[学以致用]统计应用：车行密度统计调查

gzeratsg

统计目的：得闲无事做找事做

目标选取：
50、65、76、220到达基立下道南行站的密度。
地点首先是选择离家近的，做好能骑自行车15分钟内到达。
该站集合广州最长的公交线路之三，也包括了第三巴士一条算是比较赚钱的线路。线路选取应该算是有特殊性、有代表性。而统计线路也包括广州市第一、第二和第三巴士的线路。

gzeratsg

自己动手，丰衣足食。想要找数据分析，最直接，但也是最累的，就是亲自去采集数据。



视自己的个人时间，本人挑选了以下两个时间段收集数据。

2007年12月25日13.11—17.30（下午平峰）

2007年12月27日6.15—10.00（早上高峰）



理论上，如果要得到更加精准的分析结果，应该考虑所有可能的时间段，即：

工作日：早/午/晚高峰，早/午/晚平峰；

非工作日：早/午/晚高峰，早/午/晚平峰

共12个时段，并且每个时段最少做2次统计记录。

附：
1、2007年12月27日早上约6.10的南田路电车总站


2、同一天早上7点前的基立下道车站对开路面


3、同一天早上7点之后路灯关了后同一个车站对开路面


4、单车，笔记本、手机

gzeratsg

将在车站时记录的数据输入电脑。普通简单的统计用MS Excel就可以了。如果想作更加专业的数据分析，可以使用SAS或者MiniTab等统计软件（非免费）。

当然，如果对广州市的治安有信心的话，也不妨带一台手提电脑到车站直接录入。不过请确保你的电脑电池能持续足够长的时间。

gzeratsg

录入了数据后，应该在整理及统计前核对一下。因为一个数据的错误就会影响后面的统计结果。

gzeratsg

核对后，可以直接使用Excel里的功能进行统计计算，得出描述性数据，例如平均数，方差等。

[ 本帖最后由 gzeratsg 于 2008-1-21 20:30 编辑 ]

gzeratsg

这也是数据分析（以及统计学中）中最难的一部分。看到了这些原始数据和描述性数据，究竟我们能从里面看到些什么呢？这10个数字组合成的不同数，又告诉我们什么呢？

数学分析：通过假设检验得出的结论是：上述线路在高峰期和非高峰期（仅从上述2个样本得出的结论）的等候时间在统计学上是没有显著性的差别。

至于实际分析，就靠你们了。

[ 本帖最后由 gzeratsg 于 2008-1-21 20:46 编辑 ]

gzeratsg

仅供参考

[ 本帖最后由 gzeratsg 于 2008-1-21 21:30 编辑 ]

1-6-1736

看不明白

最爱通道车

有少少明~~~
LZ好心机啊~~~
甘冻仲6点几起床~~~
佩服~~~

gzeratsg

原帖由 最爱通道车 于 2008-1-21 21:39 发表
有少少明~~~
LZ好心机啊~~~
甘冻仲6点几起床~~~
佩服~~~

6点几起床的话，6.15肯定去不到啦