統計学輪講 第22回

携帯端末の普及に伴い膨大な人口データが取得されており、このようなデータは実に様々な場面で役に立つ。例えば、交通計画による混雑や交通渋滞の緩和、タクシーや宅配便の効率化、区画ごとの消費促進、災害時の避難誘導あるいは犠牲者数推定などに活用することができる。

このデータは時空間の相関があり、かつ、大規模であるという特徴を持つ。本発表では、こうした複雑な特徴を捉えるためのベイズ因子モデルを紹介する。さらに、識別可能性やスパース性によってモデルの解釈性を保証する方法についても議論する。