| 研究概要 |
現在,交通計画を実施する際に必要となる調査技法として,同一の固体に対して,複数時間断面に渡ってデータを収集するパネル調査が着目されている.パネルデータに基づいた交通行動に関する分析では,個人の交通行動の動的な分析が可能であることが大きな特徴である.したがって,動的モデルを用いた将来予測による予測精度の向上が期待される.また,パネルデータは,断面調査よりも情報量が豊富であることも特徴として挙げられる.
しかし,パネル調査,およびパネルデータに基づいた分析には,WAVEを重ねる毎に被験者が脱落していくパネル消耗に伴う重み付けの問題や,パネル調査を複数回実行することで,被験者に影響を与えその結果データにバイアスが生じるという問題,パネル調査を複数回実行することで,被験者が回答に疲労し,その結果,データにバイアスが生じるという問題(Panel Fatigue),WAVE間の期間をどの様に設定するか,費用が制約されている場合のサンプルサイズと調査回数の最適な組み合わせはどの程度か,等様々な問題が指摘されている.
本年度では,これらの問題点に対処すべく,マスポイント法を用いたPanel Fatigue等を含む非観測異質性の考慮,初期サンプルと母集団との相違を補整する方法の提案,および,時間軸上での交通行動の遷移過程を考慮することで適切なパネル間隔の設定法の提案,等を行った.それに加えて,買い物行動を対象としたパネルデータに基づく分析を行いうことでパネル分析の有効性を示すと共に,地域を一固体と見做した集計パネルデータを用いた分析の有効性も示された.
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