摘要：ＧＥＮＥＴＩＣＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳＩＮＳＴＲＵＣＴＵＲＡＬＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＷＩＴＨＭＩＸＥＤＤＩＳＣＲＥＴＥＤＥＳＩＧＮＶＡＲＩＡＢＬＥＳＣｈｅｎＸｉｎｄｕ，ＣｈｅｎＸｉｎ，ＳｕｎＪｉａｎＧｕｎａｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏ...

摘要：合理评价出行者行程时间可靠性价值有助于深入理解道路交通系统可靠性对出行决策的影响.以天津市区早高峰时段出行活动为背景,采用2种可靠性评价指标,设计包含不同情景的SP(Stated Preference)问卷调查程序.通过调查对象在问卷程序生成的与其日常出行活动类似的决策情景中做出的选择决策,研究以公交方式出行时出行者行程时间可靠性价值的评价特征,采用mixed Logit模型标定参数.研究结果给出了早高峰时段出行者行程时间可靠性支付意愿的分布情况以及不同社会经济属性的出行者行程时间可靠性偏好特征,可为估算交通建设项目中行程时间可靠性改善给出行者带来的效益和制定交通需求管理政策提供参考.

摘要：为了探讨路况信息动态变化对出行路线选择行为的影响程度,采用正交试验法设计出行意愿调查问卷,针对有驾车经验的出行者进行调查。假定时间参数和费用参数为常数、费用参数服从正态分布和对数正态分布,分别建立了出行路线选择的Logit模型和mixed Logit模型,并对解释变量影响路线改变倾向进行了量化分析。结果表明,mixed Logit模型的最大似然值、优度比和命中率都高于Logit模型。出行者对行程时间和时间信息动态变化的敏感程度十分接近,敏感度最高的是出行费用。个人属性中的年龄、驾龄和收入是影响路线选择行为的最显著因素。

摘要：　以条区试验设计为例,讨论了多误差试验数据分析的特点,以及利用统计软件SAS中传统程序PROCANOVA和PROCGLM对其进行分析的局限性,介绍和讨论了PROCmixed对试验数据进行统计分析的原理、特点和应用效果,在此基础上提出了利用PROCmixed对多误差试验数据进行分析的建议。

摘要：目的:了解贫困地区乡镇卫生院医生工作选择偏好。方法:基于离散选择实验思路设计问卷,抽取160名贫困地区乡镇卫生院医生填写问卷,应用mixed Logit模型进行分析。结果:贫困地区乡镇卫生院医生对工资、编制、子女教育条件、预期工作年限有显著正偏好,对职称晋升年限具有显著负偏好。所有的工作属性变量都存在偏好的异质性,尤为显著的是预期工作年限,其中68%的医生选择较长的工作年限,32%的医生则相反。子女教育条件和编制的货币价值为5 141元和2 181元。为医生子女提供当地最好的教育条件可使工作选择比例提升38.06%。结论:多数在职的贫困地区乡镇卫生院医生有继续在岗工作的意愿。除工资外,子女教育条件等非经济因素对医生工作选择有较大影响。

摘要：道路交通统计生命价值是道路交通安全项目经济评价的重要指标。运用意愿选择法和正交试验法设计了出行路径选择的调查问卷。假定时间、死亡风险为常数,费用服从对数正态分布,建立了基于mixedLogit模型的统计生命价值评价模型。以大连市私家车出行者为调查对象获得调查数据,利用Monte Carlo方法并借助GAUSS软件对模型进行了150次仿真实验。研究表明:模型各参数的估计值具有较强集中性,t检验值具有较强显著性,模型优度比较高。统计生命价值服从参数为0.922和0.814的对数正态分布,其数学期望是35万元,可以作为道路交通安全项目经济评价的参考数据。

摘要：mixed Logit模型克服了传统Logit模型的两个重要缺陷（随机喜好性限制和IIA特性），是一种高度适应性的模型。本文主要研究目标是：尝试将仿真优化算法一蚁群算法用于拟合mixed Logit模型参数分布，证明蚁群算法在标定mixed Logit模型参数上的合理性及有效性。结果表明蚁群算法求解的有效性优于传统算法，在未来工作中可逐步推广。

摘要：采用文献资料、现场调查等研究方法,结合mixed logit模型对山地自行车运动场地需求选择变量进行调查分析,发现路面状况、场地规划严重影响山地自行车运动爱好者的场地选择倾向;路面状况良好、路线设计完善的场地更具挑战性;同时,将广义估计方程应用于需求数据中,以便评估每年的户外山地自行车运动,并且计算所选取的6个场地中山地自行车运动的消费者盈余;该研究结果旨在强调路径评估、场地管理以及资源管理的重要性,并为山地自行车运动产业发展、公园管理规划提供可参考依据。

摘要：SAS Proc mixed过程是SAS软件专为线性混合模型的分析而设计的统计过程,广泛应用于动物遗传改良,但在林业上的应用很少。文章就该过程在林业双列杂交、自由授粉子代测定和裂区试验设计等方面的利用,举例对分析程序、输出结果等作介绍。该过程能对试验因子作最佳线性无偏预测(best linear unbiased prediction,BLUP),大大提高统计分析的准确性;并能自动适应多个误差效应的混合线性模型检验,与Proc GLM过程相比,Proc mixed过程更简洁易用、分析效率高。

摘要：基于随机系数mixed logit模型,针对车身产品层次结构,建立面向客户偏好异质性的离散选择模型.根据SP(stated preference)调查所获样本数据和参数先验分布设定,运用马尔可夫链蒙特卡洛模拟方法,对参数进行贝叶斯估计.最后,通过McFadden的似然比指标检验,证明随机系数mixed logit模型具有更好的拟合优度,更能阐明客户偏好异质性的所在.该建模方法不仅有助于捕获个性化客户需求,还有助于厂商预测潜在客户的多种偏好,从而辅助车身产品的设计开发.