空間的特性をもつ組成データ解析手法の構築

• 研究課題/領域番号: 25K00624
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分07030:経済統計関連; 小区分07060:金融およびファイナンス関連; 合同審査対象区分:小区分07030:経済統計関連、小区分07060:金融およびファイナンス関連
• 研究機関: 東京大学
• 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, 講師 (60826767)
• 研究分担者: 堤田 成政 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (20650352) ; 村上 大輔 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20738249) ; 栗栖 大輔 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (70825835)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2028年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2027年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円); 2026年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2025年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
• キーワード: 組成データ解析 / 空間データ / 定数和制約 / 空間的自己相関 / 空間的異質性

研究開始時の研究の概要

本研究では、組成データ解析（Compositional Data Analysis: CoDA）と空間統計学／空間計量経済学の両手法を参照しながら、空間的特性をもつ組成データの統計解析手法を構築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、空間的異質性の考慮、〔Ⅱ〕比率を用いる評価指標の刷新、〔Ⅲ〕ゼロ値処理や単体空間からの変換法の提案、〔Ⅳ〕因果推論への応用、〔Ⅴ〕ミクセルにおける誤差評価指標への応用、の5つの課題に取り組むことで、至るところで目にするデータでありながらこれまで多くの分野で見過ごされてきた組成データの定数和制約の影響を明らかとすることである。