蟷螂の秘密

昨日は　ワールドで　dj　　

わーるども久しぶりだったけど　くらぶも久しぶりだったので　ちょっぴり疲労を感じつつ　帰りの電車で　寝ぼけて　となりのおばはんに甘えてた


昨日は ryoma sasakiさんと初共演　　むちゃくちゃかっこよかった　　　１時間の選曲で　この人むちゃくちゃ音楽きいてるってゆーが伝わってきた　　　前半にかけてた　ディスコハウスののりが　個人的にはつぼだった　　　　話してみると会うまでのイメージとは違って　ryomaさん　とてもいい人、、、　学校や地元、レコードなど、、、いろいろ共通点があっておもしろかった

ぼくは　１時半からメインできもちよくプレイできた　　　　　　ゆーさくさん初オーガナイズお疲れさまでふ




最近　芸大に通ってる子と　お話しする機会があったんやけども　見た目はものすごふつーなのにやっぱりちょっとぶんとんでるのかな、その子の足にちょっと引くくらいの大きさの虫がとまってて、
虫の大嫌いなぼくが「○○ちゃん、虫、、！！！」とゆーと　全くあせった様子もなく、
「ほらほらどーした！来いよ！！がんばってこっちまで登って来いよ！！」
　　　そのあと虫がひざあたりまで来たとたん　右手でパーーーン！！！て　　　うそん！！　　　でれつんや！

でれつんで　思い出したけど　キテレツくん観てた？


うえむらに高校２年生の友達ができたらしい
名前は、ユリウスくん　バベルくん　笠野くん


ユリウスくんで思い出したけど　今日　コンビニで　ほんとに「財布のひもが固く」て困ってるひとみた　　　財布ぐるんぐるん巻きだった　　　おまけにむちゃくちゃパンツあがってたからパンツのひもも固いなあれはきっと　　買ってたパンもカッチカチ　　よくみたら真面目そうで頭もカタソウ　　　勝てそう、ではない　　　片小出身の吉田　　ドッジボールをやらせたらそこそこ　ヤル　　



学校のサーフィンやってる友達に　　

なんでサーフィンやってるの？てきいたら
「そこに海があるから」
なんでそんなに焼けてるの？
「そこに海があるから」
なんで今日は青い帽子なの？
「お母さんがこれが似合うって」

そこは海やろが！






ここで一句




非集計行動モデルは, 1970年代初めにMcFaddenらによって開発・提案が行われた交通機関の選択行動を予測する手法である. 理想的交通人の選択行動をミクロ経済学の効用理論に基づいて記述しているため, 「個人選択モデル」とも呼ばれている. 非集計行動モデルを用いた需要予測は交通機関の選択問題をはじめ, 観光・買物などの目的地選択, 鉄道のアクセス駅や経路の選択, 駐車場選択などに用いられてきた.

　都市圏の将来交通量を推計する4段階推定法では, ゾーン間の分布交通量が推計された後, 交通機関別の交通量を予測する. このとき用いられるデータはゾーン内で集約された性別, 年齢別, 目的別の統計値, すなわち集計データである. このため交通を行う人の属性や効用は選択行動に反映することができなく, きめの細かい交通行動の予測はできなかった. 非集計行動モデルは効用理論をベースに個人の選択行動を予測しており, 集計モデルと比べて, 1.理論的背景が明確で個人の意思決定過程を表現している, 2.モデル作成のためのデータが比較的少なくてすむ, 等の利点を有している.

　非集計行動モデルはランダム効用理論に基づき, 「個人が交通行動の基本的な意志決定単位であり, 個人はある選択状況の中から最も望ましい, すなわち効用が最大となる選択肢を選ぶように行動する」と考え, さらに効用の大きさは「確定項と誤差項」によって記述できると仮定している. 最も多用されているロジットモデルにおいては, 効用関数の誤差項の確率分布としてガンベル分布を想定している. 一方, 誤差項の確率分布を正規分布と仮定するとプロビットモデルが誘導される.

　実際の交通行動において, 誤差項の分布がガンベル分布 (Gumbel distribution) であるか, 正規分布であるかの研究はほとんどなされていない. また, 離散的な行動データ (バスか, 自家用車か) を用いてロジットモデル (連続関数) のパラメータを回帰し, 将来予測のときに効用値 (連続値) を用いて, 再び離散的行動を判別しなければならない.

　ロジットモデルはモデルの意味が理解しやすく, パラメータの推定も比較的容易であり, その一般式は以下の通りである.

Pin=exp(Vin)/Σexp(Vjn)

ここで,
Pin：個人nの選択肢iの選択確率
Vin：個人nの選択肢iの効用確定項
Jn：個人nの選択肢数





あー勉強たのし

さようなら