる余弦によって定義することを特徴とする請求項11に記載の回帰分析システム前記独立条件付き合成評価関数算出手段は、独立条件の強さを表す独立条件定数を使用して前記独立条件付き合成評価関数を算出することを特徴とする請求項11に記載の回帰分析システム。前記独立条件付き合成評価関数算出手段で用いる前記独立条件定数を探索する独立条件定数探索手段を含むことを特徴とする請求項13に記載の回帰分析システム。評価値を有する蓄積されたサンプル群の一部または全てについて、評価値置換テーブルにしたがってそれぞれの評価値を数値分布に置換すること、評価値が数値分布に置換された前記サンプル群を回帰評価関数算出手段と判別評価関数算出手段とに割り当て、前記回帰評価関数算出手段により推定評価値が前記評価値を推定する精度を表す回帰評価関数を算出し、前記判別評価関数算出手段により前記サンプル群中の複数のクラスを判別する精度を評価する判別評価関数を算出すること、前記回帰評価関数と前記判別評価関数とを合成して合成評価関数を算出すること、前記合成評価関数を最適化して推定式の係数を算出すること新規サンプルの特徴量を前記推定式に適用することで前記新規サンプルの推定評価値を算出することの手順を有する回帰分析方法。しかし、このように2ステップを経るアルゴリズムには、運用面と精度面で問題点がある。運用面では、ステップで、新規サンプルが本来はグループと判別されるところをグループと誤判別された場合に、ステップに進めずに評価値が算出されないという問題点がある。医療分野で説明すると、疾患の有無が分からない新規被験者のデータにステップの判別基準を適用して健常者と判別されたが、医師は疾患の可能性があると診断した場合が挙げられる。この場合は、医師は推定された評価値を知りたいが、ステップに進めずに評価値が推定されないことが問題となる。他にも、治療によって重症から軽症に推移する場合に、重症の間は評価値が推定されるが、軽症になると健常群と判別されて評価値が推定されない可能性がある。精度面では、サンプル群のデータ数が少ないためにステップで得られる基準が低精度になり、低精度な2ステップを経ることで、最終的な推定値の精度が更に低下する問題が生じる。医療分野では、疾患群のデータの不足から、特にステップの回帰の精度が低下する場合が多い。疾患群のデータは、患者の同意取得が困難であることや、多忙な医師が診察治療の間に検査を行うことが難しいこと、一つの病院に通院している同一疾患の患者数が限られていること等から、大規模に収集することは難しい。そこで、上記の問題を解決するために、ステップによるグループの判別と、ステップによる評価値の推定を同時に実現する新しい手法が必要である。この手法では、グループの評価値は統一的な1つの指標で表され、グループの判別はその指標と閾値との大小比較によって行う。このような手法が実現すると、運用面と精度面で以下のメリットがある。運用面では、従来法で生じた、ステップの判別結果次第で、ステップに進めずに評価値を推定できない問題を解消できる。つまり、どのサンプルに対しても評価値を推定できるというメリットが生じる。医療分野で説明すると、ステップによる疾患群健常群の判別結果と医師の診断とが矛盾することで、重症度を算出できない問題が生じない。また、健常者と患者の重症度を統一的な1つの指標で扱うため、患者が治療によって重症から軽症に推移する様子を一貫して1つの指標で経過観察できる。精度面では、ステップとステップで別々に用いていたデータを同時に使用することで、評価値の推定精度を向上させるメリットが生じる。医療分野では、データ収集が容易な健常群を同時に使用することで、疾患群のデータ不足による汎化性の低下が緩和される。以下、1つ目の本発明を実施するための形態以下実施形態という。について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。本発明は様々な産業分野のデータに適用可能であるが、本実施形態は医療分野で適用される。本実施形態で本発明を適用するデータは、健常群とパーキンソン病PDParkinson’sdisease群の指タッピング運動データと、そのPD群の重症度を評価したUPDRSftである。ここで、指タッピング運動とは、被験者の親指と人差し指を繰り返し開閉する運動である。UPDRSftとは、UPDRSの指タッピング運動fingertappingを評価する項目で、指タッピング運動の良否を採点した値である。PDは全身に運動障害が表れる疾患であり、特に手指の動作に振戦小さな震え筋固縮筋肉のこわばり運動緩慢運動が遅く小さくなること等の症状が顕著に表れる。医師はPD患者の指タッピング運動を目視で観察し、UPDRSftで良否を判断する。以降は、本発明の概要を説明し、従来法との相違を述べる。そして、本発明の各手段について述べる。その後、本発明を上記データに適用した結果を示す。≪実施形態1の主たる手段≫本発明の実施形態1のシステム構成を図1に示す。計測対象のデータは計測装置60で計測され、処理装置70に取り込まれる。特徴量抽出装置73では、取り込まれた元データから後で詳述する特徴量が抽出される。それぞれのデータサンプルから抽出された特徴量と、それらデータサンプルに付された評価値とは、メモリ73に蓄積される。処理装置70は、この特殊量と評価値の蓄積された値を用いて新規サンプルから推定評価値を算出するための推定式を最適化し、さらに同時に、その推定式で新規サンプルの特徴量から推定評価値を算出する処理を実行する。ここではこの処理を判別回帰処理と呼ぶ。図2は判別回帰処理のフローを示す。図1に示された判別回帰処理を行うための各ブロックは図2にも同一符号で示される。よってここでは図2にそって実施形態を説明する。メモリに蓄積されたサンプル群2全部または一部の特徴量201及び評価値202を回帰評価関数算出手段14に取り込み、回帰評価関数算出手段14にて回帰評価関数16を算出する。同様に、サンプル群2全部または一部の特徴量201及び評価値202を判別評価関数算出手段15に入力して、判別評価関数17を算出する。そして、合成評価関数算出手段18に回帰評価関数16と判別評価関数17を入力して、合成評価関数20を算出する。そして、合成評価関数最適化手段21によって合成評価関数20を最適化することで、推定式24が算出される。そして、推定式適用手段25によって、新規サンプル3の特徴量301を推定式に適用することで、推定評価値5を算出する。上記のように、判別と回帰を同時に行うと、従来法の2つの問題点が解決される。1つ目の問題点は、従来法では判別処理の後に回帰処理を適用するために、判別結果によっては回帰の推定値が算出されない点である。実施形態1では、判別と回帰を同時に行うために、全てのサンプルで評価値を推定できる。2つ目の問題点は、従来の回帰処理では、使用できる評価値を持つサンプル数が少ない場合に、回帰処理の推定精度が低下する点である。本発明では、評価値の欠損したサンプルであっても判別に使用することができるため、使用できるサンプル数が増加して、推定精度が向上する。≪精度を向上させるための追加手段≫さらに、本実施形態では、図3のように、図2のフローに以下の4つの手段を追加することで、推定式の精度を高めることが出来る。追加する手段は、評価値変換手段10と判別回帰優先度調整手段19と収束判定手段22と重要特徴量選別手段23の4つである。この4つの手段は、図2のフローに個別に追加してもよいし、同時に追加してもよい。以下、4つの手段の構成と効果をそれぞれ説明する。1つ目の評価値変換手段10は、回帰評価関数算出手段14および判別評価関数算出手段15の前に、サンプル群2の評価値202を数値または数値分布または数値範囲に変換する手段である。評価値変換手段10は、評価値置換テーブル作成手段11と評価値置換手段12とサンプル割り当て手段13から構成される。評価値置換テーブル作成手段11は、サンプル群2の評価値202と、数値または数値分布または数値範囲を対応させるテーブルを作成する。このテーブルは、サンプル群2の評価値202が欠損している場合も含む。評価値置換手段12は、上記のテーブルに基づいて、サンプル群2の評価値202を、数値または数値分布または数値範囲に置き換える。サンプル割り当て手段13は、サンプル群2のサンプルを、回帰評価関数算出手段14に入力するサンプルと、判別評価関数算出手段15に入力するサンプルとに割り当てる。このとき、回帰評価関数算出手段14と判別評価関数算出手段15との両方に入力されるサンプルがあっても良い。上記の評価値変換手段10の効果を説明する。あらかじめ数値で与えられたサンプル群2の評価値202を数値分布や数値範囲で変換すると、評価値の離散性が緩和される。そのため、評価値がより実態に近い回帰や判別が可能になり、推定式の精度が高まる。また、評価値が欠損している場合に、暫定的な数値や数値範囲や数値分布を与えることで、推定式の精度が高まる。次に、2つ目の判別回帰優先度調整手段19について説明する。判別回帰優先度調整手段19は、合成評価関数算出手段18において回帰評価関数16と判別評価関数17を合成する際に、判別と回帰との優先度を調整する手段である。優先度定数1901の大小で優先度を調整する。ここで、優先度定数1901は、優先度定数探索手段1902によって、推定式の精度が最も高くなるように探索された数値とする。尚、優先度定数1901は、予め決めた定数でもよい。上記の判別回帰優先度調整手段19の効果を説明する。まず、予め判別と回帰のどちらかを優先する必要がある場合に優先度の指定ができるというメリットがある。さらに、合成評価関数最適化手段21から得られた推定式24の推定精度を優先度定数探索手段1902の計算過程で用いれば、さらに推定精度を最大化することができる。次に、3つ目の収束判定手段22を説明する。本手段は、合成評価関数最適化手段21で最適化された結果が十分に収束したか否かを判定し、収束が不十分である場合には、評価値変換手段10の中の評価値置換テーブル作成手段11にフィードバックする。このフィードバックにより、評価値を置換する数値や数値分布や数値範囲を修正する。このフィードバックは、合成評価関数20の最適化が十分に収束したと判定されるまで繰り返し続けられる。収束判定手段22の効果は、予め定めていた評価値を数値や数値分布や数値範囲に置換するテーブルを合成評価関数最適化手段21の結果で修正することで、最終的に出力される推定式24の精度を向上することが出来る点である。最後に、4つ目の重要特徴量選別手段23を説明する。重要特徴量選別手段23は、合成評価関数最適化手段21から、推定精度に大きな影響を及ぼしている重要な特徴量を選別する手段である。重要特徴量選別手段23の効果を述べる。重要特徴量選別手段23から出力された重要特徴量4をサンプル群2の特徴量201にフィードバックすることで、重要特徴量4のデータのみ選別して、再度判別回帰処理を行うことが考えられる。この方法を用いると、回帰や判別で特徴量数が多い場合に生じ得る多重共線性を回避し、推定精度を向上させることができる。尚、特徴量201にフィードバックせずに、重要特徴量4を出力するだけでも良い。≪従来法との比較≫ここで、従来法のフローを図4に示して、本発明のフローとの違いを説明する。従来法では、判別処理101判別分析等によって健常群疾患群の判別を行った後に、疾患群と判別された場合のみに、回帰処理102重回帰分析等を適用して重症度を算出する。まず、サンプル群の特徴量10301に判別処理101を適用する。判別処理101の内部では、判別評価関数算出手段1011によって判別評価関数1012が算出される。そして、判別評価関数1012が判別評価関数最適化手段1013によって最適化されることで、判別式1014が算出される。次に、判別処理101とは別に、サンプル群の特徴量10501と評価値10502に回帰処理を適用する。回帰処理102の内部では、回帰評価関数算出手段1021によって回帰評価関数1022が算出される。そして、回帰評価関数1022が回帰評価関数最適化手段1023によって最適化されることで、推定式1024が算出される。疾患の有無重症度が分からない新しい被験者新規サンプル104のデータは、まず、判別式適用手段1015によって判別式1014が適用され、健常群疾患群に判別される。次に、ここで疾患群と判別された場合のみ、推定式適用手段1025によって推定式1024が適用され、推定評価値106が算出される。このように、従来法では判別式適用手段1015で疾患群と判別されないと推定評価値106を算出されないのに対して、本発明ではどのサンプルでも推定評価値5図2または図3が算出されるという違いがある。≪特徴量と評価値≫[特徴量]本発明に係る判別回帰処理の入力は、特徴量と評価値である。まず、特徴量について述べる。特徴量とは、サンプルから得られた元データから算出される、1個または複数個の数値である。ここで、元データには、画像音声電圧アンケート結果等、数値で表されるデータであれば何でも含まれる。カテゴリデータであっても、数値化することが出来れば、元データに含まれる。例えば、医療分野では、MRIやCTや心磁計で計測される医療画像、心電計で計測される波形、血液検査の成分値、患者に対するアンケート等が挙げられる。本実施形態では、指タッピング運動データから算出された特徴量を用いる。指タッピング運動とは、図5に示すように、親指と人差し指を繰り返し開閉させる運動である。2指を開いた状態41と2指を閉じた状態42を交互に繰り返す。本実施形態では、磁気センサ43を親指と人差し指にそれぞれ装着して、2指の距離44を計測する。磁気センサとは、2つのコイルから構成され、1つのコイルが発信した磁場をもう1つのコイルが受信することで、2コイルの距離を計測するセンサである。図6は健常者の典型的な指タッピングの波形、図6はPD患者の典型的な指タッピングの波形である。距離波形51は、磁気センサの出力電圧から換算される。距離波形51を微分することで、速度波形52と加速度波形53が得られる。これらの波形から、健常者は滑らかに開閉動作を繰り返していることが分かる。一方で、PD患者は、筋肉のこわばり筋固縮やリズム障害等の症状の影響で健常者とは異なった運動になっていることが分かる。このように指タッピング運動には健常者とPD患者の間で差異が顕著に表れるため、前述した通り、医師の目視による診断UPDRSftでも採用されている。これらの波形から、図6に示す21個の特徴量を算出する。図7の距離波形からは、以下の5個の特徴量を算出した。距離の最大振幅は、距離波形の最大値と最小値の差分である。総移動距離とは、全計測時間における距離変化量の絶対値の総和である。そして、距離の極大値の平均は指タッピング運動の極大値の平均値で、距離の極大値の標準偏差は毎回の指タッピング運動の極大値の標準偏差である。距離の極大点の近似直線の傾きは、極大点を近似した直線の傾きであり、主に計測時間中の疲労による振幅の変化を表すと考えられる。同様に、距離波形を微分して得られた速度波形からは、以下の7個の特徴量を算出した。速度の最大振幅は、速度波形の最大値と最小値の差分である。速度の極大値の平均は毎回の指タッピング運動の極大値の平均値で、速度の極小値の平均は毎回の指タッピング運動の極小値の平均値である。同じようにして、速度の極大値の標準偏差は毎回の指タッピング運動の極大値の標準偏差で、速度の極小値の標準偏差は毎回の指タッピング運動の極小値の標準偏差として算出される。ここで、速度の極大値とはオープニング動作中の最大値で、速度の極小値とはクロージング動作中の最小値である。さらに、エネルギーバランスは、オープニング動作中の速度2乗和とクロージング動作中の速度の2乗和との比である。総エネルギー値は、全計測時間中の速度の2乗和である。さらに、速度波形を微分して得られた図7の加速度波形については、下の5個の特徴量を算出した。加速度の最大振幅は、加速度波形の最大値と最小値の差分である。さらに、タッピング1周期中に表れる4種類の極値に着目して、オープニング動作時の加速度の極大値の平均、オープニング動作時の加速度の極小値の平均、クロージング動作時の加速度の極大値の平均、クロージング動作時の加速度の極小値の平均を算出した中に図示。これらの特徴量はそれぞれ、2指を開き始めた時点、開き終わった時点、閉じ終わった時点、閉じ始めた時点において作用する力に対応している。最後に、図7のタップインターバルのデータからは、4つの特徴量を算出した。タップ回数は、全計測時間中の指タッピング運動の回数である。タップインターバルの平均値は、距離波形の極小点から次の極小点の間隔であるタップインターバルに図示の平均値である。平均周波数は、距離波形をフーリエ変換した場合にスペクトルが最大になる周波数である。タップインターバルの標準偏差は、タップインターバルの標準偏差を表す。[評価値]次に、評価値について述べる。評価値は、サンプルに対して予め与えられた数値である。人が採点して得られた数値でも良いし、実験結果から得られた数値でも良い。サンプルを所定の基準で評価して得られた数値であれば、どのような指標でもよい。本実施形態では、評価値として、医師が採点した評価スケールであるUPDRSftを用いる。UPDRSftは、PDの評価スケールであるUPDRSの一項目で、0≦UPDRSft≦4の5段階の整数値である。UPDRSft0の場合は、指タッピング運動は正常とみなされ、UPDRSft4に近いほど重症であることを示す。医療分野では、本実施形態で用いるUPDRSの他に、PDの診断で用いられるYahrの重症度分類、ハンチントン病の診断で用いられるUHDRS、運動失調の診断で用いられるSARA、認知症の診断で用いられるMMSE等、様々な評価スケールがある。[本実施形態で用いるサンプル群]本発明を適用するサンプル群として、健常群196名男女50~70代とPD群28名男女60~70代の指タッピング運動を計測した。前述したように、疾患群のデータの入手は困難であるため、PD群が28名と少人数となっている。計測は、出来る限り大きく、出来る限り速くという指示を出して、右手の指タッピング運動を30秒間計測した。得られた波形から、前述の21個の特徴量を算出した。また、その指タッピング運動を医師が目視で採点したUPDRSftを評価値として記録した。上記のサンプル群から得られた特徴量および評価値を、図8に模式図で表した。図8のように、健常群では、各健常者がp個の特徴量を持ち、評価値は与えられない。PD群では、各PD患者にp個の特徴量と評価値が与えられる。図8のサンプル群は図2のサンプル群2として判別回帰処理1に入力される、図8の新規サンプルの特徴量は、図2の新規サンプル3として、図2の推定式適用手段25に入力され、推定評価値5が算出される。≪推定式の定義≫これ以降、本発明の構成及び具体的な適用方法について説明する。本実施形態では、推定式は、数1のように、特徴量を線形結合した式とする。この式においてxpは指タッピング運動データから得られた特徴量、wpは各特徴量に対応する重み、w0は定数項である。特徴量xpは、特徴量間のレンジの相違を解消するために正規化を行った後の特徴量である。正規化前の特徴量をxrpとすると、xpは、健常群のxrpの平均値mpと標準偏差σpを用いて、xpσpと算出される。尚、このような正規化を行わずに、元の特徴量の値をそのまま用いてもよい。このように、複数の特徴量を線形結合して新しい指標を作成する方法は、判別分析や重回帰分析等の多くの既存処理で採用されている。本発明では、このような線形結合による推定式に限らず、複数の特徴量を入力して一つの数値が算出される式であれば他の形式でも良い。例えば、数1の右辺のxpに代えて数2a、数2b、数2cのいずれかの基底関数φを用いた推定式が適用できる。数2aは線形結合の基底関数φを多項式とするものである。また数2bは基底関数をガウス分布とするもの、数2cはロジスティックシグモイド関数にするものである。尚、後述する合成評価関数の最適化でカーネル法を適用すると計算が簡単になる場合があるため、カーネルを用いて推定式を定めてもよい。尚、本実施形態では、評価値は1種類であるため推定式は1つで足りるが、複数の評価値を用いる場合は、推定式を複数定義する必要がある。≪評価値の変換≫評価値変換手段10図3について説明する。評価値変換手段10には、評価値置換テーブル作成手段11および評価値置換手段12およびサンプル割当て手段13が含まれる。本実施形態では、健常群にはUPDRSftが評価されていないため、評価値が欠損している。そのため、以下の解釈によって、評価値を数値範囲に置換する。UPDRSftは、0から4の整数値を取り、0が健常で、4に近づくと重症になるように定義されている。この定義に基づいて考えると、もし健常者の指タッピング運動をUPDRSftで評価したならば0以下の値になると推測される。つまり、UPDRSft0をPD患者と健常群の境界とし、UPDRSft≦0の範囲を健常群、UPDRSft0の範囲をPD群とみなす。以上より、本実施例では、健常群の欠損した評価値をUPDRSft≦0という数値範囲に置換する。尚、本実施形態では、欠損した評価値を1つの不等式で制限される数値範囲に対応付けたが、他の数値や数値分布に対応付けても良い。例えば、上限と下限を用いた2つの不等式で制限される数値範囲や、正規分布などの関数に対応付けてもよい。また、本実施形態では、欠損した評価値を変換したが、欠損していない評価値を数値分布に変換してもよい。例えば、UPDRSftが予め与えられているPD群について、評価値UPDRSft0を-05≦UPDRSft0の場合はeye2とし、ye≦0の場合はe0とする。なぜなら健常者は、健常群では推定評価値が健常を示す評価スケール0に近いほど、推定評価値の精度が高いと考えられるからである。このeをLOO法のテスト用データ1個に対して毎回計算し、その平均値を推定評価値の精度とする。この定義から、eが小さいほど推定評価値の精度が高いことになる。尚、回帰と判別の性能を評価可能な指標であれば、上記の指標以外の指標で評価しても良い。さらに、回帰と判別の性能をそれぞれ別に評価してもよい。本研究では、提案手法である本発明のほか、従来法判別分析と重回帰分析を併用も適用して、両者の重症度定量化の精度を上記のeを用いて比較する。尚、上記のeによる評価以外に、感度疾患群と疾患と判別する割合特異度健常群を健常と判別する割合による判別精度の評価も行う。また、データの分布を観察するために、LOO法を用いずにN個のデータで学習したモデルを同一のN個のデータに適用し、全データの推定評価値をプロットして評価する。[本発明の適用結果]健常群とPD群の指タッピング運動データに、本発明を適用した結果を示す。その後、同一データを従来法判別分析により健常群とPD群を判別後、PD群に対してのみ重回帰分析により評価値を算出を適用した結果を示し、本発明の結果と比較する。<本発明を適用した結果>図15は、本発明を適用した結果である。横軸は評価スケールであるUPDRSft、縦軸は本発明で出力した推定評価値である。印は健常群、○印はPD群を表している。健常群のUPDRSftは評価されないので、UPDRSft0としてプロットしている。この結果は、LOO法を使わず、n個のデータでモデルを学習し、そのモデルに同一のデータを適用して評価値を算出した結果を示している。次に、図15bに示す表は、LOO法を用いて、本発明の推定評価値による判別精度を示していた表である。感度疾患群と疾患と判別する割合は100。0、特異度健常群を健常と判別する割合は816であることが分かる。図15に示す表は、本発明の重症度定量化の精度を、LOO法によって評価した結果である。健常群では0371、PD群では3290、全体では1648であることが分かる。<従来法を適用した結果>図16及びは、健常群とPD群の指タッピング運動データに、従来法判別分析によって健常群疾患群の判別を行った後に、疾患群に対してのみ重回帰分析を適用して評価値を算出する方法を適用した結果である。横軸は評価スケールであるUPDRSft医師の採点した評価スケール、縦軸は重回帰分析で出力した推定評価値である。印は健常群、○印はPD群を表している。健常群にUPDRSftは評価されないので、UPDRSft0としてプロットしている。図16は、判別分析で疾患群と判別されたデータのみをプロットした図である。図16は、判別分析の判別結果を問わず全データをプロットした図である。尚、これらの図16の結果は、LOO法を使わず、N個のデータでモデルを学習し、そのモデルに同一のデータを適用して評価値を算出した結果である。図15に示す表は、LOO法を用いて、従来法での判別精度を示した表である。感度は893、特異度は934であることが分かる。図16に示す表は、本発明の重症度定量化の精度を、LOO法によって評価した結果である。健常群では6970、PD群では5537、全体では6027であることが分かる。<本発明の結果と従来法の結果の比較>本発明の判別結果図15に示す表を従来法の1つ目の処理である判別分析による判別結果図16に示す表と比較すると、判別精度については、感度は107低く、特異度は78高いことが分かる。このことから、本発明は、判別分析と比較して、疾患群と健常群との判別が曖昧な場合は疾患群と判別しやすいことが分かる。つまり、本発明は疾患の可能性がある被験者を広く検出でき、スクリーニング検査に適切なアルゴリズムであると言える。また、図15に示す表と図16に示す表を比較すると、本発明の方が従来法よりも、健常群に対する推定評価値の精度が20倍程度高く、健常群疾患群を全体として見ても3倍以上精度が高いことが分かる。次に、データの分布図15、図16から、推定評価値の妥当性を考察する。図16より、従来法では、健常者で疾患群と判別されているデータの推定評価値が健常を表す0より大きく、PD群の推定評価値と同程度の値となっていることから、従来法による推定評価値は妥当でないと考えられる。一方、図15より、本発明では、健常群の推定評価値は0に近く、PD群の軽症のデータと同じレベルに収まっている。このことから、本発明の推定評価値は妥当であると考えられる。さらに、図16に、従来法で判別分析によって健常群と判別されたデータに対しても重回帰分析の結果から推定評価値を算出した場合を図示した。この場合は、健常群であっても、0を大きく上回りPD群と同レベルまたはそれ以上の推定評価値が算出されているサンプルがあることが分かる。このように、健常群と判別されたにもかかわらず、推定評価値が異常に高いのは妥当ではないと考えられる。この原因は、従来法の2つ目の処理である重回帰分析で疾患群のデータしか用いなかったため、汎化性が低くなったためと考えられる。反対に、本発明では、データの不足している疾患群のみを用いて回帰を行うのではなく、データを入手しやすい健常群と疾患群との判別も考慮したため、汎化性を高めることが出来たと考えられる。以上をまとめると、本発明は従来法と比較して、重症度定量化の精度が高いと言える。また、従来法は疾患群と判別されたデータのみに評価値を算出するのに対して、本発明は症状の軽重を問わず推定評価値を算出することができる。これらの点で、本発明は従来法よりも優れていると言える。<重要な特徴量の選別結果>使用した21個の特徴量の中で、推定評価値との相関係数が最も高かったのはタップインターバルの標準偏差で、04595であった。よって、タップインターバルの標準偏差が評価値を推定するにあたって、最も重要な特徴量であると分かる。≪実施形態2≫以下、実施形態2について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。本実施形態では、実施形態1で説明した判別回帰処理に基づいて、複数評価値のための判別回帰処理を示す。以下では、特に、2種類の疾患の重症度を推定する場合を想定して説明する。図17に、2種類の疾患疾患群1疾患群2の重症度を定量化する場合のフローを示す。図の上部から説明する。まず、実施形態1で示した方法で、疾患群1に対して、回帰評価関数16Er1判別評価関数17Ed1合成評価関数20E1を算出する。同様に、疾患群2に対しても、回帰評価関数16Er2判別評価関数17Ed2合成評価関数20E2を算出する。次に、このE1とE2を用いて、独立条件付きの合成評価関数2006Eを算出する。このEを算出する部分が、本実施形態が実施形態1と異なる点である。以下、Eの算出方法について述べる。独立条件付き合成評価関数2006Eは、で定義される。ここで、E1は健常群と疾患群1の判別回帰のための合成評価関数であり、E2は健常群と疾患群2の判別回帰のための合成評価関数である。csは、疾患1の重症度定量化と、疾患2の重症度定量化との優先度を調整する定数疾患優先度定数2014である。csは0以上1以下で、疾患1の重症度定量化の精度を重視する場合は小さい値に設定し、疾患2の重症度定量化の精度を重視する場合は大きい値に設定する。T0は、疾患群1の重症度と疾患群2の重症度とが独立になる条件以下、独立条件を表す変数であり、詳細は後述する。c0は独立条件の強さを定める定数独立条件定数2012である。c0には、0以上の数値を設定する。c0に大きい値を設定するほど、ye1とye2が正確に直交した状態に近づく。前述したT0について説明する。T0は、独立条件定義手段2011で定義される。T0は、疾患群1の推定重症度と疾患群2の推定重症度とが独立になることを表す変数である。ここで、各疾患の重症度が独立であるとは、疾患1と疾患2は互いに関連がなく、同時に発症することはないという意味である。つまり、疾患1の重症度ye1が高い場合は疾患2の重症度ye2は低く、疾患2の重症度ye2が高い場合は疾患1の重症度ye1は低いことを示す。この独立条件は、疾患群1の重症度の軸と疾患群2の重症度の軸とが直交する場合である。このときの模式図を図18に示す。図18では、便宜上、特徴量数が3つの場合を図示している。このことから、独立条件は、数11のように、疾患1の推定重症度の軸ye12201と疾患2の推定重症度の軸ye22202との内積によって表現できる。ここで、例えば、T0を以下のように、ye1とye2との余弦として定義する。T0は、ye1とye2との間の角度によって、-1T01の範囲を取る。ye1とye2が同じ方向を向いているときはT0=1となり、正反対の方向を向いているときはT0=-1となる。そして、ye1とye2が直交した状態ではT0=0になる。つまり、ye1とye2が直交するときにのみT00となり、直交した状態から離れるに従ってT0は大きくなる。このことから、ye1とye2が直交した状態に近づけるためには、T0を最小化すればよいことが分かる。数11では、c0に大きい値を設定すると、Eを最小化したときにT0が小さい値になり、ye1とye2は直交した状態に近づく。反対に、c0に小さい値を設定すると、Eを最小化したときにT0が大きい値になり、ye1とye2は直交した状態から離れた状態になる。尚、T0の定義は、複数の重症度の軸の独立性を表現できる方法であれば、上記の方法を用いなくてもよい。上記のように定義されたEを、実施形態1と同様に、評価関数最適化手段21によって最適化する。その結果、疾患1の重症度の推定式12007および疾患2の重症度の推定式22008が得られる。このことで、疾患1の重症度推定評価値2009及び疾患2の重症度推定評価値2010が求まる。尚、前述のcsについては、予め数値を定めても良いし、重症度の推定精度が高い数値を探索しても良い疾患優先度定数探索手段2015。同様に、前述のc0についても、予め数値を定めても良いし、重症度の推定精度が高い数値を探索しても良い独立条件定数探索手段2013。また、本実施形態で示した疾患は2種類だが、3種類以上に対しても本研究の考え方を拡張しうる。例えば、2軸ずつ組み合わせて独立性を評価し、それらを足し合わせてT0とする方法等が考えられる。