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本研究の目的は、申請者らによって提案された、疾病の地理的分布にみられるローカルな共変動特性を検出する地理的加重ポアソン回帰法(GWPR)を、時空間的な疾病分布推移の追跡・予測手法に拡張しようとするものである。すなわち、空間的あるいは時空間的な近傍を定義する重み付け関数(カーネル)を利用した重み付け回帰を用いて、ローカルな共変動ルールを効率的に推定しようとする時・空間条件付ノンパラメトリック回帰分析手法の提案である。ここで検討される方法論は、共変動関係を検討する外生変数を利用しない場合に、時空間カーネルを用いた時空間的な疾病集積の検出に関する方法論に帰着する。これら一連の方法論的検討によって、時空間的な疾病集積状況の視覚化、予測の信頼性向上とともに、時空間的な予測を支える有用なルールの検出に関する方法論的確立をめざした。疾病および犯罪発生のデータを用いて、時空間的なカーネルに基づく、疾病集積性の検出方法、時空間キューブ(地理的2次元と時間次元による3次元空間)でvolume renderingを利用した集積性の視覚化、共変動関係を考慮した時空間的疾病流行解析のノンパラメトリック・モデルの定式化をはかるとともに、その経験的事例を提示した。また、従来の地理的加重回帰法にも利用可能な、極値分布を利用することで多重検定を考慮するローカルなパラメター推定値の有意性検定の方法論を提案した。
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