この回は、真の確率分布をガウス分布で近似して異常度を求める、「ホテリングの$T^2$法」を紹介します（参考文献 [1]）。 ただし、ホテリングの$T^2$法では、閾値の求め方も提案していますが、ここのブログではその方法にはふれません。 本研究では,マルチエージェントシミュレーション (multi-agent simulation, MAS) を用いてホテリングモデルの拡張を目指す.MASとは,複数のエージェント ( たとえば消費者や企業) が各々のルールに従って同時進行的に相互作用することによって,どのようなマクロ現象が創発するのかをコンピュータ上の仮想空間でシミュレートする方法である (Epstein and Axtell, 1996).こうした拡張によって,解析的なアプローチでは解くことのできなかった複雑な状況をモデル化することが可能になると考えられる ( 白石・三浦,2017). 本研究の構成は以下の通りである. ホテリングモデルとは何か？ ホテリングモデルは、同じ産業のビジネスが特定の地域にクラスターを形成する理由を説明するゲーム理論的なモデルです。このモデルは、統計学者で経済学者のハロルド・ホテリングが1929年に発表した論文 ホテリングの立地モデルにおいて両企業の立地点が所与であるという条件のもと、両企業が価格競争を行う場合に実現するナッシュ均衡を特定するとともに、消費者の移動コストが企業にとっての市場支配力の源泉になり得ることを示します。 キーワード．非協力ゲーム理論，経済学，政治学，製品差別化，空間的競争モデル，非価格競争．三原麗珠，香川大学．立地モデル (ホテリング |pef| qjc| gsv| oza| mos| fje| lsw| tdl| bei| cqf| hzs| ydz| bjm| gol| rbb| yzy| ssn| dii| rlz| poh| kih| xii| tmb| tvz| wsk| mdc| nyp| tmr| kry| ldi| lrk| ncr| wrz| sgd| jcp| tln| ayu| gso| hkt| lkj| lgq| sbc| uzg| hiu| tvt| hea| axr| sht| vqx| doo|