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2019 年度 研究成果報告書

"Dirty"な空間データに対する統計分析手法の開発と応用

研究課題

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研究課題/領域番号 17K14738
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 土木計画学・交通工学
研究機関神戸大学

研究代表者

瀬谷 創  神戸大学, 工学研究科, 准教授 (20584296)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード欠損データ / サンプルセレクション / 空間データ / 分位点回帰 / 空間計量経済学 / 実証分析
研究成果の概要

教科書な空間計量経済モデルは,データ欠損がなく,属性にエラーがなく,観測位置が正確という"clean"な空間データを仮定しており,"dirty"なデータには,そのまま適用することが難しい.本研究では,dirtyな空間データに対する統計分析手法の開発を試みた.具体的には,(1) 非ランダム欠損への対処法であるHeckmanのサンプルセレクションモデル,(2) 外れ値に頑健な(無条件)分位点回帰モデル,をそれぞれ援用して,空間データの持つ空間的自己相関という性質と不完全性の両者を考慮したモデルの構築とパラメータ推定方法の提案を行った.

自由記述の分野

土木計画学,空間統計学,空間計量経済学

研究成果の学術的意義や社会的意義

空間データ分析に用いられる空間計量経済モデルは,欠損がなく,属性にエラーがなく,観測位置が正確という"clean"な状態であることが仮定されており,"dirty"なデータには,そのまま適用することが難しい.本研究では,dirtyな空間データに対する統計分析手法の開発を試みた.具体的には,非ランダム欠損への対処法であるHeckmanのサンプルセレクションモデル,外れ値に頑健な分位点回帰モデル,をそれぞれ援用して,空間データの持つ空間的自己相関という性質と不完全性の両者を考慮したモデルの構築とパラメータ推定方法の提案を行った.開発されたモデルは,幅広い実証研究に用いることが可能である.

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公開日: 2021-02-19  

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