2022 Fiscal Year Research-status Report
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
| Project/Area Number |
21K13153
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
吉田 崇紘 東京大学, 空間情報科学研究センター, 助教 (60826767)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 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 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
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。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
［II］の研究で大きな進展が得られている。昨年度までに組成データのための地理的加重回帰モデルを定式化を行った。本年度は、推定から得られるパラメータの解釈に関する検討を進め、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整理し、そして予測誤差の導出を行うことができた。［I］については、地域特化係数を拡張し、組成データにおける空間的自己相関と空間的相互相関の程度を探索的に測る手法の開発を検討し国内外の学会で発表した。［III］については［I］、［II］に関する論文の採択通知後、速やかに公開する準備が整っている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2022年度までは［II］を中心に概ね順調に研究を進めることができた。2023年度以降は、成果の論文採択に向けた対応を進めるとともに、分析は［I］に重点をおいて研究を進める。
|
