Location of sample points for reducing the multicollinearity between distance variables in regression analysis

Abstract

回帰分析では，独立変数間の多重共線性によって推定モデルの信頼性が低下し，独立変数の役割の解釈が困難になるなどの問題がしばしば生ずる．特にこれは，都市施設からの距離が独立変数に含まれている場合に発生する．そこで本論文では，距離変数を独立変数に含む回帰分析において，多重共線性を抑制する標本点配置を空間的最適化を用いて数理的に導出する手法を提案する．この手法により，標本点の適切な配置が得られるだけではなく，多重共線性の回避という観点から見て，距離変数の定義に適した都市施設配置を系統的に論ずることも可能となる．手法の有効性を検証し，実際的に有用な情報を得るために，理論構築に併せて数値実験を実施する．