新村秀一

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  • 世界初のLSD(線型分離可能)の画期的な判別理論の紹介

    1971年から大阪成人病センターで心電図診断と癌の疫学データの研究。日本医大の30万例の丸山ワクチンとCPDデータの診断法を重回帰と判別で解決。入試センター試験の13教科データの判別。介護保険に分類木を用いることをアドバイス。 2015年に正規分布による判別理論の間違いを示すSpringer1を出版。その技術で、簡単に169のMicroarrayが沢山の多変量の小変数のLSD(線形分離可能)に分割できることをSpringer2で示した。2023年に6種の普通のデータを4つのProgramで再分析し、組み合わせ最適化技術で「ケースの選択法」と「最小のLSDのBGSを見つける変数選択法」という革新的なTheory3を完成した。 誤分類のある医学診断、癌の遺伝子データ解析、試験問題の評価などの驚く結果を、4Programの結果で分かり易く紹介した世界初のLSDのSpringer3を刊行した。

記事一覧

2024筑波大学OR発表(52年の成果)

24筑波大学 OR発表 #AIとやっ てみた

新村秀一
3か月前

7.iPS研究と癌の遺伝子データ解析(Theory2)の類似点 (改定版1) - 万能細胞の山中4因子(遺伝子)とLSDのBGSの同じ役割 –

#かなえたい夢 #山中4因子 #LSDのBGS #生物の教材 #志のある高校生へ 自己紹介   1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基…

新村秀一
4か月前
4

7.iPS研究と癌の遺伝子データ解析(Theory2)の類似点 - 万能細胞の山中4因子(遺伝子)とLSDのBGSの同じ役割 –

#かなえたい夢 #山中4因子 #万能細胞とLSD #最適解を見つけるFS 自己紹介   1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適…

新村秀一
4か月前

5.小型車と普通車は自明なLSDであることの発見

自己紹介   1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発した。そして4種の普通の線形分離可能データ(…

新村秀一
4か月前
4

4-2 試験の合否判定データ:2010年から2012年の筆者の統計入門の10択100問の合否判定

自己紹介   1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発した。そして4種の普通の線形分離可能データ(L…

新村秀一
4か月前
5

6 誤分類症例のある児頭骨盤不均衡(CPD)データ-画期的な判別分析の新世界を開く、誤分類例を省いて全ての判別データをLSDに…

目次 6.1 児頭骨盤不均衡(CPD)データ 6.2  CPDデータの多重共線性 6.3 Theory3の革新的な「ケースの決定法」 6.1 児頭骨盤不均衡(CPD)データ  児頭骨盤不均衡(…

新村秀一
5か月前
1

4.試験の合否判定データ:自明なLDFとLSD

自己紹介   1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発した。そして4種の普通の線形分離可能データ(L…

新村秀一
5か月前
5

3.スイス銀行紙幣データ:LSD研究の重要なBGSを見つけた

自己紹介   1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発し。そして4種の普通の線形分離可能データ(LSD…

新村秀一
5か月前
2

2 FisherのLDFとIrisデータ ー推測統計学と記述統計-

日本の高校生以上の人に、世界初の癌の遺伝子データ解析に参加する、手助けをしたい。また全ての医学診断を革新的に改善したい。 自己紹介  1971年から、大阪成人病セン…

新村秀一
5か月前
8

真のData Scientistになるために必要な革新的な4つのProgram(改定版)

自己紹介  1971年から、大阪成人病センターで心電図診断と癌の疫学データを判別分析で研究。日本医科大学の30万例のSSMとCPDデータの診断法を判別と重回帰で解決。3年間の…

新村秀一
5か月前
4
7.iPS研究と癌の遺伝子データ解析(Theory2)の類似点 (改定版1)   - 万能細胞の山中4因子(遺伝子)とLSDのBGSの同じ役割 –

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#かなえたい夢 #山中4因子 #LSDのBGS #生物の教材 #志のある高校生へ

自己紹介  
1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発した。そして4種の普通の線形分離可能データ(LSD)と169の高次元のMicroarayがLSDである事を世界で初めて実証研究で示した。そして3冊のSpringerから本を出版し、革新的

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7.iPS研究と癌の遺伝子データ解析(Theory2)の類似点   - 万能細胞の山中4因子(遺伝子)とLSDのBGSの同じ役割 –

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#かなえたい夢 #山中4因子 #万能細胞とLSD #最適解を見つけるFS

自己紹介  
1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発した。そして4種の普通の線形分離可能データ(LSD)と169の高次元のMicroarayがLSDである事を世界で初めて実証研究で示した。そして3冊のSpringerから本を出版し、革新的な判別理論の

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5.小型車と普通車は自明なLSDであることの発見

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1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発した。そして4種の普通の線形分離可能データ(LSD)と169の高次元のMicroarayがLSDである事を世界で初めて実証研究で示した。そして3冊のSpringerから本を出版し、革新的な判別理論の骨子を分かり易く説明した。



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5.1 見つけた! 2番目の自

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4-2   試験の合否判定データ:2010年から2012年の筆者の統計入門の10択100問の合否判定

4-2 試験の合否判定データ:2010年から2012年の筆者の統計入門の10択100問の合否判定

自己紹介  
1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発した。そして4種の普通の線形分離可能データ(LSD)と169の高次元のMicroarrayがLSDである事を世界で初めて実証研究で示した。そして3冊のSpringerの本を出版し、革新的な判別理論の骨子を分かり易く説明した。

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4-2.1 大学センター試験の再挑戦

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6 誤分類症例のある児頭骨盤不均衡(CPD)データ-画期的な判別分析の新世界を開く、誤分類例を省いて全ての判別データをLSDにするケースの選択法-

6 誤分類症例のある児頭骨盤不均衡(CPD)データ-画期的な判別分析の新世界を開く、誤分類例を省いて全ての判別データをLSDにするケースの選択法-

目次
6.1 児頭骨盤不均衡(CPD)データ
6.2  CPDデータの多重共線性
6.3 Theory3の革新的な「ケースの決定法」

6.1 児頭骨盤不均衡(CPD)データ
 児頭骨盤不均衡(CPD)とは、出産時に児頭が妊婦の骨盤と不均衡で、自然分娩にするか、鉗子分娩にするか、帝王切開にするか、出産前に決める診断法である。日本医科大学の鈴村教授は、表6.1に示すX9とX12を除く17の計測値から

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4.試験の合否判定データ:自明なLDFとLSD

4.試験の合否判定データ:自明なLDFとLSD

自己紹介  
1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発した。そして4種の普通の線形分離可能データ(LSD)と169の高次元のMicroarayがLSDである事を世界で初めて実証研究で示した。そして3冊のSpringerから出版し、革新的な判別理論の骨子を分かり安く説明した。
139文字
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4.1 合否判定は自

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3.スイス銀行紙幣データ:LSD研究の重要なBGSを見つけた

3.スイス銀行紙幣データ:LSD研究の重要なBGSを見つけた

自己紹介  
1971年から種々の判別データで4つの問題を見つけ、3つの事実で最小誤分類数基準の最適線形判別関数のRIPを開発し。そして4種の普通の線形分離可能データ(LSD)と169の高次元のMicroarayがLSDである事を世界で初めて実証研究で示した。そして3冊のSpringerから出版し、革新的な判別理論の骨子を分かり安く説明する。
139文字
心電図診断、癌の疫学データ、30万例の丸山

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2 FisherのLDFとIrisデータ ー推測統計学と記述統計-

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日本の高校生以上の人に、世界初の癌の遺伝子データ解析に参加する、手助けをしたい。また全ての医学診断を革新的に改善したい。

自己紹介  1971年から、大阪成人病センターで心電図診断と癌の疫学データを判別分析で研究。日本医科大学の30万例の丸山ワクチンとCPDデータの診断法を重回帰と判別で解決。3年間の大学入試センター試験の13教科データと筆者の統計入門の中間と期末の10択100問のデータの判別。

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真のData Scientistになるために必要な革新的な4つのProgram(改定版)

真のData Scientistになるために必要な革新的な4つのProgram(改定版)

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 1971年から、大阪成人病センターで心電図診断と癌の疫学データを判別分析で研究。日本医科大学の30万例のSSMとCPDデータの診断法を判別と重回帰で解決。3年間の大学入試センター試験の13教科データの判別。介護保険に分類木を用いることをアドバイス。2015年に正規分布を基礎とする判別理論の間違いを示す本[1]を出版。その技術で、簡単に169のMicroarrayデータで沢山の多変量のL

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