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複数選択を考慮した離散選択モデルについて，手法の開発は概ね完了したと考えている．特にパラメータの推測に関しては，モデルの識別性に関する問題があるため，前年度までに研究を行なってきた不変量を用いて行うことにした．特に注目すべきパラメータである代替・補完のパラメータに関する不変量を導出し，それらに関する統計的推測を行うことととした．実データを用いた分析では，より短い計算時間で推測が可能であることが示唆されている．これは先行研究とも整合的な結果となっている．
次に統計的推測のための手法の高速化を行なった．具体的には，ソートを含む部分に対して課題特有の順序構造を利用した高速化が可能であることが分かったため，実装した．結果ソートを含む部分をより高速なアルゴリズムに置き換えることができ，得られる結果が同じであることも確認できた．高速化の効果はデータによると考えられるが，実データを用いた分析では，従来の手法に比べ40%程度の高速化となっている．
実データを用いた分析については，進展はあったものの解決すべき問題があることも分かった．まず，変数選択を含むモデルの特定化について進展が見られた．実データを用いて様々な特定化を試した結果，最も一般的なモデルから始め，推定精度を上げるために変数を追加することにした．また用いているデータは車の所有に関するものであり，各車種が選択肢であるが，車種を潜在的なカテゴリに分けるためのパラメータの推測が不安定であることが分かった．より細かくデータと突き合わせて分析した結果，その原因の一つは所有パターンによることであることが分かった．
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