豊田市でＰＨＶを導入するメリットに関する実証的研究

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5 b) 環境温度 気象庁のアメダスデータから、環境温度をトリップ開始時間帯の1時間平均気温と設定する。 c) 高低差 国土交通省国土地理院が発行した数値地図250mメッシュ標高データを、PHVプローブデータから得られたトリップの起点と終点の緯度・経度に適用し、起点及び終点それぞれの標高が分かる。そして、起点と終点の標高の差を高低差と設定する。 2-2-2. 異常値の除外 重回帰分析モデルをうまくあてはめるには、異常値を除外する必要があるため、以下の基準に従い、異常値が含まれるトリップを除外する。 a) 電費または燃費が0であるトリップ 電費または燃費が0となるトリップはありえないため。 b) 気温が不明であるトリップ 気温は推定モデルの説明変数であるため。 c) 電費、及び燃費が外れ値となるトリップ 外れ値となる上位値を設定する方法を式2.1に示す。 {}01.0/)(≤≥−KxPiσµ (2.1) ここで、 ix：観測値（標本値）、 µ：標本の平均値、 σ：標本の標準分散、 K：標準正規分布の両側に有意水準1%の限界点 (2.58)。 EVモードの電費上位値は693.460 Wh/km、HEVモードの燃費上位値は893.010 ml/kmとなる。 2-2-3. データの偏り EVモード又はHEVモードでのトリップの集計結果から、電費、燃費、平均速度、高低差、温度の分布範囲を見ると、多くのトリップが特定の領域に固まっている傾向が見られる。重回帰分析モデルの決定係数が大きくなったとしても、データ数の少ない領域では、部分的に当てはまりの悪い部分が生じるという問題がある。 そこで、既往研究の手法6)を参考に、EVモード又はHEVモードでのトリップデータをグループに分け、グループ毎に電費、燃費、平均速度、高低差、環境温度の平均値を求め、