多変量解析

多変量解析は複雑なデータを解析して有効な情報を見つけるための統計的 な手法である[6]. 本実験では入力文に適合した複数のパターンそれ ぞれに複数のパラメータを付与する, そのためデータ数が多いので, 多変量解析の重回帰 分析を用いる. 回帰式は(式1)のようになる.

$$y = a + \sum_{n=1}^9 b_ix_i$$

回帰式は, 英文評価の評価値$y$, 多変量解析によって求められる切片$a$と回帰 係数$b$, パラメータ$x_i$で構成される. $b_i$は評価値と評価関数の値(後述) の残差の2乗の総和を最小にする係数である. また, 本実験では9つのパラメータ を用いるので, $x_1$〜$x_9$となる.