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空間統計学と組成データ解析に基づく離散選択モデルの高度化

推进基于空间统计和成分数据分析的离散选择模型

基本信息

批准号：
16J02219
负责人：
吉田崇紘
金额：
$ 1.47万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-04-22 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，名義データと組成データに着目し，これらを扱う離散選択モデルを対象として，空間統計学，空間計量経済学，組成データ解析の方法論を援用しながら，離散選択モデルとその評価・利用に関して改良・開発を行うことを目的としている．本年度は以下の内容を実施した．（１）説明変数の空間的波及効果を考慮するcross-regressive型の空間多項ロジットモデルの小標本特性を検証した．このモデルを用いた実証分析では，説明変数Xとその空間ラグ項WXの共線関係が問題となることが多いため，L2正則化と制限付直交化による対応も併せて検証した．得られた結果から，サンプルサイズが小さい（100程度の）場合，提案手法はXおよびWXの推定値のRMSEを改善するなどの傾向を確認した．（２）昨年度のサーベイから明らかとした空間計量経済学と組成データ解析を融合したモデルの開発余地に対して，新たなモデルを検討した．具体的には，多変量空間データにおける空間的相関について，地理的位置の異なる同一変量間の空間的自己相関だけでなく，地理的位置の異なる不同変量間の空間的相互相関を考慮する新たな空間組成モデルを開発し，土地利用組成データへの適用を通じてその優位性を確認した．この成果について，空間統計学と組成データ解析のそれぞれの国際会議であるSpatial Statistics Society 2017とInternational Workshop on Compositional Data 2017にて発表した．（３）組成データを扱う統計モデルとして，集計ロジットモデル，ディリクレ回帰モデル，組成モデルを取り上げてそれらの関係を整理し，特徴的な差異として被説明変数に含まれるゼロ値割合が予測精度に与える影響を，交通機関分担率データを用いて実証的に検証した．

The purpose of this study is, the nominal composition of the object, the discrete selection of the object, the spatial statistics, the spatial econometrics, The method of composition analysis is based on the analysis method, and the discrete selection method is used. The following contents of this year are implemented. (1) To illustrate the ripple effect of the multinomial space, consider the multinomial multinomial space of cross-regressive type and the characteristics of small specimens in the cross-regressive space. The problem of the collinear relationship between the number The problem is that there are too many problems, L2 regularization and restriction are limited and the orthogonalization method is combined with the proof of L2 regularization. Suggestions for getting the result of られたから, サンプルサイズが小さい (100 degree の) Technique は(2) The composition of the spatial measurement science and technology of last year's study Analyze the fusion of the open space and the new fusion. Specifically, multi-dimensional spaces are related to each other, and geographical locations are different, and the same dimensional space is related to each other, and geographical locations are different. The mutual correlation of the space between different dimensions is considered and the spatial composition of the new space is considered, and the land use composition is applied and the superiority of the land use is confirmed.このResultsについて, Spatial StatisticsとCompositional AnalysisのそれぞれのInternational ConferenceであるSpatial Statistics Society 2017とInternational Workshop on Compositional Data 2017にて発 tableした． (3) Composition of the データを扱うstatistics モデルとして, the collection ロジットモデル,ディリクレ回帰モデル, composed of モデルをtakeり上げてそれらのrelational arrangementし, the difference of the special features is explained and the number of values is included and the accuracy of the prediction is calculated The influence of に and える is that the transportation agency share rate is いて実 Certificate and に検证した.