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実施者らは，過去の研究において，回帰モデルに基づく多重代入法のアルゴリズムと位置づけられる空間MCMC法による欠損値補完手法を考案した．土木計画分野で用いられることが多いデータには，「距離の近いデータが似たような傾向を示す」という空間相関と呼ばれる性質があり，空間MCMC法では，この性質が明示的に考慮されている．
一方で過去の研究では，説明変数yの空間相関のみが考慮され，説明変数Xの欠損復元においては，既往の多くの手法同様，変数間の相関情報のみを利用してきた．すなわち，地点iにおけるある説明変数x1iが欠損しているとき，x1iを，別の変数x2iとの相関情報を用いて復元するアプローチである．しかし，欠損値にも，空間相関が存在する場合が多いと考えられ，これを明示的に考慮することで欠損値補完の精度を向上させられる場合も多いと考えられる．
このような背景の下，昨年度は別の地点jにおけるx1jの情報を用いて，x1iの予測分布を取得し，それをx1i復元のための事前情報として利用し，変数間の相関情報と組み合わせてx1iを復元するモデルの開発を試みた．本年度は，そのモデルの構造を色々と修正しながら，どのような条件下で本モデルが有効になるかの検証を行った．検証実験は，現在も行っているところであり，可能な限り一般化された知見を提供したいと考えている．
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