yohshimoの部屋

気になった情報、HPなど

2009-06-07T10:55:43+09:00

*岡山県犯罪情報岡山県警のHPで、犯罪MAPの機能が大幅にアップ！！！自在に距離、面積を計測することもでき、犯罪の密度推定量も描画できる！これはすごい！岡山県警＜http://www.machi-info.jp/machikado/op-webmap/index.jsp?mode=1＞ *google mapsへの地価公示表示 N君の作っていたシステムに似たページを発見。 http://chika.m47.jp/ 色分けの表示をボックスにしている。 *google maps表示同級生のＮ君が研究していた、google mapsを用いたシステム。ユニクロと、Book offの店舗検索は、google mapsを用いている。社内にAPIを用いて表示させるシステムを作る部門があるのだろうか？ google mapsを用いた地図をひとつ発見。 http://www.walkerplus.com/hanabi/chugoku/detail/fw0140.html 結構面白い。リンク先の「周辺地図（街ログ）」をクリック。またまた発見。ヤマダ電機の店舗検索もgoogle maps。ヤマダ電機のロゴを貼ってます。 *川口市犯罪認知数のアニメーションによる視覚化久しぶりに川口市HPの防犯対策室のページに[[面白いもの>http://www.city.kawaguchi.saitama.jp/kbn/16050024/16050024.html]] がありました◎ 月ごとの犯罪認知数の変化をアニメーションで表示させています。このアニメーションで表示されている地図は、数値地図らしいです。けど、アニメーションは町丁字ごとの色分けではない。ポイントデータをカーネル密度推定して色分けいるのかな？「本ホームページの情報は、埼玉県警察から試験運用として川口市に提供されているものです。」と注意書きがあります。あと、平成19年度の犯罪データも公開されていました。時間が出来次第解析して、平成18年度との相違という側面からも研究してみたいです。データはPDF形式。 *ワードで目次作成 TEXだと、「thebibliography」（つづりは怪しい）。じゃあ、Wordで目次を作成する方法は？ HELPを見てもよくわかりません。分かり次第UPします。 →ようやくわかりました。目次にしたい文字にレベル付けし、挿入→目次と参照で目次の完成。 *平面直角座標系のshapefileを、緯度・経度のshapefileに変換統計GISプラザにもリンクがあるので、結構有名なのかもしれません。 ESRI社の[[こちらのページ>http://www.esrij.com/products/Shp_Conv/index.shtml]]の「shpexck32.EXE」か「FmapCnv.EXE」（変換元のshapefileが世界測地系か旧日本測地系かによって使い分ける）で、素早く変換できます◎ ちなみに私が研究に用いているのは、世界測地系の平面直角座標系のshapefileです。馴染み深いのはやっぱり緯度・経度かな？？？ *東京都町丁目犯罪データ東京都の町丁目犯罪データがhttp://kodansha.cplaza.ne.jp/broadcast/special/2003_06_25/content.html に載っています！！！ *セミナー資料のページ [[セミナー資料のページ>http://shimo.mitarashidango.com/]]は、「Internet Explorer」だとうまく改行できているみたいですが、「Fire Fox」だと改行されずに表示しているみたいだ。なんでだろー。 *パワーポイントのグリッド表示今まで、パワーポイント作成時に背景に格子が出ていた。なんでかな～と思っていたが、「表示」⇒ 「グリッドとガイド」の中の、「グリッドを表示」にチェックが入っていました。このチェックをはずして、解決。 *電子ジャーナル慶応大学の電子ジャーナルで「Environment and planning A」という雑誌の「Statistical tests for spatial nonstationarity based on the geographically weighted regression model」(著：Yee Leung, Chang-Lin Mei, Wen-Xiu Zhang)を読もうとしたのですが、アブストラクトしか読めません。学外からは読めないのが常識なのかも。 *英語今読んでいる論文で、「coefficient」と出てきて、ずっと「係数」ととらえて読み進めていたが、どうもしっくりこない。「coefficient」は「係数」と決めつけてましたが、「率」という意味もあることを知りました。「率」で読むと、しっくりきました。 ---- #comment(below) - ホテル行く前に外で2発イカせてもらいますた！　http://ston.mlstarn.com/5571019 -- てれれん (2009-06-02 12:15:30)

国勢調査データの話

2009-06-07T10:55:25+09:00

*統計ＧＩＳプラザ平成12年度国勢調査のデータ、またshapefileもダウンロード出来たりと研究を進める上で欠かせなかったサイトが[[統計ＧＩＳプラザ>http://gisplaza.stat.go.jp/GISPlaza/]]です。平成20年度4月からデータが平成17年度国勢調査のデータとなるようです。今日気づいた。 *国勢調査データ、交番管轄ごとの犯罪データ編集 -岡山市の高齢化率に関する記事岡山市の中学校区別での高齢化率が山陽新聞に掲載されていた。（このページに添付してあるファイル）自分の集計した高齢化率（交番管轄区ごとだけど）と比較してみようかな。なぜ今回掲載されたデータが、中学校区別なのか理由はわかりませんでした。 -そんな地名あるの？　　１．「倉敷警察署ＨＰに記載されている、亀島交番管轄町丁字」では、「水島川崎通１丁目」と記載されています。しかし、国勢調査の町丁字には「水島川崎通」しかなく、「水島川崎通１丁目」などありません。倉敷警察署ＨＰの記載ミスなのかな。　　　２．　毎年、毎月岡山市に公開されている「町丁字年齢別人口」のデータ。そこで気づいた謎。「海岸通り２丁目」はあるけど「海岸通り１丁目」は存在しない（平成１７年度）。それ以外の年度では存在するのに・・・。なぜでしょう？ -注意　国勢調査データの町丁字には、以下のような注意点があります。　　１．例えば、「茶屋町」という町丁字は「３つ」存在します。しかし、「ＨＹＯＳＹＯ」というフラグが「２」と　「３」で違うのです。　　「２」のフラグのついている「茶屋町」は１つしかなく、「茶屋町」の合計データ。　　「３」のフラグのついている「茶屋町」は、「茶屋町」を分割したデータとなっています。　　　　この例では「２」のフラグのついている「茶屋町」２つのデータを合計したのが、「３」のフラグのついている「茶屋町」のデータとなります。　　　　データをどのように分割したのか（もしかしたら学区？）、まだ調査中です。 -老人化率の比較　まずは岡山市。　平成12年度の岡山市老人化率は16.5％。平成17年度の岡山市老人化率は18.7％。　次に倉敷市。　平成12年度の倉敷市老人化率は16.3％。平成17年度の倉敷市老人化率は19.0％。 ---- #comment(below) - ホテル行く前に外で2発イカせてもらいますた！　http://ston.mlstarn.com/55730108 -- てれれん (2009-06-02 12:15:25)

メニュー

2008-12-31T17:08:55+09:00

メニュー -[[研究内容]] -[[ゼミ]] -[[ゼミ資料]] -[[メモ（R）]] -[[メモ（いろんなこと）]] -[[気づいたこと、苦労したこととか]] -[[思うこと]] -[[気になった情報、HPなど]] ---- ***サイト内検索 #search() ---- -[[tryoのページ>http://www22.atwiki.jp/tryo/]] ---- -[[@ウィキガイド>http://atwiki.jp/guide/]] -[[@wiki 便利ツール >http://atwiki.jp/tools/]] -[[@wiki>http://atwiki.jp]] // リンクを張るには "[" 2つで文字列を括ります。 // ">" の左側に文字、右側にURLを記述するとリンクになります ---- today &counter(today) yesterday &counter(yesterday) **更新履歴 #recent(20)

トップページ

2008-12-31T17:06:47+09:00

yohshimoの部屋へようこそ -[[&size(20px){気になったHP、情報など}>http://www10.atwiki.jp/yohshimo/pages/28.html]] -[[&size(20px){ゼミ}>http://www10.atwiki.jp/yohshimo/pages/13.html]] -[[&size(20px){ゼミ資料}>http://shimo.mitarashidango.com/index.html]] -[[&size(20px){研究内容}>http://www10.atwiki.jp/yohshimo/?page=%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%86%85%E5%AE%B9]] -[[&size(20px){未解決}>http://www10.atwiki.jp/yohshimo/pages/16.html]] -[[&size(20px){メモ（研究用）}>http://www10.atwiki.jp/yohshimo/pages/15.html]] -[[&size(20px){メモ（R）}>http://www10.atwiki.jp/yohshimo/pages/19.html]] -[[思うこと]] #ref(http://kyoto.cool.ne.jp/pekineseboo/1134[1].gif) -[[&size(20px){予定表}>http://www10.atwiki.jp/yohshimo/pages/29.html]] ---- #comment(below) - 貴重なコメントをありがとうございます。私はまだ使っておりませんでした。HPを見ましたところ、かなり興味を持ちました。地図と色分けの描画も多そうで、一度見てみたいと思います。 -- yohshimo (2008-12-31 17:03:07) - ところで、Applied Spatial Data Analysis with R (Use R)ってみました？演習形式で便利ですよ。 -- sterna (2008-12-11 20:25:26) - 先輩，久しぶりに更新が見えてうれしいです。模様替え，楽しみにしております＾＾ -- tryo (2008-06-23 13:33:16) - ヒマができれば、模様替えをおこないたいです☆ -- yohshimo (2008-06-22 01:09:47) - ゼミ資料のpptファイルをpdfファイルに変換しました。～.ppt(PDF) -- yohshimo (2008-01-07 20:41:02) - tryoさんのご指摘で、セミナー資料ページの改行問題解決できました。また、このyohshimoの部屋の模様替えを少しづつしていきます。 -- yohshimo (2007-11-28 11:08:23) - 改行したいところで&bold(){
} を入れても改善しないのかな＞＜ -- tryo (2007-11-28 04:04:13) - ようやくセミナーの資料、内容を更新。セミナー資料のページはFire Foxで見ると改行されていない可能性があります。原因は調査中です。 -- yohshimo (2007-11-22 11:28:25) - 仮予定表を設置 -- yohshimo (2007-10-31 11:40:06) - 22回セミナーのゼミ資料更新 -- yohshimo (2007-10-18 23:25:59) - はやく見たいでーす！ -- tryo (2007-09-21 12:22:12) - 新しくゼミ資料のページを作りました。まだまだ試作中ですが、どしどしセミナーの資料を載せていこうと思います。 -- yohshimo (2007-09-21 11:27:07) - あ！おさるさんが・・帰ってきた＾口＾両方かわいいですね！ -- tryo (2007-09-06 14:58:57) - おさるさん，かわいかったのに・・・＞＜ -- tryo (2007-09-03 17:18:51) - 「メモ（いろんなこと）」のページが長くなったので、構成を変更。試作段階なので変更可能性も有りです。 -- yohshimo (2007-08-27 10:12:35) - そうなんじゃぁ！買わなくては！それまでにⅠを完璧にしなきゃ◎ -- yohshimo (2007-08-18 22:33:22) - 先輩，「Rで学ぶデータマイニングⅡ」は今年の10月ぐらい出版されるそうです☆ -- tryo (2007-08-18 10:22:54) - お邪魔してま～す♪更新をとても楽しみにしておりまーーす（＾０＾） -- tryo (2007-08-17 13:07:49)

研究でわかったこと、知ったこと

2008-10-11T10:32:16+09:00

*岡山市域の変遷岡山市域は、現在までに様々な合併を繰り返し、現在の姿となっている。 1889年6月1日に市政がスタートし、1899年8月1日に御野村（現在の北方、法界院付近）、伊島村（運動公園などの付近）などの一部が合併した。三櫂村全域もそのとき合併したのだが、「三櫂村」の読み方がわかりませんでした。「さんかいむら」だそうです。場所は門田文化町付近なのですが、今後の研究のためにはもう少し詳しい事を知りたいです。 **昭和20年時点の岡山市と、それに対応する交番名 |岡山市制施行時|岡山駅東口、南方、内山下、柳川、西川橋、田町、下之町、瓦橋、千日前、京橋、清輝橋、桜橋| |村名|現在の交番名| |伊島村|いずみ町| |御野村|北方| |石井村|岡山駅西口、三門、奉還町| |宇野村|百間川橋、後楽園| |鹿田村|大元駅前、大供| |三櫂村|東山| |平井村|平井| |福浜村|福富、十日市| **昭和25年時点の岡山市と、それに対応する交番名上の、昭和20年に加えて |村名|現在の交番名| |大野村|大安寺| |白石村|×| |今村|上中野| |芳田村|西市| |児島湾|浦安、福島、福島分駐所| |牧山村|牟佐、玉柏| |高月村|牟佐、玉柏| |牧石村|牟佐、玉柏| |高島村|高島| |財田村|東岡山駅前| |幡多村|東岡山駅前| |富山村|富山| |操陽村|富山| |三蟠村|三蟠| |沖田村|三蟠| |甲浦村|甲浦| |小串村|小串| ---- #comment(below) - 市町村名変遷辞典によると三櫂村の読みは「みさおむら」とあります。 -- 通りすがり (2008-10-11 10:32:16)

思うこと

2008-06-23T23:05:24+09:00

*思うこと **大開が好きです松下電器創業者、松下幸之助の始業地である大開。 **岡山が好きです吉備路サイクリングロードを自転車の旅◎岡山を改めて好きになりました。あと半年でお別れだけど・・・。 [[写真 >http://picasaweb.google.co.jp/yohshimo/hnYapE]] 注意：全体的に写真が暗すぎて、見にくいと思いますがご了承下さい。 **おぉ～ [[「新薬、１年半で承認　政府方針　１１年度までに審査短縮」>http://www.tokyo-np.co.jp/article/politics/news/CK2007101402056371.html]] 就職活動のときから、アメリカに比べて日本は遅いと聞いてきたけど、５年後には追いつく目標みたい。５年後・・・、ちょっとは仕事が出来るやつになっていないと。 **最近の研究傾向空き巣と低層共同住宅割合（卒論時は老人化率）の関係に着目し、そのモデル化をしていくなかで現在研究中の「地理的加重回帰法（ＧＷＲモデル）」に出会った。最近はこのＧＷＲモデルのパラメータ推定を良くしようと夢中であるけども、修士論文締め切りを約４ヵ月後に迎えるにあたってもう一度研究の目的と展開を整理しなければなりません。でも、難しい。モデルをより良くするのが目的だったのか。いや、モデルを通して空き巣に対する影響を見つけ出すのが目的だった。うーん、難しい。今までの内容を論文形式にまとめてみようかな **就職活動読売新聞に[[こんな記事>http://www.yomiuri.co.jp/national/news/20070927i308.htm]]がありました。これは非常によくわかります。どうなるんだろ？ #comment(below)

メモ（R）

2008-02-22T19:13:34+09:00

#contents(ゼミ,option=word,) ---- *abline 今まで、私は「abline」を以下のように用いていた。&br() obj<-lm(y~x)&br() plot(x,y)&br() abline(obj)&br() では、具体的に回帰係数の切片項と傾きが既知であるときは&br() plot(x,y)&br() abline(切片,傾き)&br() で描画可能みたいです。知らなんだ。 *Rで地図表示・・・境界線の色変更いつも忘れてしまう、引数。 plot(shape,&bold(){}border="red") *R graphics Ｔ先生からお借りしている「R graphics」(Murrell；2006)。非常に役立つ「Ｒ」のグラフィクス例。あと、前回セミナーで発表した内容（Ｒのグラフィクスマージンの設定）が、図解で詳しく載っています。実際の出力画像とＲのコードが章ごとにセットで載せてある[[公式サイト>http://www.stat.auckland.ac.nz/~paul/RGraphics/rgraphics.html]]も充実。 *「combn」組合せ（combination）を返してくれる関数。 combn(n,m)で与える。nはベクトルか数値，mは数値。長さmの組合せすべてを返す。 #例 combn(5,2) *「par()」のこと S-PlusとRでは「par()」での返り値が違うところがあります。・S-Plusでは、今描いている図の１座標（X方向、Y方向）が、何インチか返してくれます。「uin」・Rでは、自分で計算しないといけません。 #計算法 [[ゼミ資料>http://shimo.mitarashidango.com/index.html]]の2月4日のtextファイルを参照。 *「xtable」で返す値の桁数Ｒで「xtable」という、データフレームを「ＴＥＸの表のコマンド」にして返す関数があります。 summary同様に、桁数指定をする引数があります。例えば、 xtable(データフレーム,digits=6) *「summary」で返す値の桁数Ｒで「summary」という、要約等計量を返す関数があります。次の例を考えます。xは下記のように小数点以下6桁のデータ5つです。 x <- c(-0.765043 0.134542 1.678039 0.972267 1.992811) summary(x) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. -0.7650 0.1345 0.9723 0.8025 1.6780 1.9930 と返されます。返された要約等計量は小数以下4桁です。小数以下6桁で要約等計量を返すには summary(x,&bold(){digits}=6) と、digitsで指定する必要がある。 *パッケージ「spgwr」の関数「gwr」で返されるAICの値パッケージ「spgwr」の関数「gwr」で返されるGWRモデルのAICの値は非常に複雑です。このAIC値はHuich(1998)の論文「Smoothing parameter selection in nonparametric regression using an improved Akaike Information Criterion.」の考え方を参考にしているものと思われます。 *lm.wfit 重み付き回帰式を行っている関数「lm.wfit」があります。この関数、実はFortranのプログラムを使っているのです。もっと詳しく言うと、回帰式の係数のt統計量を計算するのに必要なデザイン行列Xの重み付き分散共分散行列の逆行列を計算するのにFortranのプログラムを使っています。そのFortranのソースはどこにあるどんな名前のファイルかと言うと・・・、フォルダ「R-2.6.1\src\appl」の中にある「dqrls.f」です。僕はFortranのプログラムはさっぱり分かりませんでした。 *ls(package:"パッケージ名") ls(package:"パッケージ名")でパッケージに入っている関数名が見れる。結構使えます◎ *tempdir こんな関数を知りました。一時的にファイルを置くディレクトリの作成をしてくれます。関数に組み込ませたり応用ができそう。 *textConnection tryoさんより、「textConnection」を教えてもらいました。 #Rjpwikiより、「textConnection」の使用例 x <- "123, 12.3, 1.23, 1.23e-1, 1.23e1" # 数値列を表す文字列 scan(textConnection(x), sep=",") [1] 123.000 12.300 1.230 0.123 12.300 今まで、"123, 12.3, 1.23, 1.23e-1, 1.23e1"の「,」をエディタで一つ一つ消したりしてて非常にめんどくさいと思ってたが、「textConnection」は便利！ *which.minとwhich.max こんなに便利な関数があるのを知りませんでした。 x<-sample(10) x [1] 3 2 6 4 7 10 9 1 5 8 which.min(x) [1] 8 which.max(x) [1] 6 今までは which(x==min(x))とかwhich(x==max(x)) なんてことしてた・・・。 *アメリカ合衆国オハイオ州コロンバス市犯罪データについて空間統計学の手法を用いる際、論文やＲでよくサンプルデータとして見かけるのが「アメリカ合衆国オハイオ州コロンバス市犯罪データ」です。自分も犯罪データを用いて解析しているので参考にしていますが、Ｒの中に２種類のコロンバスデータがあるのを確認しました。１．１９８８年にAnselinによって用意されたデータ・・・library(spdep) ２．１９９５年にAnselinによって用意されたデータ・・・library(spgwr) 今まで「２」の１９９５年のデータを使って解析をして「論文と結果が違う！」と悩んでましたが、論文が使っているのは「１」のデータでした #ref(http://kyoto.cool.ne.jp/pekineseboo/1160[1].gif) #追記上記の「１」「２」ともに属性値の並びが正しくないと思われます。その理由は「A Family of Geographically Weighted Regression Models」（著：James P. LeSage）のP32,33のコロンバス市の地図の地区番号と上記「１」「２」の地区番号（緯度、経度も）が異なってるのを確認したから。なので論文の通りに結果を出そうと思うと属性値の並び替えを行う必要があるようです。 *僕の大ミス行列を作ってくれるコマンド「matrix」について **僕の勘違い matrix((1:9),3,3) とコマンドを打つと 1 4 7 2 5 8 3 6 9 という行列が作成されます。僕はこれを転置した行列ができると勘違いしてました。 *データのTEXコマンド出力ＴＥＸでは表を作るのに、かなり手間がかかります。そこで、ＲのデータをＴＥＸの表作成コマンドに変換して出力してくれるすっごく便利なコマンド「xtable」があります（パッケージ「xtable」）。（例） (resultcut[1:3,6:8]) | |s.t|s.R|s.e| |大井 |8.604378 | 7.10345 |1.500928| |吉宗 |19.870682| 12.05365| 7.817034| |牟佐 |21.293025| 11.49226 |9.800770| #library (xtable) #(xtable(resultcut[1:3,6:8])) % latex table generated in R 2.4.1 by xtable 1.4-3 package % Mon Sep 10 21:03:42 2007 \begin{table}[ht] \begin{center} \begin{tabular}{rrrr} \hline & s.t & s.R & s.e \\ \hline 大井 & 8.60 & 7.10 & 1.50 \\ 吉宗 & 19.87 & 12.05 & 7.82 \\ 牟佐 & 21.29 & 11.49 & 9.80 \\ \hline \end{tabular} \end{center} \end{table} 卒論のとき、このコマンドを知っていれば・・・ #ref(http://kyoto.cool.ne.jp/pekineseboo/1164[1].gif) *shapefileの切り取り⇒新たなshapefileとして保存 #１.shapefileの読み込み shape<-read.shape("sample.shp") #２．polygonファイルの作成 shape.poly<-Map2poly(shape) #３．属性値データの取り出し shape.df<-shape$att.data #４．polygonファイルの切り出し、属性値データの切り出し newpoly<-subset(shape.poly,切り出す条件式（TRUE or FALSE）) newdf<-subset(shape.df,切り出す条件式（TRUE or FALSE）) #５．新たにshapefileとして保存 write.polylistShape(newpoly,newdf,新しいshapefileの名前) 以上で完成です。例えば、日本地図から岡山だけ取り出したいときなど便利です #ref(http://kyoto.cool.ne.jp/pekineseboo/1156[1].gif) *文字列部分マッチング pmatch 国勢調査のデータを処理する際にすごく便利。（例）以下のname1,name2に重複文字列（大阪）があるのに注意。 name1<-c("岡山","広島","大阪","倉敷","大阪") name2<-c("大阪","岡山","倉敷","広島","大阪") pmatch(name1,name2) [1] 2 4 1 3 5 name2[1],name[5]で重複している「大阪」を区別して、結果を返してくれています◎ *library「spdep」空間データの解析に非常に助けとなる「spdep」。少し変更点があります。 -関数「poly2nb」「The R Book」の第11章(p253)でも、poly2nbは使われております。 library(spdep) Ola.poly<-Map2poly(Ola) Ola.bbs<-Map2bbs(Ola) Ola.nb<-poly2nb(Ola.poly,Ola.bbs) Ola.w<-nb2listw(Ola.w,style="W") と記載されていますが、現在のspdepでは library(spdep) Ola.poly<-Map2poly(Ola) %%Ola.bbs<-Map2bbs(Ola)%% Ola.nb<-poly2nb(Ola.poly%%,Ola.bbs%%) Ola.w<-nb2listw(Ola.w,style="W") 　でOKです。 Ola.bbsはpoly2nbの中で計算してくれるようになっています。 ---- #comment(below) - ＞>ls(package:パッケージ名)　これは使えます！＾口＾ありがとうございます。 -- tryo (2008-01-28 11:15:36) - 一番上の行列を書けないので、分かり次第アップです！ -- yohshimo (2007-10-22 21:52:41) - コロンバス市のデータについてはまだまだ勉強不足のことが多いので、分かり次第随時メモしていきます。 -- yohshimo (2007-10-01 16:33:34)

TEXで困ったこと

2008-02-11T11:58:10+09:00

#contents(TEXで困ったこと,option=word,) ---- *eqnarray環境で、部分的に式番号を消す \begin{eqnarray} 式1 ￥￥式2 ￥nonumber ￥￥式3 ￥￥ \end{eqnarray} とすれば、式2だけ式番号がつきません。 *相互参照 \begin{figure} \begin{center} \includegraphics[width=1]{test.ps} \end{center} &bold(){\caption{test}} &bold(){\label{名前}} \end{figure} というように相互参照をする場合は「\caption{}」と「\label{}」をセットで書く。もしも \begin{figure} &bold(){\caption{test}} \begin{center} \includegraphics[width=1]{test.ps} \end{center} &bold(){\label{名前}} \end{figure} なら相互参照の番号がずれます。 *PDF DviprtでdviファイルをPDFとして出力させるとき、postscriptファイルのところでエラーが出て、図(postscript)無しのPDFファイルが出来上がる時があります。エラーが出ないときもあり、その差も、原因もわかりません。 [[このページ>http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/texwiki/?PDF%E3%81%AE%E4%BD%9C%E3%82%8A%E6%96%B9#rdc781c9]]で調査中。まだTEXのことをよくわかっていないです。 *フォント @ＭＳゴシックにしていると、首を横にしながら見ないといけないような状態に・・・。 @ＭＳゴシック→ＭＳゴシック *疑問フォントの「エンコーディング」で、自分のには「ShiftJis」がない。「DBCS」に設定。これってなんだろう。 ---- #comment(below) - 先頭が＠のフォントは縦書きフォントだよ -- い (2007-09-25 22:32:50) - だぶるばいときゃらくたせっと -- い (2007-08-29 21:39:21)&bold(){}

ゼミ

2008-02-06T17:27:37+09:00

#size(16){ゼミの記録です。ご指導いただいた内容、発表する内容などを書き込みます。} #contents(ゼミ,option=word,) ---- &new3(time=26,show=新着,color=red) **2月4日（地図に矢印を書き込む関数） [[こちらの.bmpファイ>http://shimo.mitarashidango.com/bgwr.neigh.v.bmp]]をご覧ください。画像は荒いですが、このようにshapefileの各地区のデータの図を矢印でつないでおります。関数は[[セミナー資料>http://shimo.mitarashidango.com/index.html]]の,2月4日セミナー資料「地図に矢印書き込み関数.txt 」の中にあります関数「fun」です。今回の例では、地図は「shape.poly（埼玉県川口市北部）」、折れ線グラフのデータは「bgwr.v[1:40,num](BGWRモデルの分散不均一パラメータ)」です。どんなデータのどんなグラフでも矢印でつなぐ関数は[[こちら>http://shimo.mitarashidango.com/index2.html]]。 [[「par()のこと」>http://www10.atwiki.jp/yohshimo/pages/19.html#id_54cd24ee]] の内容も踏まえて、参考文献：「Sによるデータ解析」(p.54-p.55) 渋谷政昭 (著), 柴田里程 (著);共立出版の関数を参考に、「uin」の部分を修正しただけですが・・・。 **1月28日（GWRモデルを計算する関数「gwr」の詳細）自分の作った関数との答えあわせのため、Rのパッケージ「spgwr」の中の関数「gwr」の中身を紹介。自分の作った描画機能の紹介。修正の指示を頂きました。 **1月22日（BGWRのMCMCステップを早く計算できるようになった点　＆　論文紹介）プログラムの修正により、MCMCステップの計算時間が「30sec/step」だったのが、「1sec/step」になりました◎　プログラムの修正ポイントはfor(i in 1:239)の中では「計算」を無くすこと。239通りの計算要素はすべてforの外で計算して行列に置いておく。計算要素のコマンドでの作り方は去年の7月ごろT2先生に一度ヒントをもらっていたので、それを参考に作りました。あとは論文紹介。Jeremy Mennis先生による「Mapping the Results of Geographically Weighted　Regression」。 GWRモデルの推定パラメータの色分けについて。私の色分けの仕方は悪い例でした。 **1月8日(打ち切りをする重みによる、GWRモデルの結果) 修士論文の構成、打ち切りガウス関数を重みに用いたGWRモデルの解析結果の発表。修士論文には、結果の良かった打ち切りGWRモデルを載せることに。紀要のチェックをして頂いた。引き続き論文作成。 **12月11日(紀要のチェックと、BGWRモデル（GWRのベイズ・アプローチ）の解析結果) BGWRモデルの推定をしましたが、GWRモデルとほぼ変わらない結果となりました。決定係数、残差二乗和、パラメータのp値、残差のMoran'I統計量、すべてGWRモデルとほぼ変わらない値。今回、外れ値とみなした空き巣発生率は約35件（平均約4件）であるが、この外れ値の地区に対して大きなdown-weightをかけているわけではないことが分かっている。てこ比とBGWRモデルの関係を解析して、来週発表しようかなと思っています。あと、BGWRの計算コストが非常に高い！（のかな？） 1100(MCMCの回数)*239(地区の数)=269000回ループを回すのに4時間かかっている。よりよいプログラムを考えないといけないかな（先生にかなり助けて頂いているが）。 **12月6日(紀要のチェック) 紀要のチェックをしていただいた。たくさん修正があり、先生に申し訳なかった。修士論文ではこんなに修正されないよう頑張らなくては。とりあえず、紀要が終われば[[TEXで困ったこと]]のページが増えそうです。 **12月3日(GWRパラメータの空間分布の考察：偏回帰係数を比べて) 偏相関係数を、GWRのパラメータが正になった地区負になった地区で層別して調べてみると明らかな差があった。戸建の影響を取り除くと相関係数の値が変化しているのはパラメータが正の地区（資料1枚目:-0.03⇒-0.14）、あまり変化がないのが負の地区（資料2枚目:-0.41⇒-0.39）。（[[セミナー資料>http://shimo.mitarashidango.com/]]）先生にご指摘いただいたのは各地区のパラメータの有意水準を見ること。ただ、それでもパラメータが正であると示唆される地区はあるので、その地区は何か戸建以外の他の要因があるかもしれない。3日後のゼミまでにできる限り調査、まとめをすること！紀要の赤入れ。要修正。 **11月27日(偏回帰係数をRを用いて求める) GWRモデルで老人化率の係数が正になった地区、どうやら一戸建ての影響が強かったみたいだ。先生にご指導いただいた。実際、一戸建ての影響を取り除いた空き巣と老人化率の偏相関係数は負、または0になっていた。なお、偏相関係数はRのパッケージ「Rcmdr」が必要であった。tryoさんより、Rコマンダーの相関行列計算のところに偏相関係数の計算を選択できる機能が付いていることも初めて知った。来週は総まとめを論文にして提出予定。 **11月22日(埼玉県川口市空き巣データの空間分析) 埼玉県川口市のデータ解析のまとめ。[[今回発表したのは大雑把にまとめたもの。>http://shimo.mitarashidango.com/]] 結論。 x(説明変数)とy(被説明変数)の関係は地域によって違うかもしれない。このxとyの関係の空間的な変動をGWRモデルは捕らえてより正確な推定値を与えてくれる。残差二乗和は大きく減っております。さて、今回は平成18年度川口市のデータでしたが、千葉県市川市のデータは過去三ヵ年そろっておりGWRのパラメータの三ヵ年の変移などを見ていくと面白いと思い研究中であります。次回ゼミで発表することを目標に。 **11月17日(同じゼミ生の発表練習) 同級生の発表練習。地価公示の推定には非常に興味があるので、犯罪データと平行して地理的加重回帰法で推定してみようかな・・・（論文には書かないけど）。 **11月9日(GWRにおける影響力の大きさをCookのDを用いて分析＆川口市のデータ発見) 先週発表の「CookのD」などでGWRモデル推定における影響力の大きさ等を見てきたが、修士論文で用いる予定である岡山市空き巣データは、交番管轄ごとのデータでありそれぞれの属性の面積が大きい。つまり空間的な従属性は小さくなる。理想としては少なくとも町丁字別のデータを用いて解析したい（今年の金曜セミナーでもご指摘頂いた）。そこで、今回偶然ネットで見つけた埼玉県川口市犯罪データ。さっそくcsvファイルに保存し、shapefileをダウンロードし、私の作った関数を用いて解析。単回帰では残差にかなりの空間的な集積性があったが、GWRモデルの推定により残差が有意水準1パーセントで（空間的に）独立なモデルを構築できた。なお、BGWRも推定したがGWRから目立った良化は見受けられなかった。パラメータの空間分布をみると、川口市中心部と北東部でパラメータの符号が逆になっており興味深い結果を得た。今回、何より収穫だったのは市役所の「防犯対策課」、あるいはそれに準ずる組織が犯罪データをHP上で公開している事実を知ったことである。もしも、岡山市の町丁字別データが手に入ればすぐにでも解析してみよう。そして、今までの交番管轄ごとのデータとの比較を行ってみたい。 **10月29日（GWRモデル推定における、影響力の分析）前回発表した「ベイズ・アプローチ」は外れ値の影響を和らげるもの（down-weightによって）。では、各地区の値を推定する際に、強い影響を与えている地区はどこなのか？それを「てこ比」「CookのD」を用いて分析した。二つとも金曜セミナーで発表した内容であるが、「感度分析」（田中豊先生が世界的な権威）については私の勉強不足。今回発表した内容では「てこ比」「CookのD」のどちらの結果をみて結論を言えば良いのかわからないまま発表した。ただ、BGWRで結果の出た「columbus市」と、結果の出なかった「岡山市」の原因は「てこ比」「CookのD」を分析することで見えてきた。この内容が修士論文に載せれる内容かどうかは別として、興味深い内容である。てこ比などを通して、「ベイズ・アプローチ」の作用をローカルに見る。これが次回ゼミまでの目標。 [[ゼミ発表のppt>http://shimo.mitarashidango.com/]] このpptはかなり内容が拙いものです。内容がまとまり次第pdfにまとめてアップいたします。 **10月22日(岡山市、倉敷市、コロンバス市の解析結果、BGWRの結果) 岡山市、倉敷市の「空き巣発生率 vs. 低層共同住宅割合」の偏相関係数（老人化率の影響を除いた）の結果と自分の考察の発表。 BGWRのコマンドが完成した。MCMCをしてくれるコマンドです。計算コストはまだ高いと思う。このコマンドについても発表します。結果、やはり岡山市空き巣データ（平成16年度）にベイズ・アプローチ（BGWR）を試みてもGWRとほとんど差異はなかった。一方、コロンバス市犯罪データにBGWRを試みることによって残差のMoran'Iは0に近くなり、つまり誤差がより独立な空間回帰モデルを構築することが出来た。私の作ったBGWRのコマンドでは、要修正の箇所があった。修正箇所、修正方法の詳細は[[メモ（R）]]に記す。 **10月15日(古谷知之先生（慶応大学）の論文紹介) 「研究まとめ：岡山市、倉敷市空き巣データの空間回帰モデリング」の発表。BGWRがあまり良くない理由も分かってきた。論文「ベイズ地理的加重回帰モデルの地価推定モデルへの適用」（著：古谷知之.2004）の紹介。この論文だとGWRおよびBGWRを691地点の地価公示データに適用させている。自分の使っているデータの10倍。地区ごとの、回帰係数の空間分布の解釈の仕方は非常に参考になった。でも、自分の使っている62個のデータでも解析できるようにやってみなければ。 **10月9日(SARモデルの尤度関数について) 今まで研究してきた犯罪を用いたデータをまとめているので、その報告。あと、空間自己回帰モデル（SARモデル）の尤度関数でわからないところがあったので先生に質問。確率変数が何なのかという意識が欠けていた。これからは気をつけなくては。今後は岡山市、倉敷市の空き巣データで3つのモデル（OLS、SAR、GWR）を構築して、まとめる。できれば、GWRのベイズアプローチも。ゼミのあと気づきましたが、SARの最尤推定のRのコマンドを間違っていたので修正。GWR＞SAR＞OLSな感じになりそう。 **10月4日(町丁字別データを解析したい理由) 今はいい成果が出ていないけど、研究経過を発表予定。あと、時間があれば[人口数＝beta0+beta1*世帯数]のモデルをGWRを行うとどうなるかの発表。なぜ人口数、世帯数なのか。１．町丁字データとして存在２．（当然だが）強い正の相関がある３．推定パラメータbeta1の解釈と、空間分布の予測がしやすい。今回は人口数と世帯数の相関が比較的強い地区（赤い地区）が郊外に、相関が比較的弱い地区（黄色い地区）が市中心部に来るのではないか。 [[この結果>http://shimo.mitarashidango.com/gwrex.jpg]]になりました。ちなみに決定係数はどの地区も95％以上、中には99％の地区も。ＧＷＲモデルのおもしろいとこって、やっぱり説明変数と被説明変数の関係自体が空間的に変動しているところを図示して考察するところにあるのではないか。もちろんＧＷＲモデルの推定結果が悪いと、考察のとき「この分布を考察してもいいん？」って疑いたくなるけど。 **9月26日(岡山市犯罪データ解析の模索、二次の連結性指標を用いたGWR) 二次の連結性を示す重みが完成した。この重みを使うことによって前回結果の悪かった岡山市中心部が良化することを期待したが・・・、そう簡単に良くはなってくれまへん。 [[決定係数の比較(第20回セミナーのjpegファイルを参照)>http://shimo.mitarashidango.com/index.html]] BGWRモデルの事前確率分布の解釈は間違っていなかった。あとは、ハイパーパラメータを変えつつ論文の結果に近づけるように研究を続ける。それができたら、BGWRを岡山のデータに当てはめて解析。平行して過去三ヵ年＆倉敷市(or 静岡市)。地域分析が出来ることを示せる論文を目指す。 (「決定係数を良くする」、「外れ値に頑健なBGWRをする」) **9月18日(岡山市犯罪データ解析の模索、一次の連結性指標を用いたGWR) 前回セミナーの２について考えたところ、当該地区に接している地区（一次の連結性）のみを推定に用いる方法を提案した。しかし、岡山市中心部では推定結果が悪く、その対策として推定する地区によって高次の連結性の地区を推定に用いる手法を研究してみる。そこで、先生からご指導いただいた方法として、一次の連結性の地区までの距離と二次の連結性の地区までの距離の差を考慮したモデルにしてみることにした。なんとか9月20日には計算できるようにＲのコマンドを書き上げたい！！！ **9月11日(Rのコマンド、GWRの修正、参考HPの紹介、SDAMの紹介) １．shapefile切り出しの方法の発表　　改善の余地がある。　より良いシステムに。２．ＧＷＲで裾切りガウスカーネル関数を用いたときに、決定係数が悪化する地区があったのでそれに対する自分の解釈、解釈に至ったデータの紹介と説明。やはり、推定に用いる地区の選び方が悪い。今週の研究のひとつはこの対策。３．参考文献、ホームページの発表。慶応大学の古谷研究室のホームページには参考文献、ホームページが掲載されておりそれも参考に。４．ＳＤＡＭの紹介空間データ分析マシン（ＳＤＡＭ）の紹介。フリーソフトウェア。かなり気に入っているソフト。ＧＷＲなど実装しており、計算をＲＳＴＡＴサーバーを通してＲで行い、その結果をＧＩＳ機能により図示してくれる。使用者は、解析したいデータが属性値として入っているshapefileを各自で用意する必要がある。来週のセミナーではこのマシンの実行例も発表したい。 [[参考サイト>http://giswin.geo.tsukuba.ac.jp/teacher/murayama/sdam/]] **9月4日(裾切りGWRの結果) カーネル密度関数による重みの「裾切り」をした結果と、決定係数の変化の発表。どこまで近くの地区の値を推定に用いるかは、「裾切り」範囲ごとのCVスコアを比較して求めた。また、GWRの解析結果も自分なりに解釈はできた。やはり、地域の性格が犯罪の誘発度に大きく関わってくるようだ。今後の研究課題として、地域の性格をいろんな角度から分析していく。また、「裾切り」により決定係数が悪化した地区もあるので、その原因究明、対策をする。次回、ゼミで発表予定。 **8月27日(GWR解析) 関数「GWR」で解析を行ったところ・・・、地区ごとの決定係数がひどい値に↓ 先生から、属性値が０になってる地区（あるいは周辺の地区）の推定をするときの影響を調べるようにご指導いただいた。その結果、現在のカーネル関数のバンド幅だと、一番遠い地区でも結構強い重み付けをしているので、もっとバンド幅を狭めた方がいいと感じた。来週は、自分なりに考えたバンド幅の狭め方と、解析結果の発表をしたい！あと、今回はプレゼンがひどかった。こんなプレゼンしてたらだめだ。来週はしっかりした発表をしないと。 **8月6日(過去3ヵ年岡山市犯罪データの解析結果) 岡山市過去3ヵ年の、ＧＷＲ解析結果の比較。また、自分で作った関数「ＧＷＲ」のデモ。過去3ヵ年の解析のために必要であった「岡山市町丁字年齢別データ」の編集用プログラムの発表。関数「ＧＷＲ」で欲しい機能はある程度備わった。しかし、解析結果の表示の流れが不自然。既存の関数「gwr」(パッケージspgwr)の流れを参考に修正。以前よりの課題であった、岡山市郊外を含んで解析か含まず解析か・・・という問題。「郊外」の定義は曖昧なので岡山市が現在の姿になるまでの合併の経緯を参考に、地域を絞ってＧＷＲの解析を行う。⇒　解釈が行いやすいのではないか。「岡山市町丁字年齢別データ」の編集プログラムは後輩に受け渡すことができるように、使いやすくわかりやすく。平成17年度のデータは手に入れており、過去4ヵ年のデータで、より小地域でＧＷＲ解析を行う！データさえ用意できれば、解析をすぐに行える環境は整った（つもり）♪ 今夏の目標：岡山市の空き巣抑止力、誘発度のパラメータ空間分布の結果を元に、街の発達、性格の経緯を見出す。 **7月31日(Rの自作関数「GWR」の修正発表) ある程度自分の欲しい機能（パラメータの空間分布可視化、t統計量など）を備えたＲの関数「ＧＷＲ」、最適バンド幅を見つける関数「ＧＷＲＣＶ」、倉敷市の解析結果の発表。「ＧＷＲＣＶ」は、まだまだ無駄が多いところをご指摘、修正していただいた。倉敷市の結果から、空き巣には「住宅の種類」が関わっていることが、感覚的に示唆された。発表資料のTEXファイル、図が見にくい。修正を。倉敷市交番管轄ごとのshapefileを作ったが、高梁川が交番管轄に入っているなど、要修正。 **7月16日(Rの自作関数「GWR」の発表) 自分で作った「Ｒ」の関数の発表。関数の内容は、空間回帰モデルの一つである[[地理的加重回帰法]]の回帰パラメータを計算する関数。次回は、描画機能も備えた関数の発表と空き巣「発生率」を用いた解析結果のまとめを報告の予定。さらに、倉敷市のデータについても岡山市と同様の解析を行い、岡山市との地域比較が出来れば（まだ研究中）。倉敷市は大好きな街なのでやる気まんまん☆ 空き巣の誘発度、抑制力の空間分布パターンに面白い結果が出てくるかな？ #comment(below)

空間回帰モデリング

2008-01-18T17:30:56+09:00

*空間回帰モデリング **地理的加重回帰モデルの色分けの仕方に関する論文を読みました。 Jeremy Mennis(Temple Univ;2006)先生の論文で、かなり参考になりました。色分けの仕方に注意があって、今までの私の論文等の図は悪い例にピッタシ当てはまっていました。リンクはこちらhttp://astro.temple.edu/~jmennis/pubs/mennis_cj06.pdf **「不動産市場の計量経済分析（著：清水千弘、朝倉書店）」このような本が20007年11月20日に発売されていたようです。この本を買った理由は地理的加重回帰法と自己回帰モデルを用いて推定を行っているから。読むのが楽しみです。ところで、地理的加重回帰モデルは論文「ベイズ地理的加重回帰モデルの地価モデル推定への適用」（著：古谷知之先生（慶応大学））など地価を推定する例がちらほらある。ちなみに統計フリーソフト「Ｒ」のパッケージ「spgwr」で地理的加重回帰モデルの推定を行えますが、使用例はアメリカ合衆国オハイオ州コロンバス市の犯罪データを用いています。話が脱線しましたが、「不動産市場の計量経済分析（著：清水千弘、朝倉書店）」の目次は[[こちら。>http://www.asakura.co.jp/books/isbn/978-4-254-29589-4/]] **「ベイズ地理的加重回帰モデルの地価モデル推定への適用」自分の大学の図書館に複写申し込みをして、上記の論文をようやく手に入れました。Kn大学図書館より送られてきました。この論文の筆者は下記の慶応大学の講義の先生。非常に興味があります。内容は後ほど。 *みーつけた！下記のサイトで見つけたＧＷＲに関する、James p.Lesage先生の論文。今まで読んだ論文よりもかなり詳しく解説してくれている。特に、ＧＷＲへのベイズ・アプローチの説明は読んで、かなりすっきり☆ [[The Theory and Practice of Spatial Econometrics(著：James P. LeSage；1999)>http://www.spatial-econometrics.com/html/sbook.pdf]] **参考今、自分が研究中の地理的加重回帰法（ＧＷＲ）。地理的加重回帰法に関する資料、論文を探してたところ以下のことを知りました。慶応大学の講義で、2006年春「空間モデリング」、2007年秋「ベイズ統計」という講義があるみたい。今、自分がしている研究内容にかなり通じる講義内容でびっくり。 http://web.sfc.keio.ac.jp/~maunz/wiki/index.php?%B6%F5%B4%D6%A5%E2%A5%C7%A5%EA%A5%F3%A5%B0%A1%CA2006%C7%AF%C5%D9%BD%D5%B3%D8%B4%FC%A1%CB かなり参考になりそうですが、講義資料は当然ユーザ名＆パスワードが必要なようです。 #comment(below) - 貴重なコメントをありがとうございます。ＰＤＦの資料を参考にしつつ、研究を進めていきたいものです。 -- yohshimo (2007-09-18 16:48:30) - とおりすがりですが、私も同じような感じです。　昔のPDFが一部のこってます。http://www.google.co.jp/search?q=+site:web.sfc.keio.ac.jp+%E7%A9%BA%E9%96%93%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0&hl=en&lr=lang_ja&safe=off&client=firefox&rls=org.mozilla:ja:official&start=20&sa=N -- sterna (2007-09-18 11:34:50)