17年度は、1.多変量空間データのホットスポット検出2.汚染地下水データのホットスポット検出3.地域データの構造分析とホットスポットの検出について集中的に研究を行った。1.多変量空間データのホットスポット検出エシェロン解析は一変量空間データのみを対象としている。本研究では、多変量空間データへ拡張し、(1)寄与率の高い低次元主成分空間においてボロノイ分割に基づき隣接情報を定義し、総合指標化された値を用いる方式、(2)主成分空間における因子負荷量を基づき変量の線形和を求める方式を提唱した。処理場における遮水シートの破れによる3次元汚染水データに対して、空間スキャン解析法及びエシェロン解析法を用い、時空間上における環境汚染物質の濃度の高い地域(ホットスポット)を特定化するとともに、処理場内外における汚染物質の濃度に対する階層構造を調べた。収集している市町村別岡山県民の生活行動圏調査に基づき、時系列に得られる最寄品の生鮮食品の地元吸収率、医療の軽症時及び重症時の地元吸収率、レジャーにおける依存度などの地域空間データに対して、エシェロン解析により位相的な構造解析及びホットスポットを求めた。1については、2005年12月に香港で開催された第5回アジア計算機統計学会で公表されるとともに韓国データ解析学会誌に掲載予定である。2については、2005年8月にモントリオールで開催された第90回アメリカ生態学会及び第9回国際生態学会議の合同会議での招待講演及び12月にクアラルンプールで開催されたISCM2005での招待講演、で公表した。3については統計学関連学会で公表予定である。