柳沼MACML(Maximam Approximate Composite Marginal Liklihood, 
MNPの新しい推定方法
MNP
解析的近似（級数近似とか、３～４くらい）
→乱数近似（シミュレーション法とか、３～１０くらい）
→解析的近似(MACML)
パネルデータを扱う
多変量正規分布を選択肢数－１の単変量正規分布の積で近似
尤度関数を周辺尤度の積で近似
５０００人分の仮想データを、乱数を用いて２０セット作成
→良好な結果（高速かつ低バイアス）

笠原…パネルって？
柳沼…データに（離散的ではあるが）時系列が入ってくる。
羽藤…前の時点の意思決定を考慮できる。例えばPPを考えるときに、
前に車を持っていたかによって、その人の行動パターンは変わるはず。
嗜好の傾向なども分かる。データを取る難しさ、計算の難しさが解消されてきている。
もう一回、研究の火がつくのでは？

伊藤…バイアスが減ったって、どう定量的に？
柳沼…真値に対してどれだけぶれているか

浦田…積にする際に、何も制約条件はないのか？
柳沼…あるはずだけど、元の論文に当たってないからなんとも…

羽藤…行動モデルの研究の土台が揃ってきた？みんな周りだけやっている
柳沼…この方法より劇的に早くすることは出来ないと思う。並列化とかはできるけど。
モデルと推定手法の両方が揃ったのが今。

羽藤…首都圏の場合は何経路くらい？
柳沼…最大で３０に満たない。２０まで耐えられれば。足きりとかで減らす。

羽藤…駅の中の選択をどう考えるのか？
柳沼…分岐のところ（並行する路線が何本かある、頻度に基づいてやっている）
羽藤…駅を出てどう動くか？駅ナカとか駅ソトとか
柳沼…通勤定期などの通常の行動と、プライベートの行動を分ける必要はあります

羽藤…MXPって、避難とかに使える。誤差項の相関もあるし。
あんまり議論してないでしょ？浦田のデータはこれが一番合っているはず。
浦田…そうですね。
羽藤…今泉には関係ない？
今泉…どっちかっていうと最適化なので。
柳沼…でも、ロジに誤差項を入れると面白いのでは。今は誤差項を捨てているよね？
不思議でしょうがない。

笠原…MXLとMXPってどっちが強い？
羽藤…理論的にはMXPでしょう。