607		多断層別分析プログラム
	多段層別分析プログラムは、目的変数が連続量のとき、この目的変数を最大にする
	２分割の展開を求めるときに使用します。
		↑クリックすると、インフォカートの決済画面に移ります。
	操作画面は次の通りです。
							青色	説明変数データ範囲として、ドラッグして選択する。
							黄色	目的変数データ範囲として、ドラッグして選択する。
							出力先	出力を開始したいセル１か所をクリックして選択。
							属性要素の制限数の設定
								半角数字で入力します。
							分析する最低レコード数
								半角数字で入力します。
							中間出力
								有無について、クリックして選択します。
							展開図作成
								有無について、クリックして選択します。
							開始	設定が済んだら、「開始」をクリックします。
	サンプルデータ
	年齢	身長	職業	年収	来店率
	B	A	SM	C	10
	B	D	OL	C	10
	C	D	OL	A	20
	A	C	SM	C	30
	A	C	SM	D	20
	C	B	OL	D	20
	B	D	SM	D	10
	A	A	SM	D	30
	C	B	OL	A	10
	【分析結果】　(実際のプログラムは、罫線などは表示されません。）
	多段層別分析結果
	中間結果
	年齢	身長	職業	年収	摘要
	26.6667	20	15	15	平均値1
	10	15	20	16.6667	平均値2
	16.6667	25	0	20	平均値3
	0	13.3333	0	0	平均値4
	237.037	9.8765	30.8642	15.4321	SB1
	181.482	15.4321	24.6914	3.7037	SB2
	3.7037	104.321	0	19.7531	SB3
	0	59.2593	0	0	SB4
	422.222	188.889	55.5556	38.8889	TSB
	66.6667	200	100	50	SE1
	0	50	400	266.667	SE2
	66.6667	50	0	200	SE3
	0	66.6667	0	0	SE4
	133.333	366.667	500	516.667	TSE
	0.7805	0.0471	0.2358	0.2358	(SB/ST)1
	0	0.2358	0.0581	0.0137	(SB/ST)2
	0.0526	0.676	0	0.0899	(SB/ST)3
	0	0.4706	0	0	(SB/ST)4
	0.76	0.34	0.1	0.07	TSB/TST
	最初の選択(1)
	年齢	身長	職業	年収	摘要
	3	2	4	2	ｸﾞﾙｰﾌﾟ1
	3	2	5	3	ｸﾞﾙｰﾌﾟ2
	3	2		4	ｸﾞﾙｰﾌﾟ3
		3			ｸﾞﾙｰﾌﾟ4
	まとめ	前項目	現項目	要素名	個数	来店率の計
	1	全体	年齢	A	3	80
	1	全体	年齢	B	3	30
	1	全体	年齢	C	3	50
	年齢	身長	職業	年収	摘要
		30	26.6667	30	平均値1
		25	20	25	平均値2
		11.1111	0	11.1111	SB1
		5.5556	222.222	5.5556	SB2
		120.988	222.222	36.4198	TSB
		0	66.6667	0	SE1
		50	400	50	SE2
		50	66.6667	50	TSE
		0.0471	0	0.2358	(SB/ST)1
		0.1	0.3571	0.1	(SB/ST)2
		0.7076	0.7692	0.4214	TSB/TST
	次の選択(2)
	年齢	身長	職業	年収	摘要
		1	3	1	ｸﾞﾙｰﾌﾟ1
		2	5	2	ｸﾞﾙｰﾌﾟ2
	年齢	身長	職業	年収	摘要
		10		10	平均値1
		10		10	平均値2
		0		0	SB1
		0		0	SB2
		104.321		19.7531	TSB
		0		0	SE1
		0		0	SE2
		0		0	TSE
		0.0471		0.2358	(SB/ST)1
		0.1		0.1	(SB/ST)2
		0.7076		0.4214	TSB/TST
	次の選択(3)
	年齢	身長	職業	年収	摘要
		1		2	ｸﾞﾙｰﾌﾟ1
		2		1	ｸﾞﾙｰﾌﾟ2
	年齢	身長	職業	年収	摘要
				15	平均値1
				20	平均値2
				5.5556	SB1
				11.1111	SB2
				36.4198	TSB
				50	SE1
				0	SE2
				50	TSE
				0.1	(SB/ST)1
				0.1	(SB/ST)2
				0.4214	TSB/TST
	次の選択(4)
	年齢	身長	職業	年収	摘要
				2	ｸﾞﾙｰﾌﾟ1
				1	ｸﾞﾙｰﾌﾟ2
	まとめ	前項目	現項目	要素名	個数	来店率の計
	2	年齢	職業	SM	3	80
	2	年齢	身長	A	1	10
	2	年齢	身長	D	2	20
	2	年齢	年収	A	2	30
	2	年齢	年収	D	1	20
	展開図 ( 要素の制限数= 51 )						来店率の計
	全体	年齢	C	3			50
			年収	D	1		20
			年収	A	2		30
		年齢	B	3			30
			身長	D	2		20
			身長	A	1		10
		年齢	A	3			80
			職業	SM	3		80
	【解説】	分析方法は以下のとおりです。
		1) 説明変数Xが量であるとき、２分割（ｎ1、ｎ2）を行う。
		a	説明変数Xの昇順ソートを実行
			ただし、説明変数の同位順位がある場合は
			説明変数Xの昇順ソートと目的変数の昇順ソート
				F0=（ｙa1-ya2)^2/(V*(1/n1+1/n2))
				V=(S11+S22)/(n1+n2-2)
				ここで、
					S11=Σ(yi-ya1)^2		i=1...n1
					S22=Σ(yi-ya2)^2		i=1...n2
					ya1=Yのn1個の平均
					ya2=Yのn2個の平均
		b	F0が最大になるｎ1、ｎ2を求める。
		2) 同様に、他の説明変数についても、F0を計算し、分割する。
			ｘ1	ｘ2	ｘ3	…	Xｍ
			ｎ11、ｎ12	ｎ21、ｎ22	ｎ31、ｎ32	…	nm1,nm2
		3) F0が最大である説明変数を求める。
			この時の説明変数をXｐとする。
		4) Xpの分割数　ｐ1、ｐ2　について、次の変動を計算する。
			F=SB/STを計算する。
				SB＝ｐ1*（Yap1-Ya）^2+ｐ2*（Yap2-Ya）^2
				ST=Σ（Yi-Ya）^2
					Yap1＝Yのp1個の平均
					Yap2＝Yのp2個の平均
					Ya＝Yの（ｐ1+ｐ2）個の平均
		5) Fが大きい方の分割数を次の分割の範囲（データ）数として、1から4の分割を繰返す。
		即ち、グループ内変動誤差とグループ間の変動誤差から、分岐項目を選択する。
		参考）
			割合[r]	情報量（-r*log[r]）
			0.5	0.5	計
			0.5	0.5	1
			0.2	0.46439
			0.3	0.52109	計
			0.5	0.5	1.48548
			0.1	0.33219
			0.2	0.46439
			0.3	0.52109	計
			0.4	0.52877	1.84644
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	●特定商取引法に基づく表記