思考の途中経過もしくは備忘録的ななにか

  • そもそも測ろうとしている特性の組み合わせが直交系でないかもしれない
    • そのための基底変換です
      • じゃあどういう変換行列使えばいいのかと言うと、分からない
      • 下の質問による測定で全数調査すれば原理的には分かるのかもしれない
      • 全数調査で分かるなら標本調査で十分な精度は出るのかもしれません

基底変換なんかしたらあかんがな…基底変換後の軸は数学的にはともかく意味的によく分からないものになる。「直交系でない」の意味するところを考えると、現実では母集団自体の個別特性の相関係数が0でないということで、それはそれで受け入れるべき。

  • 測定したいことの客観的定義もしくは定量化が困難だ、というかそもそも主観だ
    • 測定で投げる個別の質問について、「それはどの程度XXX的か」という事前アンケートを取っておく。XXXには測定したい特性自体を直接訊く
      • 「XXXな人に訊く(経験に)あるあるクイズ」形式にでもして同時にデータ採取くらいしか方法はないか
    • 事前調査の結果を、一番目の項目による基底変換にかけてやれれば一丁上がり?
  • 十分少ない有限個数の質問自体のベクトルが分かったとしよう。さて、その質問回答結果をどう補正しますか?
    • つまり、質問ベクトル集合の部分集合を選んで足し合わせて出来るベクトルの集合は、(基底変換後の空間で)一様に分布していない。これは質問のバイアスであり、可能なら取り除くべきだ
    • 問題を緩和するための方策として、各ベクトルの要素は非ゼロのみにする。加点方式
      • マイナスを認めると、補正に一次モーメントの移動を認めた場合符号反転は意味的に許されるのか、というあまり数学的でないことを考える羽目になる。気がする。
      • それでも回答でリーチ出来る空間上の点が凸でないとか普通にありそうなのがなんとも。二次元くらいなら質問選定頑張ればいけそうだが、三次元以上は面倒だったり無理だったりしそうな予感
    • n次元なら質問をn-passにすれば一応解決か。つまり、二次元なら質問1〜k/2ではxを測りy方向は捨てる。k/2+1〜kではyを測りxを捨てる。
      • しかし質問の複数含む成分多めだと単一成分だけある回答者がその軸でもマイルドに判定される傾向が出る。適当な二次曲面を引き伸ばす補正でも加えればいいのか?
        • 質問ベクトルを全部足しあわせたものと、回答結果の内積をとり、内積で回答結果ベクトルを割ってやるというアイディア。象限は区切る必要がある。
      • 次元数が増えると質問が増えて回答者の負担が増えるのが難点。某リクナビみたいに6次元とかやった日には自己分析自体が目的になる人種が(ry
  • いずれにしろ個別の属性を測るためには事前の全数もしくは適正な抽出による標本調査が必要です
    • まあ、お遊びでやる範囲なら三番目のn-pass方式だけ採用すればいいのかもしれません