組成データ解析に基づく定数和制約下の空間回帰モデルの開発

基于成分数据分析的常和约束下空间回归模型的建立

• 批准号: 21K13153
• 负责人: 吉田 崇紘
• 金额: $ 3万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K13153/
• 关键词: 組成データ解析; 定数和制約; 空間的自己相関; 空間的相互相関; 空間的異質性; 地理的加重回帰; 地域特化係数; 空間統計学; 空間計量経済学

組成データ解析と空間統計学／空間計量経済学的手法を接続し、組成データのための空間回帰モデルを新たに開発すること、そして、空間データのモデリングにおいて定数和制約が及ぼす影響を定量的に把握することを目的として、［I］空間的自己相関と空間的相互相関を考慮した空間回帰モデルの開発、［II］空間的異質性を考慮した空間回帰モデルの開発、［III］それらのパッケージの公開・利用促進　の３つの課題に対し、以下の通り研究を実施した。［I］空間的自己相関と空間的相互相関に加え、誤差相関を対処するモデルを検討した。国際会議International Conference on Econometrics and Statistics において国内外の専門家との意見交換を行った。［II］空間的異質性を考慮する代表的手法である地理的加重回帰モデルを組成データ用に拡張し、米国における所得階級別人口の組成データへの適用を行った。この研究の初期結果を国際会議論文として発表した。その後、定数和制約を伴った形で得られるパラメータ推定値、予測値の解釈上の有用性を示すことができた。この結果について組成データ解析の専門家らと議論するため、組成データ解析の応用例が多い地質データに開発したモデルを適用し、国際会議International Association for Mathematical Geosciences での口頭発表を予定している。［III］パッケージの公開・利用促進に向けて、［I］、［II］のモデルの推定コードを関数化し、パッケージ化のテストを行った。

Composition デ ー タ statistical analytic と space/space measuring 経 済 learn technique を receive 続 し, composition デ ー タ の た め の space back 帰 モ デ ル を new た に open 発 す る こ と, そ し て, space デ ー タ の モ デ リ ン グ に お い て destiny and restricting が and ぼ す affect を quantitative に grasp す る こ と を purpose と し て, [I] space of their own masato と space to each other Phase masato を consider し た space back 帰 モ デ ル の 発, [II] spatial heterogeneity を consider し た space back 帰 モ デ ル の 発, [III] そ れ ら の パ ッ ケ ー ジ の open, using to promote の 3 つ の subject に し polices, the following の り research を be applied し た. [I] The self-relation of space と the mutual relation of space に plus え, the error relation を the opposite するモデ を検 を検 for た. International Conference on Econometrics and Statistics にお て て domestic and foreign <s:1> experts と exchange of views を line った. [II] spatial heterogeneity を consider す る representative methods で あ る geography aggravating back 帰 モ デ ル を composition デ ー タ with に company, zhang し, m に お け る income class don't of population の デ ー タ へ の line applicable を っ た. The initial results of the <s:1> research <e:1> を international conference papers と て て presentation た. After そ の, destiny and restrict を っ た form で must ら れ る パ ラ メ ー タ presumption 釈 numerical numerical の, to test the solution on の usefulness を shown す こ と が で き た. Of こ の results に つ い て デ ー タ parsing の 専 door home ら と comment す る た め, composition デ ー タ parsing の 応 cases が い more geological デ ー タ に open 発 し た モ デ ル を し, International Association International conference for Mathematical Geosciences Youdaoplaceholder0 で oral form を approval て る る. [III] パ ッ ケ ー ジ の publicly, used to accelerate the け に て, [I], [II] の モ デ ル の presumption コ ー ド を masato number し, パ ッ ケ ー ジ change の テ ス ト を line っ た.

项目成果

Location powered quotient: A compositional data analysis-based approach

位置动力商：基于组合数据分析的方法

• 发表时间: 2022
• 作者: Takahiro Yoshida;Daisuke Murakami;Hajime Seya
• 通讯作者: Hajime Seya

機械学習手法を用いた住宅賃料の空間予測

利用机器学习技术进行住房租金的空间预测

• 发表时间: 2021
• 作者: Morito Tsutsumi;Noriyuki Nukaga;Takahiro Yoshida;吉田崇紘・村上大輔・瀬谷創
• 通讯作者: 吉田崇紘・村上大輔・瀬谷創

定数和制約と誤差相関を考慮した 組成データのための地理的加重回帰

考虑常和约束和误差相关性的成分数据的地理加权回归

• 发表时间: 2021
• 作者: Morito Tsutsumi;Noriyuki Nukaga;Takahiro Yoshida;吉田崇紘・村上大輔・瀬谷創;吉田崇紘・村上大輔・瀬谷創・堤田成政・中谷友樹
• 通讯作者: 吉田崇紘・村上大輔・瀬谷創・堤田成政・中谷友樹

Spatial Prediction of Apartment Rent using Regression-Based and Machine Learning-Based Approaches with a Large Dataset

• DOI: 10.1007/s11146-022-09929-6
• 发表时间: 2021-07
• 期刊: The Journal of Real Estate Finance and Economics
• 作者: Takahiro Yoshida;D. Murakami;H. Seya

Geographically weighted regression for compositional data: An application to the U.S. household income compositions

构成数据的地理加权回归：在美国家庭收入构成中的应用

• 发表时间: 2021
• 期刊: Proceedings of the 11th International Conference on Geographic Information Science
• 作者: Yoshida;T.;Murakami;D.;Seya;H.;Tsutsumida;N.;Nakaya;T.
• 通讯作者: T.