New developments in compositional data analysis

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17K18554
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 堤 盛人 筑波大学, システム情報系, 教授 (70292886)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉田 崇紘 国立研究開発法人国立環境研究所, 地球環境研究センター, 特別研究員 (60826767)
• Project Period (FY): 2017-06-30 – 2023-03-31
• Keywords: 組成データ / CoDA / 社会経済データ

Outline of Annual Research Achievements

組成データ解析（Compositional Data Analysis：CoDA）の社会経済データへの応用を主眼に、既存の統計分析手法を俯瞰・体系化し、その新たな展開の可能性を探ることを目的として研究実施計画に基づき以下の内容を実施している。
（1）時系列相関と定数和制約を考慮するため、関数データ解析とCoDAを組み合わせたクラスタリング手法を構築し、構築した手法を米国の大統領選挙データに適用して地域性の抽出を行ってきている。今年度は、他の社会経済データへの手法の適用可能性について検討を行い、これまでの研究成果を取り纏めた。
（2）地域における特定の産業の相対的集積度を測る指標であり、地域科学分野における産業構造分析の代表的指標とも言える特化係数（Location Quotient：LQ）が、特定の産業における全国と地域の従業者比率の比で計算されることに着目し、CoDAの枠組みを援用してLQ修正する提案を行い、実証的な考察を行った。
（3）（i）空間計量経済学的手法の援用：多方程式間の誤差相関を考慮したモデルに組成データ解析の知見を導入し、空間的自己相関と空間的相互相関を明示的に組み入れた組成空間回帰モデルの可能性について、これまでの研究成果を取り纏めた。（ii）計量地理学的手法の援用：前年度までに、空間的異質性を考慮した空間回帰モデルとして組成データのための地理的加重回帰モデルを定式化したが、本年度はこれを地質組成分析に応用し、結果を検証した。
その上で、組成データ解析の今後の課題について検討した。