出行行为分析的高级计量经济学方法和应用PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：干宏程着
- 出 版 社：上海：同济大学出版社
- 出版年份：2017
- ISBN：9787560874142
- 页数：90 页
图书介绍：本书的研究内容是交通工程、计量经济学、统计学等交叉学科的综合研究成果，本书瞄准交通规划与管理中的难点领域——出行者决策行为，并对此进行建模。出行者决策行为是交通规划和智能交通领域交通需求预测的关键技术。本书运用随机效用理论和统计学知识，介绍多种出行行为分析的高级计量方法，从而能够提高交通工程实践中传统出行分析方法的预测精度和行为解释能力，为预测“互联网+交通”背景下的交通行为提供科学分析工具，同时给出的应用实例能够指导城市交通规划与管理的实践。本书的读者对象为交通、经管类、行为科学等专业的研究生、高年级本科生以及教师，科研人员，以及从事交通规划与管理的技术人员。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：游艇设备维护与管理下一篇：江南制造局科技译着集成 第2分册 地学测绘气象航海卷 《出行行为分析的高级计量经济学方法和应用》目录 标签：计量经济学 行为分析 计量 经济学 出行
第1章 绪论1
第2章 混合Logit模型4
2.1 选择概率4
2.2 随机系数6
2.3 误差-组成部分7
2.4 取代型式8
2.5 对任何随机效用模型的近似9
2.6 仿真10
2.7 面板数据11
第3章 研究实例1——多交通方式实时信息对出行行为的影响13
3.1 背景13
3.1.1 研究对象13
3.1.2 数据14
3.2 模型构造14
3.3 模型讨论15
3.4 模型应用17
第4章 研究实例2——可变信息标志行程时间信息对出行行为的影响19
4.1 背景19
4.1.1 研究对象19
4.1.2 数据19
4.2 模型构造21
4.2.1 基于随机效应的模型21
4.2.2 基于随机系数的模型22
4.2.3 基于随机效应和随机系数的模型23
4.3 模型讨论24
4.3.1 模型估计结果24
4.3.2 模型系数讨论24
4.3.3 不同模型的系数讨论25
第5章 研究实例3——电动汽车购买意愿研究27
5.1 背景27
5.1.1 研究对象27
5.1.2 数据27
5.2 数据分析和建模28
5.2.1 模型构造28
5.2.2 SAS软件分析过程28
5.3 模型估计结果讨论33
5.3.1 模型估计结果33
5.3.2 模型讨论35
5.4 模型应用37
第6章 研究实例4——停车换乘行为研究40
6.1 背景40
6.1.1 研究对象40
6.1.2 数据40
6.2 数据分析和建模42
6.2.1 样本基本分布42
6.2.2 模型构造42
6.2.3 SAS软件分析过程42
6.3 模型估计结果讨论46
6.3.1 模型估计结果46
6.3.2 模型讨论48
第7章 基于广义线性混合模型的出行行为分析51
7.1 背景51
7.2 数据51
7.3 广义线性混合模型的建立52
7.3.1 模型原理52
7.3.2 候选模型53
7.4 模型结果及讨论55
7.4.1 模型估计结果55
7.4.2 讨论56
7.5 小结57
第8章 广义估计方程在交通行为分析中的应用58
8.1 广义估计方程基本原理58
8.1.1 简介58
8.1.2 理论基础58
8.2 广义估计方程在SPSS中的实现62
8.3 应用案例一72
8.3.1 案例背景72
8.3.2 模型估计结果73
8.3.3 模型应用75
8.4 应用案例二78
8.4.1 案例背景78
8.4.2 模型估计结果79
参考文献83
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摘要：本文以《出行行为分析的高级计量经济学方法和应用.pdf电子书版文档下载》为中心，深入探讨了出行行为分析在高级计量经济学中的应用。文章首先概述了出行行为分析的重要性，随后从方法、应用、挑战和前景四个方面进行了详细阐述，旨在为相关领域的研究和实践提供有益参考。
1、方法
出行行为分析作为一门交叉学科，融合了经济学、统计学、地理学等多学科知识。在《出行行为分析的高级计量经济学方法和应用.pdf电子书版文档下载》中，作者详细介绍了多种高级计量经济学方法在出行行为分析中的应用，如多元线性回归、Logit模型、Probit模型等。这些方法能够有效分析出行行为的影响因素，为政策制定提供科学依据。
例如，作者运用多元线性回归分析了居民出行行为与收入、交通设施、环境等因素之间的关系。研究发现，收入水平、交通设施完善程度和环境污染程度对居民出行行为有显著影响。这些研究成果为城市规划和交通管理提供了有益参考。
此外，作者还介绍了Logit模型和Probit模型在出行行为分析中的应用。Logit模型主要用于分析二元选择问题，如出行方式选择、出行目的地选择等。Probit模型则适用于连续变量，如出行时间、出行距离等。这些模型能够更准确地描述出行行为特征，为出行行为分析提供有力工具。
2、应用
出行行为分析在多个领域具有广泛应用。在《出行行为分析的高级计量经济学方法和应用.pdf电子书版文档下载》中，作者列举了以下应用实例：
（1）城市规划：通过分析居民出行行为，为城市交通规划提供依据，优化交通网络布局，提高交通效率。
（2）交通管理：根据出行行为分析结果，制定合理的交通管理政策，缓解交通拥堵，提高出行安全。
（3）环境保护：分析出行行为对环境的影响，为环境保护政策提供依据，促进绿色出行。
（4）市场营销：了解消费者出行行为，为市场营销策略提供参考，提高市场竞争力。
3、挑战
尽管出行行为分析在多个领域具有广泛应用，但仍面临一些挑战：
（1）数据收集：出行行为数据涉及个人隐私，数据收集难度较大。
（2）模型选择：针对不同问题，选择合适的计量经济学模型较为困难。
（3）政策实施：将研究成果转化为实际政策，需要克服诸多困难。
4、前景
随着大数据、人工智能等技术的发展，出行行为分析在未来将具有更广阔的应用前景：
（1）数据挖掘：利用大数据技术，挖掘出行行为规律，为出行决策提供支持。
（2）智能出行：结合人工智能技术，实现智能出行，提高出行效率。
（3）个性化服务：根据个人出行行为，提供个性化出行服务。
总结：
本文从方法、应用、挑战和前景四个方面对《出行行为分析的高级计量经济学方法和应用.pdf电子书版文档下载》进行了详细阐述，旨在为相关领域的研究和实践提供有益参考。随着科技的不断发展，出行行为分析将在未来发挥更加重要的作用。
本文由nayona.cn整理
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