スライド 1 - 都市生活学・ネットワーク行動

演習
－集計モデル推定ー
（東京海洋大学）
東京海洋大学地域計画研究室三島佑介
高下寛之
はじめに
 非集計モデルの推定 → 初
 使用データ: kaimono2.csv
Rのプログラム:mnl2.R を改良
 目的地選択モデルを推定
モデル推定の手順
 クロス集計により目的地選択に影響の強そうな要素を抽出
 説明変数として設定
 決定係数の変移、T値、パラメータの符号により、採用か否かを判別
 以上の作業を繰り返し、説明変数を徐々に追加
クロス集計（目的地/曜日）
ダミーを設定
三越
松山店
伊予鉄高島屋
休日
平日
ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店
ジョー・プラ
ジャスコ松山店
0%
20%
40%
60%
80%
100%
クロス集計（目的地/性別）
三越松山店
ダミーを設定
伊予鉄高島屋
女
男
ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店
ジョー・プラ
ジャスコ松山店
0%
20%
40%
60%
80%
100%
職業と目的地
三越松山店
アルバイト・パート
その他
会社員
学生
自営業
主婦
無職
伊予鉄高島屋
ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店
ジョー・プラ
ジャスコ松山店
0%
20%
40%
60%
80%
100%
到着地駐車料金と移動手段
 目的地の駐車場が有料の場合、利用者は自動車の使用することをさけ
公共機関や徒歩で移動するはず。
 目的地の駐車場が無料の場合、利用者は自動車を使用するはず。
クロス集計（到着地駐車料金と代表移動手段）
徒歩がおおい
有料
バイク
バス
自転車
自動車
電車
徒歩
無料
0%
20%
40%
60%
80%
100%
自動車がおおい
到着地位置と移動手段
 目的地が中心市街地にあれば利用者は自動車を使うことを避け公共交
通機関や徒歩で移動するはず。
 目的地が郊外であれば、公共機関などでの移動が不便（公共交通機関
の頻度、駅またはバス停から距離がある）になるので自動車を利用す
るはず。
徒歩がおおい
クロス集計（到着地位置と代表移動手段）
中心市街地
バイク
バス
自転車
自動車
電車
徒歩
郊外
0%
20%
40%
60%
80%
100%
自動車がおおい
到着地駐車料金と代表移動手段
 到着地駐車料金と代表移動手段を考慮すると駐車場料金が無料で郊外
にある目的地へは自動車を用いるはず。
 到着地駐車料金と代表移動手段を考慮すると駐車場料金が有料で中心
市街地にある目的地へは徒歩で移動するはず。
施設の位置と駐車場料金
徒歩ダミーを設定
施設名
中心市街地or郊外
駐車場
伊予鉄高島屋
中心市街地
有料
三越松山店
中心市街地
有料
ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店
中心市街地
無料
ジャスコ松山店
郊外
無料
ジョー・プラ
郊外
無料
自動車ダミーを設定
クロス集計（目的地と代表移動手段）
徒歩がおおい
三越　松山店
伊予鉄高島屋
バイク
バス
自転車
自動車
電車
徒歩
ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店
ジョー・プラ
ジャスコ松山店
0%
20%
40%
60%
80%
100%
自動車がおおい
クロス集計（目的地と職業）
会社員がおおい
ダミーを設定
三越　松山店
アルバイト・パート
その他
会社員
学生
自営業
主婦
無職
伊予鉄高島屋
ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店
ジョー・プラ
ジャスコ松山店
0%
20%
40%
60%
80%
100%
その他がおおい
ダミーを設定
目的地と職業
 高島屋を利用する男性客が多い。
 ジョープラを利用する
その他の説明変数
 出発地からの距離
 駐車場の有料/無料（ダミー変数）
決定係数
 決定係数
0.2468556
 修正済み決定係数
0.2118179
 最終対数尤度
-322.429
 収束判定
０
パラメータ推定結果
１）
定数項（
２）
定数項（
３）
定数項（
４）
定数項（
距離(伊予鉄高島屋)
距離(三越　松山店)
距離(ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店)
距離(ジャスコ松山店)
プラ)
距離(ジョー・
ダミー(三越　松山店)
平日）
曜日（
ダミー(ジャスコ松山店)
平日）
曜日（
(伊予鉄高島屋)
会社員）
職業ダミー（
プラ)
(ジョー・
主婦）
職業ダミー（
三越　松山店)
ダミー(伊予鉄高島屋・
徒歩）
移動手段（
プラ)
ジョー・
ダミー(ジャスコ松山店・
車）
移動手段（
パラメータ
1.5779708
2.180225)
（
0.9185987
(1.164477)
2.2496536
(2.917529)
1.0553152
(1.49681)
-0.7805489
(-6.98648)
-1.1019851
(-5.72319)
-1.0928382
(-6.84386)
-0.8567184
(-5.76186)
-0.8033168
(-4.98496)
0.7000267
(2.391351)
0.7846266
(1.130531)
0.8940361
(2.873912)
1.361496
(2.86502)
0.9763899
(2.922894)
1.1931179
(2.267258)

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