非線形を考慮したT法（増田氏）

　9/1（土）の関西品質工学研究会で、増田技術事務所の増田雪也さんにお越しいただき、T法に関する2件の講演をいただいた（いずれもQES発表大会で既発表の内容のため、ここで紹介してよいと判断した）。

増田さんといえば、”品質工学でブログと言えばこの人”、と言う方で（Googleで「品質工学 ブログ」と入れてみてください）、QES発表大会でお会いしたりして切磋琢磨？してきたが、きちんとお話、議論するのは今回が初めてとなった。※タコ釣の名人とのことである。

そのうちの1件は非線形成分を考慮したT法で、特徴項目と真値の関係が線形でないと思われるときに、所定の変数変換を行うことで、特徴項目と真値の相関を高めて、結果的にT法での総合推定精度を向上させるアイデアである。（詳細はQES2009論文集または前記リンク参照）

特徴項目（以下単に項目）に何を選ぶかは設計者の自由なので、どのような変数変換（例えば対数をとる、2乗するなど）もよいと思うが、なぜ2次関数なのか、というところに興味をもった。

T法と増田式の違いは、項目の主効果を1次までと考えるか、2次までと考えるかの違いだけで、本質的な優劣があるわけではない（もちろん、高次の項までやってしまうと、オーバーフィッティングの問題が生じるのは自明だが）。増田氏の方法は、項目と真値に何か2次的な物理的関係があるいうようなことではなく、未知の関数関係をテイラー展開したときに2次までの項を主効果と「考えた」のであろう。

パターン認識の項目にはメカニズムの仮定は不要であるし（真値である出力が官能特性の場合など、そもそもメカニズム不明の場合がほとんど）、T法のように1次の効果への回帰ですら、何か直線的なメカニズムを仮定しているわけでもない。

結論的には、未知データを含めた総合推定精度が上がって、実際の役に立てば、項目のメカニズムはどうでもよいということだ。メカニズムが分からないからパターン認識に使えない、ということはない（もし、ナマズの運動が本当に地震予知に役立つなら、メカニズム解明を待たずに大いに利用すべきということ）。