GISA & IAG'i 2023

講演情報

口頭発表(GISA)

空間解析手法1

2023年10月28日(土) 10:40 〜 12:00 F会場 (C-401 C棟4階)

座長: 村上 大輔 (統計数理研究所)

11:20 〜 11:40

[F2-03] 分位点毎の全体傾向から乖離した局所的地域抽出手法の提案

*青木 健哉1、井上 亮1 (1. 東北大学)

キーワード:地域分析, 分位点回帰, Generalized Lasso

全体的な傾向から乖離した局所的な地域の抽出手法として,各小地域に対してダミー変数を設定した回帰モデルに,隣接小地域のパラメータ間の差に対して正則化項を設定するGeneralized Lassoを導入した手法を検討してきた.しかし,通常の回帰モデルでは,被説明変数の条件付平均値を表す説明変数のパラメータを推定しており,条件付平均値から離れた被説明変数に対する説明変数の影響は説明できない場合が多い.そこで本研究は,分位点毎に全体の傾向とは異なる特徴を持つ地域を抽出するため,分位点回帰とGeneralized Lassoを融合した新たな分析手法を提案した.提案した手法は線形計画問題として定式化できるため,推定が容易である.提案手法による分析の有効性を確認するため,東京都心5区の集合住宅の募集賃料データへ適用し,賃料水準が分析地域の全体傾向から乖離する町丁目が分位点によって異なる実態を明らかにした.