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 Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 04010:Geography-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 吉田 崇紘 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (60826767)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 組成データ解析 / 空間統計学 / 空間計量経済学 / 定数和制約 / 空間的自己相関

Outline of Research at the Start

本研究は、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により、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する。具体的には、〔Ⅰ〕空間的自己相関と空間的相互相関、〔Ⅱ〕空間的異質性を考慮した空間回帰モデルの開発に取り組み、定数和制約の考慮有無によるパラメータ推定や予測精度への過大／過少評価の傾向の定量化やパラメータ解釈への影響を研究期間内に明らかとする。また、開発した方法論を統計解析ソフト R において整理し、〔Ⅲ〕パッケージの公開・利用促進を通じて実用化を図る。