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愛媛大学 １班 福嶋 浩人 山本 朋広 吉良 北斗 春木 信二
行動モデル夏の学校 モデル発表 愛媛大学 １班 福嶋 浩人 山本 朋広 吉良 北斗 春木 信二
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分析方針 使用ソフト Ｒ 使用データ 買い物トリップのデータ 構築するモデル 買い物施設選択モデル 使用したモデル型 ＭＮＬ
使用ソフト Ｒ 使用データ 買い物トリップのデータ 構築するモデル 買い物施設選択モデル 使用したモデル型 ＭＮＬ まず 私たちの班はＲを使用して、買い物トリップのデータを用い、MNLによって買い物施設選択モデルを構築しました。
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基礎集計 年代 次に施設別の基礎集計を示していきます。
基礎集計 年代 次に施設別の基礎集計を示していきます。 サンプル数が極端に少ない店舗を除いた、ジャスコ松山、ジョープラ、フジグラン松山店、伊予鉄高島屋、三越 松山店について、基礎集計を行いました。 まず、年代について、６０歳以上の三越の割合が大きいのに注目して、説明変数に組み込みました。
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基礎集計 職業 次に職業について見てみると、ジャスコ松山に訪れるアルバイト・パートの割合が大きいのに注目して説明変数に組み込みました。
基礎集計 職業 次に職業について見てみると、ジャスコ松山に訪れるアルバイト・パートの割合が大きいのに注目して説明変数に組み込みました。 また、伊予鉄高島屋に訪れる会社員の割合も他の施設に比べて多いので、説明変数として用いました。
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基礎集計 曜日 次に曜日に注目してみると、ジャスコに火曜日に来る人が多いという面白い値が得られたので
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基礎集計 出発施設属性
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推定結果 ＯＤ距離のｔ値が負に大きく作用している ジャスコで行われているイベントの影響 他店から、ジョープラへの流入が多い
(km) ＯＤ距離のｔ値が負に大きく作用している ジャスコで行われているイベントの影響 他店から、ジョープラへの流入が多い 60歳以上の人は、三越に訪れやすい 推定結果の推定値とt値はこのようになりました。みてみると、とくにＯＤ距離のｔ値が負に大きいため、どの店にも距離の影響が大きく影響していることがわかる。会社員ダミーが
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まとめ 基礎集計を行い、説明変数を吟味しつつMNL型の買い物施設選択モデルの構築を行った。
今回は、吟味しすぎて政策に反映できるほどのモデルには至らなかった。
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