172）地点別時間帯別データの比較 ここでは、2019年9月21日～2020年1月31日を対象とする。 パロッシー付近に設置した6地点のWPSデータを比較した結果、検知数が500件前後からWPSの検知と歩行者通行量の乖離が大きくなる傾向が認められる。 両方のデータの関係式を推計すると、”ｙ＝ａ*ｘ^b” が最も当てはまりが良い結果となった（ここでｙ:常観通行量、ｘ:WPSの検知数、a,b:パラメータ）。ただし、この関係式は取得データの特性を表現しており、理論的背景を持たないことが課題である。 05001000150020002500300035004000450050000500100015002000250030003500400045005000観測歩行者通行量（人/時）WPS検知数（カウント/時）05001000150020002500300035004000450050000500100015002000250030003500400045005000観測歩行者通行量（人/時）WPS検知数（カウント/時）【1】市駅西口（デッキ上）【2】市駅東口（駅出入口） 05001000150020002500300035004000450050000500100015002000250030003500400045005000観測歩行者通行量（人/時）WPS検知数（カウント/時）05001000150020002500300035004000450050000500100015002000250030003500400045005000観測歩行者通行量（人/時）WPS検知数（カウント/時）【3】喜多町２（参合館前）【4】喜多町４（かもめ堂） 0100200300400500600700800900100001002003004005006007008009001000観測歩行者通行量（人/時）WPS検知数（カウント/時）0100200300400500600700800900100001002003004005006007008009001000観測歩行者通行量（人/時）WPS検知数（カウント/時）【5】西町６（けやき通り）※軸が異なる【6】西町２（都築歯科前）※軸が異なる朝5時台のデータ常観の異常値? 図4-4 地点別時間帯別アドレス数の比較（赤点は大規模イベント時のデータ）
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