位置という変数

変数次元とそのダミー変数化について整理している。１次元空間でマッピングをするということは、１次元の座標について最高点を出す点を見つけることになる。通常の(重)回帰分析などでは、変数次元について一様増加、もしくは一様減少を基準に計算を組む。マッピングではちょっと異なる。

１ローカスマッピングにおいては、極大点を持つ仮説と水平仮説との間での比較になるし、複数ローカスマッピングにおいては、複数極大点を持つという仮説と水平仮説との間での比較になる。これはその通りだけれども、面倒くさい。２次以上の空間でのマッピングをするなど、と拡張すると、この取り扱いは、やや、厄介。極大点の数だけ変数をつぎ込むことでひとしなみに扱えないかと思う。