選択肢集合から複数選択する場合の分析手段の検討 愛媛大学 工学部 環境建設工学科 交通工学・都市環境計画研究室 江田裕貴 倉内慎也 背景 交通需要予測の現状 行動調査 行動結果から 将来需要を予測 個人の交通行動を観測 PT調査 プローブ調査 問題点 新路線の新設などの交通計画の影響を考慮できない 所要時間や運賃などの交通サービス水準が導入できな いため投資効果が把握できない 四段階推定法 など そこで 仮想調査 調査方法 • • • 仮想の状況下における行動意図を尋ねる 問題点 回答の信頼性が低い いい加減さ 政策操縦 など 順位付け 上位複数個選択 一対比較 目的 注目したもの 仮想調査 • • 順位付けの特徴 順位付け 上位複数個選択 情報量が多い 被験者の負担が多い 回答の精度が下がる 仮想調査とは？ 上位複数個選択の特徴 仮想の状況下における行動意図を尋ねたデータ 交通サービスレベルを変化させて同一個人から複数のデータを得ることが可能 被験者の負担が少ない 回答の精度が高い 情報量が少ない [例]もし，選択可能な手段が以下の3つが存在した場合，どれを選択しますか？ （使用する可能性のある順に順位を付ける or 2つ選ぶ） 選択肢の数 選択肢1 選択肢2 選択肢3 鉄道：所要時間30分 運賃500円 自家用車：所要時間40分 駐車料金400円 自転車：所要時間60分 駐輪料金100円 モデルの精度 どれが望ましいのか を検討 研究内容 選択順位が分かっている場合 上位 T 番目までを P I 選択する場合の選択確率 n exp I T t 1 対数尤度関数の 微分が意味すること J J t VIn モデルの適合度を示す対数尤度関数 N J T exp I VIn ln L d In ln J n 1 i 1 t 1 exp J VJn exp J VJn J 't N I T 定数項 I の1階微分 定数項 n 1 t 1 2 ln L の2階微分 I 2 d In ID 1 2 d11 d12 1 0 0 0 d1J d21 d22 n11 n12 1 2 P1１ P12 0.8 0.1 0.05 0.1 0 1 0 0 nt1 nt2 PT1 PT2 PTJ 合計 0.1 0.7 0.1 0.2 0.05 0.1 0.5 0.01 T T 0.1 0.7 n1J' n21' n22' n2J' nt1' nt2' ntJ' NT 0.01 0.1 0.1 0.7 n12 n22 nT 2 n12 ' n22 ' nT 2 ' 対 数 尤 度 ln L T番目に選択する確率 P2J d In Pn I 1 Pn I 0 n1J n2 J nTJ n1J ' n2 J ' nTJ ' ntj P1J P21 P22 0.6 0.1 n11 n21 nT 1 n11 ' n21 ' nT 1 ' n11' n12' 1 n2J 0 1 0.8 1 0 0 合計 0.1 モデルによる選択予測 ２番目に選択する確率 0.1 0.5 図１ 定数項 I の2階微分が意味すること N 0 n1J n21 n22 １番目に選択する確率 ID 0 T In I ：順位付選択結果ベクトル I i1 , i2 ,, it ,, iT jnt ： t 番目を選択する際に直面している 選択肢集合ベクトル J ：任意の選択肢集合ベクトル J j nt exp I VIn exp I VIn 1 T T exp J VJn exp J VJn J t J t 0 T n 1 t 1 1 0 0 n 1 n が t 番目に選択する選択肢 dTJ 合計 0 1 0 dT１ dT２ N 0 1 N Pn I int：個人 T番目に望ましいもの d2J 0 1 n 1 t 1 表1 定数項 I の1階微分が意味すること １番目に望ましいもの N N d 実際の選択結果 ２番目に望ましいもの 定義 0.6 0.1 0.1 T T Pn I 0 T 極値＝最大値 n n ' ti t 1 ti t 1 モデル式のパラメータは唯一の解を持ち， コンピュータで解析的に求めることが可能 今後の研究予定 選択順位が不明の時のモデル式を算出 実際にアンケート調査を行い，順位付けと上位複数個選択において，モデルがどの程度異なるのか，分析する
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