来街地ベーストリップチェインデータのリサンプリングと
Choice-based バイアス補正
福岡市都心部の再開発による都心構造の変化を、消費者の都心部での渡り歩き行動であ
る、回遊行動の変化から捉えるべく、これまでわれわれは福岡市の都心部で継続して回遊行
動調査を実施してきた。都心への来街者を対象とした回遊行動調査とは、都心内に複数の調
査地点を設け、そこへの来街者を対象としたサンプリングによって被験者を抽出し、被験者の
都心内での回遊履歴を、立ち寄り先とそこでの目的、購買額などを、その生起順に記録するも
のである。しかし、見方をかえれば、これは来街者の都心内でのトリップチェインデータを収集
することであり、来街者を対象とした回遊行動調査は、いわば、来街地ベースのパーソントリッ
プ調査に他ならない。
斎藤・栫井・中嶋(1999)は、このような視点に立って、これまでの回遊行動調査を来街地ベー
スパーソントリップ調査とみ、初めて、その来街地ベースパーソントリップチェインデータとして
の統計的性格を明らかにし、回遊選択確率の推定に、Choice-basedバイアスが伴うことを指
摘するとともに、入口来街頻度と回遊パタンの同時逆推定問題を解くことで、Choice-basedバ
イアスの補正を行おうとした注目すべき研究である。
本研究のねらいは、上記論文で初めて指摘された、複数調査地点でえられたトリップチェイン
データをプールしてODを推定すると生ずるChoice-basedバイアスの問題を再度取り上げ、上
記論文とは異なった新たな解決法を構築することである。回遊行動調査では、被験者の調査
日のトリップチェインデータとともに、都心の複数の調査地点への出向頻度を聞いている。本研
究の目的は、この出向頻度データを活用し、トリップチェインデータにブートストラップといったリ
サンプリングの方法を適用することで、Choice-basedバイアスを補正する、回遊選択確率の推
定法を構築することにある。
We have conducted series of on-site surveys
on cunsumer's shop-around behavior at
city center retail environment (CCRE) of
Fukuoka City. The purpose of these surveys is
to identify empirically the effects of
several big redevelopment projects completed at the
CCRE on the structure of the CCRE from
observing changes of consumer's shop-around
behaviors caused by these projects.
The on-site survey on consumer's
shop-around behavior at CCRE is implemented as
follows: at several sampling points (shops)
chosen, samples are randomly selected from
the visitors at those sampling points to
record their shop-around history, which includes
the sequence of shops visited, purposes
done and expenditure spent there. This is just to
collect the shopping trip chain data based
on on-site sampling. By the terminology of
transportation science, this is simply the
same as the on-site person trip survey.
Standing on this viewpoint, Saito, Kakoi,
and Nakashima (1999) first has clarified the
characteristics of on-site consumer's
shop-around data as the on-site person trip chain
data, indicated the occurrence of
choice-based sampling bias when they are pooled to be
used for the estimation of probability of
consumer's shop-around, and proposed the
method of joint estimation of entry
frequency and shop-around pattern with removing
the choice-based sampling bias.
The purpose of this paper is to propose
another method to estimate the consumer's
shop-around probability with correcting the
same choice-based sampling bias. More
specifically, our on-site survey on
consumer's shop-around contains the data on
frequency of visits at sampling points.
Utilizing these frequency data, this paper aims to
deevelop a new method to estimate the
consumer's shop-around probability by use of
such the resampling method as bootstrap.