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J-GLOBAL ID:202002248920206695   整理番号:20A2438773

組成データのための地理的加重回帰モデル

Geographically Weighted Regression for Compositional Data
著者 (6件):
資料名:
巻: 29  ページ: ROMBUNNO.C24-1-4  発行年: 2020年 
JST資料番号: L3901B  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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地理的加重回帰モデルは場所ごとの回帰係数を推定する手法として,これまでに計数データ,順序データなど様々なデータの形式に応じたモデルが提案されてきた。しかしながら,同手法を多変量の構成比からなる組成データに適用した例はごく僅かで,組成データが負う定数和制約の性質を考慮したモデルの定式化などに課題が残されている。そこで本研究では,地質学分野で検討されてきた対数比変換法を援用した組成データのための地理的加重回帰モデルを提案する。提案したモデルを米国における収入階級の要因分析に応用し,その有効性を議論する。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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都市計画一般,都市経済学 
引用文献 (16件):
  • Aitchison, J. (1982) The statistical analysis of compositional data. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 44 (2), 139-160.
  • Aitchison, J. (1986) The Statistical Analysis of Compositional Data. London: Chapman & Hall.
  • Aitchison, J. (1992) On criteria for measures of compositional difference. Mathematical Geology, 24(4),365-379.
  • Atkinson, P.M., German, S.E., Sear, D.A., and Clark, M.J. (2003) Exploring the relations between riverbank erosion and geomorphological controls using geographically weighted logistic regression. Geographical Analysis, 35 (1), 58-82.
  • Brunsdon, C., Fotheringham, A.S., and Charlton, M.E.(1996) Geographically weighted regression: a method for exploring spatial nonstationarity. Geographical Analysis, 28 (4), 281-298.
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