| 研究課題/領域番号 |
20K13261
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分04010:地理学関連
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
村上 大輔 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20738249)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 時空間回帰 / 非ガウスデータ / 高速化 / spmoran / 固有ベクトル空間フィルタリング / モデル選択 / 空間統計 / 加法モデル / カウントデータ / COVID-19 / 空間回帰 / 加法混合モデル / 大規模データ / 時空間モデリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、申請者らの独自手法random effects eigenvector spatial filtering（RESF）を拡張することで、多様・大規模な空間データのための空間回帰手法を幅広く開発・整備する。また、標本数が増えても推定の計算量が変わらないというRESFの特性を活かし、データの背後に潜む空間・非空間効果を高速に推定・識別する方法を開発する。開発した手法は統計ソフトRのパッケージ上などで順次公開し、ユーザーからの意見などを参考に更新を重ねることで、地理情報に関連する幅広い研究者・実務者に利用されるパッケージとしていくことを目指す。
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| 研究成果の概要 |
(a)多様なデータから(b)多様な効果を推定するための時空間回帰手法の開発と、フリーの統計ソフトウェアRパッケージへの実装を行った。(a)では合成変換関数の導入により、データ分布を自動推定することができるように空間回帰を拡張した。同手法により、Box-Cox分布やTukey g-and-h分布を含む幅広い分布のデータが扱えることを確認した。(b)では、空間相関と複数時間軸上の時間・時空間相関を同時に扱える時空間回帰手法を新たに開発した。以上で開発した手法を、住宅地価、犯罪件数、Covid-19の陽性者数を含む幅広いデータに応用してその有用性を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既存の空間統計手法の多くは、ガウス過程に依拠したものであり結果的に計算コストや柔軟性に課題が残されていた。本研究では、それらの課題に対処して、計算コストを維持しながら幅広いデータと効果を扱えるように空間統計手法を拡張するものであり、同分野の発展に寄与する学術的意義の大きい研究である。また開発手法をフリーの統計ソフトウェアRのパッケージを通して公開しており、地理情報に関する実務者・研究者を、手法提供の観点で支える社会的意義の大きな研究である。
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