Transcript 発表資料
行動モデル夏の学校2007 愛媛大学 2班 ○岡田拓治 武智 環 濱上洋平 清水昭典 分析概要 分析に用いたデータ 買い物目的地選択データセット 分析に用いた推定ソフト GAUSS 分析に用いた推定モデル 多項ロジットモデル 基礎集計 データクリーニング トリップ数・・・287 施設数・・・８ 15% ジャスコ松山店 ジョー・プラ 15% ﾊﾟﾙﾃｨ衣山SC 12% ﾊﾟﾙﾃｨ姫原SC ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ重信SC 2% 2% 4% 33% ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店 伊予鉄高島屋 三越 松山店 17% パルティ衣山、姫原、グラン重信を排除しデータ抽出 データ抽出の結果 トリップ数・・・２６６ 施設数・・・５ 15.8% 16.2% 12.8% 36.5% 18.8% ジャスコ松山店 ジョー・プラ ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店 伊予鉄高島屋 三越 松山店 基礎集計（距離） 16000 最遠施設までの距離 14000 選択施設の距離 最近施設までの距離 施設までの距離（m） 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 選択された目的地が最近施設であるケース 114/287 最遠施設であるケース 0/287 ⇒出発地から距離の近い施設を選択する傾向にある． 性別ごとの到着地分布 100% 80% female 60% 40% 女性 男性 20% 0% ジャスコ松山 ジョープラ ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店 伊予鉄高島屋 三越 松山店 年齢ごとの到着地分布 100% Over_40 Over_40 40% Over_40 60% Over_40 Over_40 80% 20% 0% ジャスコ松山 ジョープラ ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店 伊予鉄高島屋 三越 松山店 60代以上 50代 40代 30代 20代 目的地別職業割合 100% 80% ptj 無 60% 40% kaisya 20% 0% ジャスコ松山 ジョープラ ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店 伊予鉄高島屋 三越 松山店 その他 無職 アルバイト･パート 学生 主婦 自営業 会社員 曜日ごとの到着地分布 100% Sun Sun 80% 日曜 土曜 金曜 木曜 水曜 火曜 月曜 60% 40% Tue 20% 0% ジャスコ松山 ジョープラ ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店 伊予鉄高島屋 三越 松山店 目的地別交通手段割合 100% Walk Walk 80% 60% 40% 20% 0% ジャスコ松山 ジョープラ ﾌｼﾞｸﾞﾗﾝ松山店 伊予鉄高島屋 三越 松山店 徒歩 自転車 バイク バス 電車 自動車 効用関数の特定化 Vtakashi Vmitsuko V f _ matu V jasuko V joepla 5 xdistsance ,t 8 xsunday 9 xwalk 13 xkaisya 1 5 xdistsance ,m 7 xover _ 40 9 xwalk 11 xmusyoku 2 5 xdistsance , f 8 xsunday 3 5 xdistsance , ja 10 xtuesday 12 x ptj 4 5 xdistsance , jo 6 xwoman 7 xover _ 40 xdis tance,t：高島屋までの距離(m) xdis tance,m：三越までの距離(m) xdis tance,f：フジグラン松山まで の距離 (m) xdis tance, ja：ジャスコまでの距離 (m) xdis tance, jo：ジョープラまでの距 離(m) xwoman：女性のダミー変数 xover _ 40： 40歳以上のダミー変数 xsunday：日曜日のダミー変数 xwalk：徒歩のダミー変数 xtuesday：火曜日のダミー変数 xmusyoku：無職のダミー変数 x ptj：アルバイト・パート のダミー変数 xkaisya：会社員のダミー変数 モデル推定結果 Paramaters const_t const_f_m const_ja const_m dintance woman over_40 sunday walk Tuesday musyoku ptj kaisya car N 2 ρ ρ2 Estimates t-statistics 2.28 0.79 2.21 1.93 -0.93 1.29 1.58 1.17 0.77 1.74 1.77 1.62 0.57 -0.60 3.1 1.1 3.1 2.7 -9.5 1.9 4.2 3.0 2.4 3.6 2.0 2.0 1.8 -1.4 266 0.285 0.252 car以外はt値が5％で有意に働いており， 各説明変数は有意であるといえる． distanceは，負の値をとっており，論理矛 盾は生じていない． モデル適合度を示す，自由度調整済み決 定係数は0.252となっており，サンプル数 266，5種選択という今回の条件において， 十分な水準を有する，良好なモデルが得ら れたといえる． 考察 40歳以上のひとは，若者に比べて高島屋やジャスコより三越やジョープラを選択する傾 向がある． 高島屋，三越には徒歩で来る人が多い．これは高島屋，三越の立地条件から，中心市 街地を回遊し，立寄る人が多いからと考えられる． 三越には無職で70歳以上の客が多い．これは同じ百貨店である高島屋より年齢層の 高い客を対象とした店舗が多いことによるのもと考えられる． 火曜日にジャスコの客が多いのは，火曜市が催されているためで，日曜日にフジグラン 松山の客が多いのは，「お客様感謝デー」であるためだと思われる． 高島屋に会社員の客が多いのは，市駅周辺に交通機関が集中しているため，通勤客 が 利用しやすい場所であることが考えられる． 終わり 考察 40歳以上のひとは，若者に比べて高島屋やジャスコより三越やジョープラを選択する傾 向がある．ジョープラにおける中高年女性の集客としてのファッションセンターしまむら及 び100円ショップダイソーのコラボレーション効果は絶大である． 高島屋，三越には徒歩で来る人が多い．これは高島屋，三越の立地条件から，中心市 街地を回遊し，立寄る人が多いからと考えられる． 三越には無職で70歳以上の客が多い．これは同じ百貨店である高島屋より年齢層の 高い客を対象とした店舗が多いことによるのもと考えられる． 火曜日にジャスコの客が多いのは，火曜市が催されているためで，日曜日にフジグラン 松山の客が多いのは，「お客様感謝デー」であるためだと思われる． 高島屋に会社員の客が多いのは，市駅周辺に交通機関が集中しているため，通勤客 が 利用しやすい場所であることが考えられる．