| 研究課題/領域番号 |
21K13153
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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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| 審査区分 |
小区分04010:地理学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
吉田 崇紘 東京大学, 空間情報科学研究センター, 助教 (60826767)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 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 / 空間統計学 / 空間計量経済学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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。
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| 研究実績の概要 |
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。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
［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。
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| 今後の研究の推進方策 |
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。
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