熊野 An endogenous segmentation mode choice model with an application to intencity travel

はとう＞セグメンテーションは交通機関選択モデル：物を買うのと同じななので、マーケティングと一緒。マーケティングは潜在的なクラスの違いによる影響をうけやすい。交通機関選択でも潜在的な異質性（足が悪い、高齢者、一人など）によって変わる。避難の場合も一緒。こういう場合セグメンテーション有効。バラバラにパラメータ推定もできる。あまり分割しすぎると、個人のパラメータから全体を推定するということになる。いいづかの行動の中にも小関や須賀みたいな行動があるかも。いろんな異質性をセグメンテーションするというのは外生化するなどのやりかたもあるし今回のEMアルゴリズムのようなやりかたもある。食わず嫌いしないでみんなも使えるようになるとよい。
弾性値はパラメータの大小ではなく、時間と距離の相対性。弾性値の使い方も勉強しておくとよい。

くまの＞p16.EMアルゴリズムのフロー。難しかった。
はとう＞
説明変数によって避難困難者なのか、容易にできるのかをセグメントする。qがsに所属する確率pqsからβとΓを求める
βとΓは所属確率を求めるものか？
ガンマがセグメントを決めるパラメータで、βが、、、


米澤＞EM法のやり方なんとなくわかった。
はとう＞米澤さんの問題だとEM法や潜在的な異質性どう使えるか。TDMだとか。
この前の渡辺くんのオークションの場合はそれぞれが持っている時間価値が違うから、出発時刻の変更が起こったりする。通常は時間価値一定で分布でやるが、時間価値の相違があるので、tdmで考えることもできる。セグメンテーション使えそう。

はとう＞回遊行動するか
こせき＞使い方のイメージがつかない。
はとう＞家族づれで回遊行動するのと一人でするのとだと行動違う。たとえば時間制約が家族づれだと強いとか（休憩多いから）。この場合、短い滞在効用が高い。一人だとひたすら歩いた方が効用高いということになる。両者はリカーシブロジットモデルの滞在効用と移動効用が異なるので
個別にぱらめーたを推定する必要がある。
個人qがセグメントに属する確率と、そのセグメントとが選択肢を取る確率の二段階でやる。本来は位置データだったりで基礎的な分析をする必要がある。類型化。どういう人たちがパターンを選択しているか。
避難の場合は避難可能な人とできない人がいる。これは明らかにセグメント。そもそも要支援者の人はいくら対策してもはんのうしない。バイアスを取り除く。
回遊行動でも、セグメントで考えると、休憩所が一定数必要とかいう分析ができる。
自宅再建の場合も財産の大小でかわる。聞きにくいということであれば、住居地や年齢である程度推定はできるかも。そうすればみなし仮設に行きやすいというセグメントが可能になるかもしれない。

いしい＞えきまち。駅を使う人と乗り換える人みたいな。
はとう＞渡辺は必ずビルの隙間に入ってコーヒーを飲む？？？回遊いろいろある。回遊の中身もいろいろあるので、EM向き。都市設計の理論上、異質性の組み合わせ問題になる。ここら辺がまだよくわかっていないので、EMなどの機械学習のアプローチがある。

わたなべ＞セグメントしない場合にくらべセグメントするメリットは、年収などがわからない場合でも、他の要素からある程度推測してセグメントできるからよいということか。
くまの＞そう。
はとう＞近代はカテゴライズ主義だったが、社会的にLGBTみたいな問題もある。異質性をどう扱うか。予測という段階になると途端に難しくなる。ヘテロジーニアスな状況がいつまで続くのかというと疑問。

いしい＞自由パラメータの数。BIC値。
はとう＞この辺整理しておいたほうが良い。夏の学校で使うだろうし週報でまとめると良い。