都市交通計画特論第２

本講義の目的は、交通課題に対して、プランナーや研究者が利用する分析ツールを身にづけることです。特に、交通需要分析における不可欠である離散選択理論とその応用に着目します。本講義は、一方的な講義ではなく、体験型学習を重視し、講義中に紹介する理論等を実際のデータを用いて演習課題による学習します。

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授業計画

•都市交通計画におけるモデルの役割 •離散選択理論 •二項ロジットモデル •多項ロジットモデル（MNL） •弾力性と限界効果 •集計選択確率 •統計的検定 •選択肢の集計とサンプリング •モデルの検証 •GEVモデル：ネステッドロジットモデル •ミックスロジットモデル •数値最適化 •シミュレーションによる推定 •離散選択モデルの発展 •離散選択モデルの応用 •予測の限界 •機械学習による予測

授業の方法

本講義ではRプログラミング言語を使います。プログラミング経験が不要ですが、望ましいです。講義中にR言語の紹介やサポートしますが、プログラミング講義ではないため、プログラミングのスキルアップは自己責任です。Pythonを使うことも可能です。

成績評価方法

演習課題による評価。

教科書

Ben-Akiva, M., Lerman, S., 1985. Discrete choice analysis: Theory and application to travel demand. MIT Press. 　Train, K., 2009. Discrete choice method with simulation (Second Edition) Cambridge University Press

履修上の注意

基礎を固める（分野別基礎）

その他

前提となる知識と項目：事前履修科目がありませんが、講義の内容を十分理解するため、学部レベルの代数、微積分および統計学が必要です (例えば、東京大学教養学部統計学教室の統計学入門 (基礎統計学Ⅰ) のレベル)