虹橋飛機(jī)場(chǎng)出租車(chē)數(shù)據(jù)分析報(bào)告

1、虹橋飛機(jī)場(chǎng)出租車(chē)數(shù)據(jù)分析報(bào)告-排隊(duì)長(zhǎng)度張應(yīng)山華東師范大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院從數(shù)據(jù)我們可以得到五種數(shù)據(jù)：label yy1= 逗留時(shí)間 =等待時(shí)間 +服務(wù)時(shí)間 ; f10 label yy2= 排隊(duì)長(zhǎng)度 ; fi中非零數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)label yy3= 服務(wù)時(shí)間 ; 做差fi-f(i-1) label yy4= 服務(wù)流量 ; 單位時(shí)間（一小時(shí)）內(nèi) fi 中非零數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)label yy5= 顧客流量 ; 一天內(nèi)fi 中非零數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)下面對(duì) 排隊(duì)長(zhǎng)度 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 服務(wù)流量、顧客流量 數(shù)據(jù)分析類(lèi)似。1識(shí)別性分析：識(shí)別原始數(shù)據(jù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行原始識(shí)別處理，先畫(huà)柱狀圖形（直方圖）和餅狀圖形如下從圖形可以猜想，其圖形

2、是普松分布。普松分布的一階矩估計(jì)為 myyy=myy-minyy; lambda1=myyy ; 3.28571普松分布的二階矩估計(jì)為 lambda2=ssyy*2; 6.37372普松分布的區(qū)間估計(jì)為（見(jiàn)茆詩(shī)松和周紀(jì)薌，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社， 2007，p334-337）lambdaxx=mn*myyy; array kk1000 kk1-kk1000; do k=1 to 1000 ; kkk=1-poisson(lambdaxx,k)-probchi(2*lambdaxx,2*(k+1); if k2 and kkk 272.836 (顯著性水平 0.05)n=238, l=

3、1, kf= 325.637 272.836 (顯著性水平 0.05)其中 n 為數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)， l 為估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)。而kf 為經(jīng)驗(yàn)離散頻率 分布函數(shù)和擬合分布的差的平方的加權(quán)和，近視為 kf 統(tǒng)計(jì)量，自由度為（n-l-1） ，272.836 是統(tǒng)計(jì)量 kf 顯著性水平 0.05臨界值。4功能性分析：變換原始數(shù)據(jù)上述分布的各種參數(shù)為mn myy c d ssyy maxyy minyy pz yyp50 mu myyy lambda1 lambda2 lambdaxx k lambdal 238 3.28571 1 0 2.52462 8 0 3 3 0 3.28571 3.28571 6.373

4、72 3.11526 9 3.07970 lambdau lambdasx lambdazwqj lambdaqz xitaz ddd kkk p i xital xitau fun 3.54494 3.50296 3.30532 4.32159 4.32159 1 3 0.89678 8 1.32159 7.32159 平時(shí)柏松分布其中普松分布的一階矩估計(jì)和普松分布的二階矩估計(jì)不一致, 這可能是估計(jì)不準(zhǔn)確的原因。 為了消除這個(gè)原因， 我們采用數(shù)據(jù)變換的方法解決。對(duì)數(shù)據(jù) yy 做變換：myyy=myy-minyy; c=(myyy)/(ssyy*2); 0.51551 d=0; yy=int(

5、myyy+d)*c); （此時(shí)變換后的均值為變換前的c 倍，而變換后的方差為變換前的c2 倍, 令兩者相等，得到上述的變換公式， 由于取整數(shù)函數(shù) int(*)有低估現(xiàn)象，可以用d 來(lái)做小的調(diào)整）。用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行上述同樣的分析得到圖形如下從圖形看出效果很好。用皮爾遜的 kf 統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行擬合檢驗(yàn)通過(guò). n=238, l=3, kf= 13.8675 270.684 (顯著性水平 0.05) 其中 n 為數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)， l 為估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)。而kf 為經(jīng)驗(yàn)離散頻率 分布函數(shù)和擬合分布的差的平方的加權(quán)和，近視為 kf 統(tǒng)計(jì)量，自由度為（n-l-1） ，270.684 是統(tǒng)計(jì)量 kf 顯著性水平 0.05臨界

6、值。得到的分布參數(shù)為mn myy c d ssyy maxyy minyy pz yyp50 mu myyy lambda1 238 1.35714 0.51551 0 1.19888 4 0 1 1 0 1.35714 1.35714 lambda2 lambdaxx k lambdal lambdau lambdasx lambdazwqj lambdaqz xitaz 1.43731 1.25542 4 1.23303 1.53415 1.50566 1.37675 1.39040 2.69714 xita ddd kkk p i l xitau fun cl ucl lcl 1 3 0.94735 6 0 5.69714 平時(shí)柏松分布2.63262 5.75277 0其中普松分布的一階矩估計(jì)(lambda1 =1.35714) 和普松分布的二階矩估計(jì)(lambda2 = 1.43731 )基本一致.這可能就是估計(jì)準(zhǔn)確的原因。 數(shù)據(jù)變換方法使得兩個(gè)估計(jì)接近相等。5經(jīng)濟(jì)性分析：變換控制圖根據(jù)變換后的估計(jì)分布的控制圖， 變回到原來(lái)分布的控制圖的控制限為ucl= 5.75277 cl= 2.63262 lcl=0要求每五個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行平均得到一個(gè)點(diǎn)（低于五個(gè)數(shù)據(jù)平均時(shí)， 由于隨機(jī)性太強(qiáng)，控制圖波動(dòng)性太大，看不出規(guī)律性）。由此得到控制圖為