基于风险模型的城市居民购物出发时间分布规律分析
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 出发时间的相关研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 风险模型在交通领域中的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.3 现有研究的评述 | 第14-15页 |
| 1.3 研究的内容及思路 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第16-18页 |
| 2 居民出行行为调查与样本分析 | 第18-24页 |
| 2.1 数据的来源 | 第18-19页 |
| 2.2 数据的处理 | 第19-20页 |
| 2.3 样本分布 | 第20-23页 |
| 2.3.1 家庭属性分析 | 第20-21页 |
| 2.3.2 个人属性分析 | 第21-22页 |
| 2.3.3 出行方式属性分析 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 城市居民购物出发时间分布规律 | 第24-40页 |
| 3.1 城市居民购物出发时间的风险模型 | 第24-25页 |
| 3.1.1 风险模型的定义 | 第24页 |
| 3.1.2 风险模型的基本函数 | 第24-25页 |
| 3.2 估计生存函数和风险函数的非参数方法 | 第25-27页 |
| 3.2.1 Kaplan-Meier乘积限估计法 | 第25-26页 |
| 3.2.2 生命表估计法 | 第26-27页 |
| 3.3 居民购物出发时间的整体分布 | 第27-30页 |
| 3.4 居民购物出发时间分布的比较 | 第30-39页 |
| 3.4.1 不同家庭结构的出发时间比较 | 第31-33页 |
| 3.4.2 不同性别的出发时间的比较 | 第33-34页 |
| 3.4.3 不同年龄段的出发时间比较 | 第34-37页 |
| 3.4.4 不同出行方式的出发时间的比较 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 居民购物出发时间的Cox模型及其影响分析 | 第40-52页 |
| 4.1 Cox比例风险模型 | 第40-41页 |
| 4.2 影响购物出发时间的协变量的确定 | 第41-43页 |
| 4.3 Cox风险模型估计结果 | 第43-50页 |
| 4.3.1 参数估计结果 | 第43-46页 |
| 4.3.2 Cox风险回归模型 | 第46页 |
| 4.3.3 Cox模型的检验 | 第46-48页 |
| 4.3.4 Cox风险模型的应用 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 5 基于参数模型的活动出发时间分析 | 第52-70页 |
| 5.1 不同类型活动的统计性描述 | 第52-53页 |
| 5.2 不同活动出发时间的非参数分析 | 第53-57页 |
| 5.3 不同活动的参数模型分析 | 第57-69页 |
| 5.3.1 加速失效时间模型 | 第57-60页 |
| 5.3.2 无协变量影响的出发时间的最优参数模型 | 第60页 |
| 5.3.3 有协变量影响的出发时间的最优参数模型 | 第60-64页 |
| 5.3.4 参数回归模型拟合优度的检验 | 第64-69页 |
| 5.3.5 参数模型的建立 | 第69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 总结和展望 | 第70-72页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-77页 |
| 学位论文数据集 | 第77页 |
