- 開講元
- 土木工学コース
- 担当教員名
- 福田 大輔
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 集中講義等
- クラス
- -
- 科目コード
- CVE.D401
- 単位数
- 2
- 開講年度
- 2021年度
- 開講クォーター
- 1Q
- シラバス更新日
- 2021年3月19日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 英語
- アクセスランキング
-
media
講義の概要とねらい
(1) 交通需要予測/行動分析における代表的な分析手法である離散選択モデル (Discrete Choice Model) 理論と応用について学ぶ．
-理論：ミクロ経済学，統計学，最適化数学，シミュレーション
-応用：交通需要やマーケット・シェアの予測，プロジェクト評価
(2) 複数回の演習（データを用いた実際のモデル推定）を通じて，実際の計算方法について習熟する．
- 推定・シミュレーション用フリーソフト``BIOGEME" の理解
- 交通，通信（電話），電力，マーケティング等のデータを用いた計算演習
到達目標
(1) 交通需要予測/行動分析における代表的な分析手法である離散選択モデル (Discrete Choice Model) 理論と応用について学ぶ．
(2) 複数回の演習（データを用いた実際のモデル推定）を通じて，実際の計算方法について習熟する．
キーワード
交通行動分析, 離散選択モデル, 応用統計学, 応用計量経済学, シミュレーション, 確率モデル, マーケティング, 個人の意思決定
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | 展開力(実践力又は解決力) |
授業の進め方
離散選択モデルの理論的基礎を講述しつつ，途中，計５回の計算機演習を併せて実施することにより，内容に対する理解を深める．また，それらの演習に対応した計５回のレポート課題を課す．
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 選択行動の記述の基礎理論と二項選択モデル | 1 Simple Example 2 Framework of Discrete Choice Models 3 Random Utility Model 4 Binary Choice Model |
| 第2回 | 二項選択モデルの推定方法 | 1 Deviation of Binary Choice Models 2 Estimation of Binary Choice Models 3 Evaluation and Interpretation of Estimation Results |
| 第3回 | 演習１：二項選択モデルの推定 | Estimating binary choice models |
| 第4回 | 多項選択モデル〜ロジットモデルとプロビットモデル | 1 Review of Random Utility Model 2 Multinomial Probit 3 Multinomial Logit 4 IIA Property of Logit |
| 第5回 | 多項ロジットモデルの特定化と推定 | 1 Specification Issues of Logit Model 2 A Case Study of Specification Issues 3 Estimation Issues of Logit Model |
| 第6回 | 演習２：多項ロジットモデルの推定 | Estimating multinomial logit models |
| 第7回 | 離散選択モデルの統計的検定 | 1 Introduction: What is "statistical test"? 2 Informal Tests 3 Classical Statistical Tests 4 Likelihood Ratio Test 5 Goodness-of-Fit of the Entire Model 6 Advanced Tests |
| 第8回 | モデルのIIA特性・将来予測・マイクロシミュレーション | 1 Introduction 2 IIA (Independence from Irrelevant Alternatives) property of Logit 3 IIA Tests 4 Forecasting and Microsimulation |
| 第9回 | 演習３：統計的検定と将来予測 | 1 Testing IIA 2 Forecasting and Microsimulation |
| 第10回 | ネスティッドロジットモデル | 1 Review of IIA Property 2 Correlation among Choice Alternatives 3 Nested Logit Model 4 A Case Study: Choice of A Residential Telephone Service |
| 第11回 | データのサンプリング方法 | 1 Introduction: Why focus on sampling? 2 Examples of Sampling Strategies 3 Formulation of Sampling Strategies 4 Estimation Considering Sampling |
| 第12回 | 演習４：ネスティッドロジットモデルとサンプリング | 1 Estimating Nested Logit Model 2 Estimation considering sampling |
| 第13回 | ミックスドロジットモデルとシミュレーション推定 | 1 Introduction 2 Mixed Logit Model: Formulation 3 Mixed Logit Model: Estimation |
| 第14回 | 演習５：ミックスドロジットモデルの推定 | Estimating Mixed Logit Models |
教科書
講義資料は随時OCWiで配布する．
参考書、講義資料等
Ben-Akiva M. & Lerman S. (1985) Discrete Choice Analysis: Theory and Applications to Travel Demand, MIT Press.
Train K. (2003) Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press.
北村他(2002) 交通行動の分析とモデリング, 技報堂出版.
土木学会[編] (1996) 非集計行動モデルの理論と応用, 土木学会.
成績評価の基準及び方法
- 5つのレポート課題（75%）
- 講義中の質問等への対応（25%）
関連する科目
- CVE.D230 ： 都市・交通計画プロジェクト演習
- CVE.D301 ： 交通システム工学
- CVE.D311 ： 公共経済学
- CVE.D402 ： 交通ネットワーク分析
- CVE.D403 ： 交通経済学
- GEG.P502 ： 持続的インフラストラクチャ―のためのプロジェクトマネジメントと評価
- CVE.D201 ： 土木計画学基礎
- CVE.D210 ： 土木と環境の計画理論
- UDE.E402 ： 都市・環境のGISとデジタル画像処理
- IEE.B336 ： 応用計量経済学
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
上記に示した関連する科目について，履修済みあるいは履修中であることが望ましい．
