行動モデル夏の学校2007 愛媛大学 2班 ○岡田拓治武智環濱上洋平清水昭典分析概要分析に用いたデータ買い物目的地選択データセット分析に用いた推定ソフト GAUSS 分析に用いた推定モデル多項ロジットモデル基礎集計データクリーニング  トリップ数・・・287  施設数・・・８ 15% ジャスコ松山店ジョー・プラ 15% ﾊﾟﾙﾃｨ衣山SC 12% ﾊﾟﾙﾃｨ姫原SC ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ重信SC 2% 2% 4% 33% ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店伊予鉄高島屋三越　松山店 17% パルティ衣山、姫原、グラン重信を排除しデータ抽出データ抽出の結果  トリップ数・・・２６６  施設数・・・５ 15.8% 16.2% 12.8% 36.5% 18.8% ジャスコ松山店ジョー・プラﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店伊予鉄高島屋三越　松山店基礎集計（距離） 16000 最遠施設までの距離 14000 選択施設の距離最近施設までの距離施設までの距離（m） 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 選択された目的地が最近施設であるケース 114/287 最遠施設であるケース 0/287 ⇒出発地から距離の近い施設を選択する傾向にある．性別ごとの到着地分布 100% 80% female 60% 40% 女性男性 20% 0% ジャスコ松山ジョープラﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店伊予鉄高島屋三越　松山店年齢ごとの到着地分布 100% Over_40 Over_40 40% Over_40 60% Over_40 Over_40 80% 20% 0% ジャスコ松山ジョープラﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店伊予鉄高島屋三越　松山店 60代以上 50代 40代 30代 20代目的地別職業割合 100% 80% ptj 無 60% 40% kaisya 20% 0% ジャスコ松山ジョープラﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店伊予鉄高島屋三越　松山店その他無職アルバイト･パート学生主婦自営業会社員曜日ごとの到着地分布 100% Sun Sun 80% 日曜土曜金曜木曜水曜火曜月曜 60% 40% Tue 20% 0% ジャスコ松山ジョープラﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店伊予鉄高島屋三越　松山店目的地別交通手段割合 100% Walk Walk 80% 60% 40% 20% 0% ジャスコ松山ジョープラﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店伊予鉄高島屋三越　松山店徒歩自転車バイクバス電車自動車効用関数の特定化 Vtakashi  Vmitsuko  V f _ matu  V jasuko V joepla    5 xdistsance ,t   8 xsunday   9 xwalk  13 xkaisya  1   5 xdistsance ,m   7 xover _ 40   9 xwalk  11 xmusyoku   2   5 xdistsance , f   8 xsunday   3   5 xdistsance , ja  10 xtuesday  12 x ptj   4   5 xdistsance , jo   6 xwoman   7 xover _ 40 xdis tance,t：高島屋までの距離(m) xdis tance,m：三越までの距離(m) xdis tance,f：フジグラン松山までの距離 (m) xdis tance, ja：ジャスコまでの距離 (m) xdis tance, jo：ジョープラまでの距離(m) xwoman：女性のダミー変数 xover _ 40： 40歳以上のダミー変数 xsunday：日曜日のダミー変数 xwalk：徒歩のダミー変数 xtuesday：火曜日のダミー変数 xmusyoku：無職のダミー変数 x ptj：アルバイト・パートのダミー変数 xkaisya：会社員のダミー変数モデル推定結果 Paramaters const_t const_f_m const_ja const_m dintance woman over_40 sunday walk Tuesday musyoku ptj kaisya car N 2 ρ ρ2 Estimates t-statistics 2.28 0.79 2.21 1.93 -0.93 1.29 1.58 1.17 0.77 1.74 1.77 1.62 0.57 -0.60 3.1 1.1 3.1 2.7 -9.5 1.9 4.2 3.0 2.4 3.6 2.0 2.0 1.8 -1.4 266 0.285 0.252 car以外はt値が5％で有意に働いており，各説明変数は有意であるといえる． distanceは，負の値をとっており，論理矛盾は生じていない．モデル適合度を示す，自由度調整済み決定係数は0.252となっており，サンプル数 266，5種選択という今回の条件において，十分な水準を有する，良好なモデルが得られたといえる．考察 40歳以上のひとは，若者に比べて高島屋やジャスコより三越やジョープラを選択する傾向がある．高島屋，三越には徒歩で来る人が多い．これは高島屋，三越の立地条件から，中心市街地を回遊し，立寄る人が多いからと考えられる．三越には無職で70歳以上の客が多い．これは同じ百貨店である高島屋より年齢層の高い客を対象とした店舗が多いことによるのもと考えられる．火曜日にジャスコの客が多いのは，火曜市が催されているためで，日曜日にフジグラン松山の客が多いのは，「お客様感謝デー」であるためだと思われる．高島屋に会社員の客が多いのは，市駅周辺に交通機関が集中しているため，通勤客が利用しやすい場所であることが考えられる．終わり考察 40歳以上のひとは，若者に比べて高島屋やジャスコより三越やジョープラを選択する傾向がある．ジョープラにおける中高年女性の集客としてのファッションセンターしまむら及び100円ショップダイソーのコラボレーション効果は絶大である．高島屋，三越には徒歩で来る人が多い．これは高島屋，三越の立地条件から，中心市街地を回遊し，立寄る人が多いからと考えられる．三越には無職で70歳以上の客が多い．これは同じ百貨店である高島屋より年齢層の高い客を対象とした店舗が多いことによるのもと考えられる．火曜日にジャスコの客が多いのは，火曜市が催されているためで，日曜日にフジグラン松山の客が多いのは，「お客様感謝デー」であるためだと思われる．高島屋に会社員の客が多いのは，市駅周辺に交通機関が集中しているため，通勤客が利用しやすい場所であることが考えられる．