抄録
回帰分析において説明変数の個数が多い場合,適切な解析が困難になることが多い.そこで,説明変数を選択したり,説明変数の空間の次元を縮小する方法が数多く開発・研究されている.特に1991年にLiによって提案された層別逆回帰法(SIR)は,非常に一般的な回帰モデル(SIRモデル)において,説明変数空間の次元を縮小させる有効な方法である.さらに,1999年にMizutaによって提案された射影追跡層別逆回帰法(SIRPP)はSIRモデルのもとで,より適切な次元縮小を見いだすことができる手法である.
しかし,SIRPPでは射影追跡を複数回実行しなくてはいけないため,大量の計算が必要となる.そこで,本論文では,PVM(Parallel Virtual Machine)を用いたSIRPPの並列計算方法について提案する.また,実行例を用いてその有効性を示す.
