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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%
パルティ衣山SC
12%
パルティ姫原SC
フジグラン重信SC
2%
2%
4%
33%
フジグラン松山店
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
フジグラン松山店
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
フジグラン松山店
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
フジグラン松山店
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
フジグラン松山店
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
フジグラン松山店
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
フジグラン松山店
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.