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J-GLOBAL ID：202002230547694900   整理番号：20A0576892

グループ化データからの地域別空間所得分布の推定と推論【JST・京大機械翻訳】

Estimation and inference for area-wise spatial income distributions from grouped data

著者 (3件)： Sugasawa Shonosuke (Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Chiba, Japan) ,  Kobayashi Genya (Graduate School of Social Sciences, Chiba University, 1-33 Yayoi-cho, Inage, Chiba, Japan) ,  Kawakubo Yuki (Graduate School of Social Sciences, Chiba University, 1-33 Yayoi-cho, Inage, Chiba, Japan)
資料名： Computational Statistics & Data Analysis  (Computational Statistics & Data Analysis)
巻： 145  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0911A  ISSN： 0167-9473  CODEN： CSDADW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 収入分布の推定は,空間上の不等式と貧困の測定において重要な役割を果たす。収入分布に関する既存の文献は,主に国または地域に対する収入分布の推定に焦点を当てており,複数の収入分布の同時推定はその実用的重要性にもかかわらず議論されていない。困難性を克服するために,グループ化データから地理情報を考慮して,地域ごとの空間収入分布の同時推定と推論のための有効な方法を提案した。地域ごとの潜在的パラメータに対する推定と推論に対する効率的Bayesアプローチを開発した。これにより,サンプリング地域だけでなく,潜在的空間状態空間構造によるサンプルなしの地域に対しても,平均収入とGini指数のような収入分布の地域的要約を与えた。提案した方法は,日本人の人的にグループ化された収入データを用いて実証された。シミュレーション研究により,提案した方法が所得分布を別々に推定する粗い従来手法に優ることを示した。提案した方法を実行するRコードはhttps://github.com/sshonosuke/SPIDで利用可能である。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  立体構造 ,  平滑化 ,  モンテカルロ法 ,  *不等式 ,  Markov連鎖
準シソーラス用語： 日本人 ,  地理情報 ,  同時推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グループ化データ ,  所得分布 ,  Markov連鎖モンテカルロ ,  ペアごとの差 ,  空間平滑化

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： グループ ,  地域 ,  所得 ,  分布 ,  推定 ,  推論