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交通出行行為分析(選擇行為建模及應用)(精)/交通技術精品著作系列

  • 作者：景鵬|責編:李軍//丁鋒
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111705758
  • 出版日期：2022/05/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：283
人民幣：RMB 169 元      售價：元
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內容大鋼
    本書立足於選擇行為基本理論的介紹，深入解析估計演算法的原理和實現，基於交通行為實證數據，解釋估計結果和可能的應用。從模型使用全過程角度，即基本原理、估計方法、軟體命令、編程實現、結果解釋這五個層面，將行為選擇模型的研究成果以及在交通出行行為領域的應用展現在讀者面前，使讀者能更好地使用選擇行為模型來解釋在社會和經濟環境中人們的各種行為。
    本書適合從事交通行為研究的學者、研究生和高年級本科學生，以及對公共交通政策制定和評估有興趣的相關人員閱讀使用。
作者介紹
景鵬|責編:李軍//丁鋒
    景鵬，教授、博士，江蘇大學汽車與交通工程學院交通運輸系主任、智能網聯交通與物流研究所所長、中國公路學會自動駕駛工作委員會委員、中國交通運輸協會青年科技工作者工作委員會委員、《交通運輸工程學報》青年編委。江蘇省六大人才高峰項目獲得者，獲中國交通教育優秀中青年教師獎、中園交通教育科學研究優秀成果二等獎、《中國公路學報》優秀論文獎。主持國家自然科掌基金面上項目、教育部人文社會科學研究項目等各類課題10余項；發表論文40余篇，其中SCI／EI檢索30余篇；出版專著1部、主編教材2部、譯著1部。
目錄
前言
第1章  選擇行為
  1.1  概述
  1.2  行為研究範式
    1.2.1  行為研究的特色及分支
    1.2.2  行為研究過程
    1.2.3  行為心理測量的方法
  1.3  行為研究中的概念
    1.3.1  行為統計的基本概念
    1.3.2  行為科學中的變數和測量
  1.4  交通行為選擇
第2章  交通行為的線性回歸模型
  2.1  類別變數作為自變數的處理
  2.2  虛擬變數的解釋和因子變數
  2.3  多元回歸中的虛擬變數
  2.4  多元回歸中的交互項
    2.4.1  分類變數和連續變數的交互
    2.4.2  連續變數之間的交叉
第3章  離散選擇和效用理論
  3.1  離散選擇模型概述
  3.2  線性回歸模型的轉換
  3.3  效用理論
    3.3.1  效用的可觀測項
    3.3.2  通用參數和選項相關參數
    3.3.3  選項相關常數
    3.3.4  無選項和保持現狀
    3.3.5  個體特徵和決策環境要素
  3.4  效用函數中的變數轉換
    3.4.1  交互效應
    3.4.2  虛擬和效應編碼
  3.5  離散模型小結
第4章  基於效用理論的選擇行為建模
  4.1  效用的尺度
  4.2  效用的隨機項
  4.3  probit模型
    4.3.1  二項probit模型
    4.3.2  多項probit模型
  4.4  logit模型
    4.4.1  模型概述
    4.4.2  logit模型的推導
    4.4.3  logistic分佈
  4.5  probit模型和logit模型的比較
  4.6  logit模型小結
交通出行行為分析:選擇行為建模及應用目錄第5章  選擇模型的估計
  5.1  極大似然估計
  5.2  選擇行為模型的極大似然估計
    5.2.1  二項probit模型的似然函數
    5.2.2  二項logit模型的似然函數
  5.3  用ml命令進行極大似然估計
    5.3.1  似然函數的進一步整理

    5.3.2  正態分佈參數的對數似然函數程序
    5.3.3  二項probit模型的極大似然估計
    5.3.4  二項logit模型的極大似然估計
  5.4  和極大似然估計相關的統計檢驗
    5.4.1  似然值回顧及檢驗思路
    5.4.2  似然比檢驗
    5.4.3  Wald檢驗
    5.4.4  拉格朗日乘數檢驗
    5.4.5  關於三種檢驗的總結
第6章  交通二項選擇模型
  6.1  二項選擇模型理論
  6.2  二項選擇模型的估計命令
  6.3  logit模型估計舉例
    6.3.1  樣本數據集描述
    6.3.2  建立模型及估計
    6.3.3  模型的結果解讀
    6.3.4  勝率比的解釋
  6.4  二項選擇模型估計後分析
    6.4.1  假設檢驗
    6.4.2  模型的預測
6.4.3擬合優度122第7章  二項選擇模型估計結果
  7.1  邊際效應概念和種類
    7.1.1  邊際變化
    7.1.2  離散變化
  7.2  邊際效應的計算
    7.2.1  均值處邊際效應（MEM）
    7.2.2  特定值處的邊際效應（MER）
    7.2.3  平均邊際效應（AME）
  7.3  邊際效應舉例模型
  7.4  均值處邊際效應
    7.4.1  均值處的邊際變化
    7.4.2  均值處的離散變化
  7.5  平均邊際效應
    7.5.1  平均邊際效用的邊際變化
    7.5.2  定值處平均邊際效應的離散變化
    7.5.3  樣本觀測值處平均邊際效應的離散變化
  7.6  邊際效應的分佈
    7.6.1  用predict計算邊際變化的分佈
    7.6.2  用predict計算離散變化的分佈
    7.6.3  用自定義的margdis命令計算邊際效應的分佈
  7.7  邊際效應的繪圖
    7.7.1  確定連續變數的範圍
    7.7.2  擬合模型，用margins命令預測概率值
    7.7.3  用marginsplot命令繪製圖形
第8章  多項選擇模型
  8.1  多項選擇模型的表達
  8.2  多項logit模型及特性
  8.3  mlogit估計命令及結果解釋
    8.3.1  mlogit命令舉例說明
    8.3.2  假設檢驗

    8.3.3  模型估計結果的解釋
  8.4  選擇樣本數據集
    8.4.1  選擇數據集的整理
    8.4.2  選擇數據集的定義
    8.4.3  選擇數據集的描述性統計
  8.5  條件logit模型
    8.5.1  cmclogit命令
8.5.2clogit命令220第9章  巢式logit模型
  9.1  巢式logit模型的推導
  9.2  估計命令nlogit
    9.2.1  數據集描述
    9.2.2  模型的擬合
  9.3  IIA特性的檢驗
    9.3.1  mlogit模型的檢驗
    9.3.2  clogit模型的檢驗
第10章  混合logit模型
  10.1  混合logit模型的推導
  10.2  估計命令cmmixlogit
    10.2.1  積分點的設置
    10.2.2  邊際效應的計算
    10.2.3  隨機係數的相關性
第11章  潛在類別模型
  11.1  標準潛在類別模型
  11.2  出行模式的數據描述
  11.3  模型擬合和類別選取
    11.3.1  建立潛在類別模型
    11.3.2  模型擬合命令
    11.3.3  擬合優度和類別選取
附錄A  STATA軟體基礎
附錄B  STATA命令詳解
參考文獻

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