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J-GLOBAL ID：202002236507546863   整理番号：20A2272358

125m地域メッシュデータによる居住地区分類

著者 (1件)： 関根智子 (日本大 文理)
資料名： Estrela  (Estrela)
号： 319  ページ： 26-32  発行年： 2020年10月10日 
JST資料番号： L5366A  ISSN： 1343-5647  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・(公財)統計情報研究センターとの共同研究「平成27年国勢調査8分の1地域メッシュの高度利用に関する研究」の一部として,8分の1地域メッシュ(125mメッシュ)による居住地区分類を紹介。
・GIS(Geographic Information System)上で表示・分析できるように東京都23区の125m地域メッシュで集計された国勢調査の統計データを前処理し,主成分分析とクラスター分析を実施。
・人口の特性を分類するために人口の34変数の実数を人口総数で除した構成割合を用い,上位10位までの主成分得点を用いて125m地域メッシュをKMeans法で10種類の居住地区に分類。
・23区の面積の1/3を占め,典型的な性・年齢構成を示す地区の特徴や,双方ともに1割程度の面積を占め,5歳程度年齢構成が異なる2つの地区が連坦する様子など詳細な地域分類が可能。

シソーラス用語： *住宅 ,  *統計的方法 ,  *地域 ,  国勢調査 ,  *地理情報システム ,  東京都 ,  *主成分分析 ,  面積 ,  分類
準シソーラス用語： *GIS【地理】 ,  *居住

分類 (4件)： 住宅建築,農村建築,城  (RB05040V) ,  土地利用一般,地域制  (RD02010Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (4件)：

• 小池司朗(2018)「異なる階層の地域メッシュ人口を利用した鉄道駅周辺人口の推定精度検証-東京都内5駅の比較分析-」(『ESTRELA』 No.289, 14-19).
• 高阪宏行(2018)「8分の1地域メッシュの統計データの特徴と狭小商圏設定への利用」(『ESTRELA』 No.289,2-7).
• 関根智子(2018)「生活関連施設への近接性の測定からみた8分の1地域メッシュの有効性について」(『ESTRELA』No.289,8-13).
• チーム・カルポ(2018)「TensorFlow & Keras プログラミング実装ハンドブック』秀和システム.

タイトルに関連する用語 (4件)： 地域 ,  メッシュデータ ,  居住地区 ,  分類