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by shigemk2

当面は技術的なことしか書かない

Head First データ解析 3 最大にする

読書ノート

前回
Head First データ解析 2 持論を検証する - by shigemk2

’莮‰»

minimize(maximize) f(x),
subject to gi(x) ≦ 0, i = 1,2,..., m,

  • xは決定変数
  • f(x)は目的関数
  • gi(x)は制約条件

をあらわす。そして決定変数は制御できる。

考慮すべき項目を制約と呼び、最終的な利益は制約によって制限されてしまう。


何を出来るだけ多く(少なく)したくて、他のものの数値を変えることによって
そうできるなら、最適化問題が存在することになる。

c1 * x1 + c2 * x2 = P

c=制約
x=決定変数
P=目的関数

すべての最適化問題には制約と目的関数が存在する。
最適化を行うには、グラフを作成する。
そして、同じグラフに複数の制約と実行可能領域を表示する

Excelのソルバーを使って最適値を算出する。

しかし、最適化のモデルが間違っているせいで結果が間違っている場合がある。

「すべてのモデルは間違っているが、役立つものもある」

そこで、解析の目的に合わせて仮定を見直す

マイナスの相互関係がある変数に注意する
変数が独立である場合などありえないので、
モデルを作成するときには必ず変数同士の関係を明確に仮定する

(ソルバーの条件も変えたりする)

Head Firstデータ解析 ―頭とからだで覚えるデータ解析の基本

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