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Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
国土や地域，都市の現状を把握し，将来計画を立案する際の道具となる計量解析に関して，データやモデルを用いた分析に関する基礎知識の修得を目的とする．
前半は，地理空間情報の定義や解析手法について説明する．地理空間情報とは，空間的な位置に関連づけられたあらゆる情報を指す．地図上に描かれる地物だけではなく，市町村で集計された統計データなども地理空間情報の一種である．地理空間情報を活用した解析を行う上で必要となる前提知識に関して解説を行う．
後半は，地域や都市の基本的指標である人口や産業立地・土地利用，移動に関するモデルを用いた解析について紹介する．
対面での開催を基本とする．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
This course introduces data analysis tools that are useful for the better understandings of the present status of cities, regions and nations. The first half covers the basics of modeling of demographics, transportation, and location choice. The latter half covers the basics of geographic information analysis.
The class will be held in face-to-face classes.
本講義では，『空間情報』の統計解析手法を学ぶ．空間情報とは，空間的な位置に関連した情報のことをいい，都市や地域の実態を分析・把握する上で有用な情報を含んでいる．空間情報の種類として，施設立地点など点事象の空間分布に関する情報，気温など一部の地点において観測された情報，あるいは，市区町村人口などの空間単位に基づき集計された情報，のように複数の種類の情報があり，それぞれ異なるアプローチによる分析が必要である．本講義では，それぞれの空間情報に関する統計解析手法を習得し，その類似点・相違点を把握することを目的とする．
授業にはGoogle Classroomを利用（クラスコード *******）
すべて対面で開催予定．
都市・地域における経済活動の空間的分布を分析する学問分野として地域科学(Regional Science)がある。経済学・都市計画・地理学等を基盤とする学際領域であるが，そこでの空間の捉え方は，「国」「地域」等の離散的な点としての扱いと，連続的な平面としての扱いに大別される。本科目では，後者のアプローチに重点を置きながら、地域科学における重要な話題について網羅的に解説する。はじめに中心地理論とvonThünen の農業国モデル等の古典モデルに触れた後，Alonso 型単一中心モデルを紹介する。また、当該分野における様々なテーマについて、古典的から現代的なものまで、理論・実証の双方の視点から幅広く紹介する。
本年度において、本講義は対面で実施する。ただし、一部の講義はビデオなどのオンデマンド資料配布によって代替する可能性がある
Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
本講義では，『空間情報』の統計解析手法について取り扱う.
空間情報とは，空間的な位置に関連した情報のことをいい，都市や地域の実態を分析・把握する上で有用な情報を含んでいる．
一口に空間情報といっても，施設立地点など点の空間的分布に関する情報，気温など一部の地点において観測された情報，あるいは，市区町村人口など何らかの空間単位に基づいて集計された情報と異なる種類の情報があり，これらの解析を行うには異なったアプローチが必要である．
本講義では，空間情報に関する統計解析手法を網羅的に習得し，その類似点・相違点を把握することを目的とする．
なお，本講義は情報科学研究科の同名の講義と同じである．対面での実施を基本とする．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
This lecture covers the statistical analysis methods for spatial information. Spatial information is data that is related to spatial positions, and is useful information to understand the current status of cities and regions.
The spatial information is divided into three types: spatial point pattern data such as locations of facilities, observation data at certain locations such as temperature data, and aggregated data by certain spatial boundaries such as population of municipalities. These data types require different methods to analyze.
The purpose of lecture is to study the statistical analysis methods of spatial data in a comprehensive manner, considering their similarities and differences.
This lecture is the same as the one of the same title in the Graduate School of Information Sciences.
The class will be held in face-to-face classes.
Google Classroom クラスコード： s7iedvb
大学院シラバス・時間割・履修登録： https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
社会基盤計画や交通・都市・地域計画の立案・分析・評価の際には，空間経済システムのモデリングとそれに基づく計量的分析が欠かせない．本講義は，そのための基本的な枠組みとシステマテックな分析の方法論を提供する．より具体的には，まず，交通・通信ネットワーク・フロー（授業計画の第Ⅱ部），および立地・土地利用現象（授業計画の第Ⅲ部）に対する標準的な均衡モデルを紹介し，それらが，ポテンシャル・ゲームや変分不等式問題として統一的に表現できることを示す．そして，その枠組みを用いたモデル特性の解析や計算アルゴリズム開発の系統的な方法が示される．さらに，これらのモデルを一般化した集団ゲーム（Population Game）の枠組みと変分不等式問題の関係や，進化ゲーム・ダイナミクスに基づく均衡解の安定性について（授業計画の第Ⅳ部）議論する．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
Modeling and quantitative analysis of spatial economic systems are indispensable for planning, analysis, and evaluation of infrastructure systems. This lecture provides the basic framework and systematic methodology for this purpose. We will first introduce standard equilibrium models for transportation/communication networks and urban land use, which can be expressed in a unified manner as potential games and variational inequality problems (VIPs). Systematic methods for analyzing model properties and developing computational algorithms will then be presented. Furthermore, the relationship between the VIPs and the theory of population game and evolutionary game dynamics will be discussed.
See also the following web page for this course:
http://www.plan.civil.tohoku.ac.jp/~akamatsu/MathUrban/syllabus.html
本授業では、地球上に広がる様々な自然環境と人間活動の諸相を概観し、地理学的視点について学ぶ。自然地理学と人文地理学はそれぞれ自然と人間を主な対象としつつ、空間的な視点や地図、地理情報技術の利活用といった共通の方法論を用いて、多様な自然と人間の諸相、およびそれらの相互作用関係を明らかにする学問である。本授業では前半を人文地理学、後半を自然地理学とする。人文地理学では、都市の盛衰と地域格差、健康や犯罪の地域差、そして各種の地図利用について議論する。自然地理学では自然環境の成り立ちやその価値の評価、管理方法、また自然災害への対策などについて議論する。
This course provides an overview of various aspects of the natural environment and human activities on the earth, to help students learn about geographical perspective. Physical geography and human geography are disciplines that focus on nature and human beings, respectively, and use common methodologies such as spatial perspectives, maps, and the use of geographic information technology to clarify the various natural and human phenomena and their interactions. The first half of this course is about human geography and the second half is about physical geography. In the human geography part, we will discuss the rise and fall of cities and regional disparities, regional differences in health and crime, and various types of map use. In the physical geography part, we will discuss assessment and management of the value of the natural environment, and measures against natural disasters.
社会基盤計画や交通・都市・地域計画の立案・分析・評価の際には，空間経済システムのモデリングとそれに基づく計量的分析が欠かせない．本講義は，そのための基本的な枠組みとシステマテックな分析の方法論を提供する．より具体的には，まず，交通・通信ネットワーク・フロー（授業計画の第Ⅱ部），および立地・土地利用現象（授業計画の第Ⅲ部）に対する標準的な均衡モデルを紹介し，それらが，ポテンシャル・ゲームや変分不等式問題として統一的に表現できることを示す．そして，その枠組みを用いたモデル特性の解析や計算アルゴリズム開発の系統的な方法が示される．さらに，これらのモデルを一般化した集団ゲーム(population game)の枠組みと変分不等式問題の関係や，進化ゲーム・ダイナミクスに基づく均衡解の安定性について（授業計画の第Ⅳ部）議論する．
都市地理学の主要な論点を確認し、都市環境および都市空間での人の行動に関する分析的研究を実施する上で必要な方法論を講義、一部実習を通して習得を目指す。
Lecture on methodology necessary for conducting analytical research on human geography, particularly about human behaviours and socio-economically constructed spatial structure of cities.
本講義では都市内で活動する人々の交通行動やアクティビティ，人や車両の移動軌跡を観測した多様なデータを解析するためのモデル・手法を学ぶ．軌跡データから交通行動の解釈，選択の意思決定モデル，交通状態予測や相互作用を考慮した交通システムのモデリングを通して，様々なデータから情報抽出し，予測や政策評価を行う解析技術を身につける．
本講義のために様々な都市・交通データを提供し，計算機を用いて実際に解析することで，データハンドリング技術と都市・交通計画に活かすためのデータサイエンスの方法論を習得する．最終分析結果は講義中にプレゼンテーションしてもらうことを予定している．
授業にはGoogle Classroomを利用．クラスコードは2gfzgiw．
授業は全部対面を予定しているが，感染症等の影響により，オンライン講義となる可能性もあります．