Methodology to estimate various large-scale spatial regression models

Research Project

Project/Area Number	24K17467
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 25010:Social systems engineering-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	西颯人東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任講師 (10962235)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2028: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	空間回帰モデル / 地理情報システム / 地理的荷重回帰モデル
Outline of Research at the Start	本研究では、空間データに対する回帰モデルの高速な推定手法を開発する。近年大規模データの可用性が高まっており、空間統計においても住宅価格や地価、GPSデータや犯罪認知件数など、空間的な位置の座標が紐づいたデータが増加している。そこで本研究では、空間データに対する回帰モデルとして最も一般的な地理的荷重回帰モデル(GWR)とその拡張モデルに着目し、高速な推定手法を開発する。これによりGWRをさまざまなデータの分析に対してより容易に適用できるようになるため、空間データ研究への幅広い貢献が期待できる。