交通数据统计分析理论与方法PDF电子书下载

交通运输

作者：邵长桥编着
出版社：北京：人民交通出版社
出版年份：2012
ISBN：9787114099625
页数：157 页

图书介绍：本书共分11章，主要内容包括：交通数据分析统计学基础、交通工程中常用统计分布、参数估计和假设检验方法、交通数据分析初步、相关性分析和线性回归分析、广义线性回归分析和非线性回归分析。本书可作为交通工程、交通规划、交通运输和交通管理专业研究生的教学用书，也可作为交通运输工程领域的教学、科研、管理人员的参考书用。查看图书目录点击购买PDF全本电子书上一篇：新型汽车维修调整数据速查手册下一篇：汽车机械基础 《交通数据统计分析理论与方法》目录 标签：数据统计编着理论统计交通

第1章绪论1

1.1 数据分析的统计学基础1

1.2 顺序统计量和经验分布4

1.3 总体分位数和样本分位数5

1.4 抽样分布6

思考题8

第2章常用统计分布及其应用9

2.1 离散分布9

2.2 连续型分布12

2.3 统计分布在交通工程中的应用18

思考题23

第3章参数估计方法25

3.1 基本概念25

3.2 矩法及矩估计27

3.3 极大似然估计29

3.4 贝叶斯估计和经验贝叶斯估计32

3.5 区间估计35

思考题40

第4章分析数据的统计检验41

4.1 基本概念41

4.2 t检验43

4.3 U检验与基于大样本理论的检验46

4.4 F检验——两总体方差比较47

4.5 分布的拟合优度检验48

4.6 正态性检验51

思考题55

第5章数据分析初步56

5.1 单样本数据汇总分析56

5.2 两样本数据汇总分析63

5.3 异常值的处理65

5.4 数据变换69

思考题70

第6章相关性分析71

6.1 引言71

6.2 线性相关72

6.3 秩相关分析74

6.4 偏相关分析78

6.5 复相关分析79

6.6 典型相关分析79

思考题82

第7章一元线性回归模型84

7.1 一元线性回归模型与参数估计84

7.2 模型参数分析87

7.3 模型假设检验89

7.4 模型预测精度的度量92

7.5 预测置信区间93

7.6 预测实例95

思考题97

第8章多元线性回归分析99

8.1 多元线性回归模型99

8.2 模型参数估计及其性质100

8.3 多元线性回归模型假设检验100

8.4 预测置信区间103

8.5 自变量的选择103

8.6 共线性诊断107

8.7 建模过程中注意的几个问题109

思考题113

第9章广义线性回归分析114

9.1 引言114

9.2 广义线性模型114

9.3 广义线性模型参数估计和检验117

9.4 广义线性模型选择118

9.5 广义线性模型在交通工程中的应用119

思考题120

第10章 Logistic回归分析121

10.1 Logistic线性回归模型121

10.2 Logistic回归模型参数估计122

10.3 模型假设检验125

10.4 多项Logistic回归模型129

思考题131

第11章非线性回归分析132

11.1 引言132

11.2 非线性回归模型132

11.3 非线性回归模型参数估计135

11.4 建模过程中常见问题136

11.5 实例分析137

思考题139

附录140

附表1 标准正态分布函数表140

附表2 t分布临界值（tα）表142

附表3 X2分布分位数表144

附表4 F分布的分位数表146

附表5 柯尔莫哥洛夫检验的临界值表148

附表6 计算W的系数｛an+1-i｝（正态性检验）150

附表7 W统计量分位数（正态性检验）153

附表8 爱泼斯-普利（Epps-Pully）检验：检验统计量TEP的分位数表155

参考文献156

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摘要：本文以《交通数据统计分析理论与方法.pdf电子书版文档下载》为中心，从理论框架、应用领域、研究方法和技术实现四个方面对交通数据统计分析进行了深入探讨，旨在为相关领域的研究者和从业者提供有益的参考。

1、理论框架

《交通数据统计分析理论与方法.pdf电子书版文档下载》首先介绍了交通数据统计分析的理论框架，包括数据收集、数据预处理、数据分析、数据解释和数据可视化等环节。这些理论框架为后续的交通数据分析提供了坚实的理论基础。

在数据收集方面，书中详细阐述了不同类型的交通数据及其特点，如交通流量数据、交通事故数据、交通设施数据等。这些数据对于交通数据分析至关重要。

数据预处理是交通数据分析的前期工作，书中介绍了数据清洗、数据整合、数据转换等预处理方法，以确保数据的质量和可用性。

2、应用领域

交通数据统计分析在多个领域具有广泛的应用，如交通规划、交通管理、交通安全、交通经济等。书中详细介绍了这些应用领域中的具体案例，展示了交通数据统计分析在实际问题中的应用价值。

在交通规划方面，交通数据统计分析可以帮助规划者了解交通流量分布、交通需求特征等，为交通设施建设和交通政策制定提供依据。

在交通安全领域，通过对交通事故数据的统计分析，可以发现事故发生的原因和规律，为交通安全管理和预防措施提供支持。

3、研究方法

《交通数据统计分析理论与方法.pdf电子书版文档下载》介绍了多种交通数据统计分析方法，包括描述性统计、推断性统计、时间序列分析、空间统计分析等。这些方法为研究者提供了丰富的分析工具。

描述性统计用于描述交通数据的分布特征，如均值、标准差、方差等。推断性统计则用于推断总体特征，如假设检验、置信区间等。

时间序列分析关注交通数据随时间变化的规律，如趋势分析、季节性分析等。空间统计分析则关注交通数据在空间分布上的规律，如聚类分析、空间自相关分析等。

4、技术实现

随着计算机技术的快速发展，交通数据统计分析技术也得到了广泛应用。书中介绍了多种技术实现方法，如数据库技术、数据挖掘技术、机器学习技术等。

数据库技术用于存储和管理交通数据，为后续分析提供数据基础。数据挖掘技术可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。

机器学习技术可以自动从数据中学习规律，为交通数据分析提供智能化手段。

总结：

本文对《交通数据统计分析理论与方法.pdf电子书版文档下载》进行了详细阐述，从理论框架、应用领域、研究方法和技术实现四个方面对交通数据统计分析进行了全面分析。通过本文的探讨，有助于读者更好地了解交通数据统计分析的理论和实践，为相关领域的研究和实际应用提供有益的参考。

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