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QES2016にて「MTシステムによる通勤時間に関する研究」と題して発表することになりました [【最新ニュース】]

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通勤時間に関する研究結果を品質工学の第24回研究発表大会(QES2016)にて学会発表することになりました。

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論文表題:「MTシステムによる通勤時間に関する研究」
発表者:増田雪也
発表日:2016年6月23日(発表大会初日)
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 MTシステムの一種であるT法は、欠測データがあっても計算できるというメリットがあり、従来の重回帰分析よりも手軽に活用できるツールとして普及が進んでいる。筆者は以前、趣味であるタコ釣りにT法を活用し、釣果予測および釣果に効く因子を明らかにした。T法は、データさえあれば、どんな事例にも活用できることから、今回は通勤時間に関する解析を試みた。
 筆者は、品質工学のコンサルティングを生業としている。コンサルティング契約をしている顧客企業へ出向く際、社有車で移動しているが、朝の通勤時間帯は渋滞が激しい。渋滞の程度は日によって異なっており、20分程度で顧客企業に到着する日もあれば、1時間以上も要する日がある。そこで本研究では、通勤時間についてT法を用いて検討を行った。その結果、通勤時間を推定することが可能となった。また、通勤時間に影響を与える因子を明らかにすることができた。

品質工学には、いくつかの手法がありますが、今回はMTシステム(T法)という手法を使いました。
T法を使うと、重回帰分析と同じようなこと分析をすることができ、通勤時間に何が影響しているのかを明らかにすることができます。

なお、学会発表当日夕方より、詳細版の論文を「増田技術事務所技報 第5号」として、弊社ホームページおよび当ブログにアップする予定です。

以下、発表資料PPTの一部を紹介します。
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月1回、朝の通勤時間帯に、車を使いホテルから顧客企業へ移動している。
ホテルからの距離は、約9kmである。
渋滞が発生するが、その程度にはバラツキがあり、所要時間(通勤時間)もバラツキが大きい。
そこで、正確な通勤時間をT法を使って予測することにした。
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T法の手順その1「どんなデータを取るのかを検討する」いわゆる項目の検討です。

通勤時間と関係のある項目を設定することが重要です。
今回は、出発時間や気温等の36項目を設定しました。
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品質工学会誌に掲載されいているT法の論文を元に、ご覧の数式にて通勤時間の推定値を算出します。
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通勤時間の真値と推定値(T法にて推定した通勤時間)をグラフにプロットしてみました。
パーフェクトではありませんが、傾向は一致しています。
相関係数は、R=0.83程度です。
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さて、通勤時間に何が効いているか(例えば、降水量、気温、etc)については、発表当日までのお楽しみです。



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