| 出版社 | ネオテクノロジー |
| 出版年月 | 2025年6月 |
| 価格タイプ | 税込価格 |
| ※ | WEB版（ID,PWでアクセス） |
| 商品番号 | SMRJ-11166 |
回帰分析は、ある要素と他の要素の関係性を過去のデータから導いた回帰式にあてはめることにより、将来の結果を予測したり要因間の関係性を明らかにすることができる統計的手法です。回帰式を用いることで、説明される要素（目的変数）と説明する要素（説明変数）との関係性を明らかにする分析方法です。回帰分析の結果をみることで、どの説明変数が目的変数に影響しているかや説明変数がどれだけ目的変数を説明しているかなどがわかります。
【調査対象技術】
本ダイナミックマップでは、二次電池を題材にして、回帰分析を使って特許化する具体例を取り上げました。回帰分析がどのように作用して課題を解決したかに着目して技術分類を行いました。さまざまな分野の技術者が回帰分析の手法を導入して研究開発に活用することが期待できます。
明らかなノイズ情報として、太陽電池や燃料電池は対象外としました。なお、明細書の記載が「二次電池でもよい」、「回帰分析も適用できる」など、拡張記載だけの特許情報は、技術的に二次電池の回帰分析に関する重要度がないと判断した場合にノイズ情報としました。
■技術と企業の全体像を俯瞰できるダイナミックマップ
本ダイナミックマップは、タイトルテーマ技術に関する特許情報の調査結果を、技術分類ごとに分けた技術側と出願上位10社までの企業側の2軸から閲覧することができる電子版特許調査報告書です。『技術側』では出願件数推移グラフや技術の企業シェア等を掲載し、『企業側』では出願内容を技術分類ごとに分けたレーダーチャートや発明者リスト、共同出願人リスト等を掲載しています。
特許調査、技術動向把握、事業経営企画のための特許調査資料としてご利用ください。
目次／技術分類
| 物性・性能の予測 | 結晶構造や放電電流の時間経過など、未知の素材の発見、将来の動作結果を予測する技術を取り上げました。回帰分析結果のｐ値をみることで、どの説明変数が目的変数に影響しているかがわかります。 |
| 劣化要因の推定 | 満充電容量や健全度（SOH）など、問題となる現象につながる要因を推定する技術を取り上げました。 |
| 電池特性の推定 | 充電率（SOC）や電圧値、内部抵抗など、動作状態を監視したり、異常の兆候を検出する技術を取り上げました。 |
| 回帰モデルの構築 | モデルの生成や係数の決定に、知りたい現象をシミュレーションするためのモデル（式）を作る技術を取り上げました。回帰分析結果の決定係数をみることで、説明変数全体が目的変数をどれだけ説明しているかがわかります。 |
| 評価の支援 | 説明変数の寄与度の判断や、モデルの変更、補正量の決定など、モデルを最適化できる技術を取り上げました。回帰分析結果の偏回帰係数は説明変数がどれくらい目的変数に影響するか、標準化偏回帰係数は他の説明変数に比べてどれくらい目的変数に影響するかがわかります。 |
| 参考情報 | 上記の分類に該当しない特許情報を取り上げました。強い相関を持つ要因の関係を発見するなど、相関関係の特定に特徴がある特許情報を含みます。 |
