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交通數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121493775
- 條形碼：9787121493775 ; 978-7-121-49377-5
- 裝幀：平塑
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
交通數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) 內(nèi)容簡介
本書全面而系統(tǒng)地介紹了從數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理到深入分析的全流程，結(jié)合現(xiàn)代技術(shù)和實(shí)用工具，特別強(qiáng)調(diào)了R語言在數(shù)據(jù)處理和分析中的應(yīng)用。讀者將從本書中學(xué)習(xí)到交通數(shù)據(jù)的基本概念、類型、特征，以及它與概率論的關(guān)系。同時(shí)，本書還涵蓋了數(shù)據(jù)描述、抽樣分布、統(tǒng)計(jì)推斷、方差分析、線性回歸與Logit回歸等核心分析技巧，并結(jié)合實(shí)際案例，展示了如何使用R語言進(jìn)行實(shí)踐操作。無論是理論知識還是實(shí)踐技能，本書都為讀者提供了一套較完整的學(xué)習(xí)體系。本書面向普通高等學(xué)校智慧交通、交通運(yùn)輸、交通工程、城市規(guī)劃、物流工程、數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的本科生，也可供相關(guān)工程技術(shù)人員參考。
交通數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 交通數(shù)據(jù)的類型和特征 1
1.1.1 交通數(shù)據(jù)的類型 1
1.1.2 交通數(shù)據(jù)的特征 5
1.2 數(shù)據(jù)分析與概率論的關(guān)系 6
1.2.1 什么是概率 6
1.2.2 數(shù)據(jù)分析的特殊性 7
1.3 數(shù)據(jù)的有偏性 7
1.3.1 有偏數(shù)據(jù) 7
1.3.2 因果關(guān)系與相關(guān)關(guān)系 8
1.3.3 數(shù)據(jù)的任意解釋 9
1.4 R語言初階 9
1.4.1 R語言和RStudio的
介紹 9
1.4.2 R軟件和RStudio的
安裝 10
1.4.3 包的安裝及使用 10
1.4.4 如何使用幫助功能 11
1.5 R語言的使用入門 12
1.5.1 向量 12
1.5.2 矩陣 15
1.5.3 因子 18
1.5.4 數(shù)據(jù)框 19
1.5.5 列表 20
1.5.6 圖形初階 21
本章習(xí)題 24
第2章 交通數(shù)據(jù)的獲取、導(dǎo)入及數(shù)據(jù)預(yù)處理 25
2.1 交通數(shù)據(jù)的形式和獲取方式 25
2.1.1 抽樣數(shù)據(jù) 25
2.1.2 大數(shù)據(jù) 26
2.2 外部數(shù)據(jù)的導(dǎo)入 27
2.2.1 文本文件的導(dǎo)入 27
2.2.2 Excel文件的導(dǎo)入 28
2.2.3 數(shù)據(jù)庫文件的導(dǎo)入 28
2.2.4 統(tǒng)計(jì)軟件輸出文件的
導(dǎo)入 29
2.2.5 其他數(shù)據(jù)格式的導(dǎo)入 29
2.2.6 注意事項(xiàng) 30
2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 30
2.3.1 查看數(shù)據(jù)框基本信息 31
2.3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 32
2.3.3 分組處理信息 40
2.3.4 缺失值、重復(fù)值、異常值的
處理 42
2.3.5 數(shù)據(jù)框的合并 45
本章習(xí)題 47
第3章 交通數(shù)據(jù)的描述 48
3.1 數(shù)據(jù)分類 48
3.1.1 數(shù)值型數(shù)據(jù) 48
3.1.2 類別型數(shù)據(jù) 49
3.1.3 數(shù)值型數(shù)據(jù)與類別型數(shù)據(jù)的
結(jié)合應(yīng)用 49
3.2 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述 50
3.2.1 數(shù)值型數(shù)據(jù)的
統(tǒng)計(jì)描述 50
3.2.2 類別型數(shù)據(jù)的
統(tǒng)計(jì)描述 53
3.3 數(shù)據(jù)的可視化描述 54
3.3.1 可視化的內(nèi)涵 54
3.3.2 ggplot2包的介紹 55
3.3.3 條形圖 56
3.3.4 直方圖 60
3.3.5 密度曲線圖 61
3.3.6 箱線圖 63
3.3.7 散點(diǎn)圖 65
本章習(xí)題 68
第4章 抽樣分布 69
4.1 離散分布 69
4.1.1 伯努利分布 69
4.1.2 二項(xiàng)分布 69
4.1.3 負(fù)二項(xiàng)分布 71
4.1.4 泊松分布 71
4.1.5 超幾何分布 73
4.2 連續(xù)分布 73
4.2.1 正態(tài)分布 73
4.2.2 對數(shù)正態(tài)分布 75
4.2.3 χ2分布 75
4.2.4 t分布 76
4.2.5 F分布 77
4.2.6 指數(shù)分布
（或負(fù)指數(shù)分布） 78
4.2.7 移位負(fù)指數(shù)分布 78
4.2.8 Gamma分布 78
4.2.9 Beta分布 79
4.2.10 韋布爾分布 80
4.2.11 Logistic分布 81
4.3 抽樣分布的R語言實(shí)現(xiàn) 82
本章習(xí)題 83
第5章 交通數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷 84
5.1 參數(shù)估計(jì) 84
5.1.1 點(diǎn)估計(jì) 84
5.1.2 區(qū)間估計(jì) 90
5.2 假設(shè)檢驗(yàn) 97
5.2.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想和
概念 97
5.2.2 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)
檢驗(yàn) 100
5.3 正態(tài)性檢驗(yàn) 105
5.3.1 Q-Q圖 106
5.3.2 單樣本Kolmogorov-Smirnov
檢驗(yàn) 108
5.3.3 Shapiro-Wilk檢驗(yàn) 109
5.4 非參數(shù)檢驗(yàn) 110
5.4.1 Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 110
5.4.2 Friedman檢驗(yàn) 111
5.4.3 Wald-Wolfowitz游程
檢驗(yàn) 113
本章習(xí)題 115
第6章 方差分析 117
6.1 單因素方差分析 117
6.1.1 問題描述 117
6.1.2 方差分析的基本思想 119
6.1.3 案例 120
6.1.4 t檢驗(yàn)與方差分析的
差異 121
6.2 雙因素方差分析 123
6.2.1 基本原理 123
6.2.2 案例 126
本章習(xí)題 127
第7章 線性回歸 129
7.1 一元線性回歸 129
7.1.1 總體回歸模型及其樣本
模型 129
7.1.2 模型假定 130
7.1.3 參數(shù)估計(jì) 133
7.1.4 參數(shù)性質(zhì) 135
7.1.5 模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 137
7.1.6 一元線性回歸模型的R語言
實(shí)現(xiàn) 138
7.2 多元線性回歸 140
7.2.1 總體回歸模型 140
7.2.2 模型假定 141
7.2.3 參數(shù)估計(jì) 143
7.2.4 參數(shù)性質(zhì) 143
7.2.5 模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 144
7.2.6 多元線性回歸模型的R語言
實(shí)現(xiàn) 145
7.3 交互項(xiàng) 147
7.4 虛擬變量 148
7.5 異方差性 151
本章習(xí)題 152
第8章 Logit回歸 153
8.1 線性回歸模型的問題 153
8.2 隨機(jī)效用模型 154
8.3 Logit模型 155
8.3.1 基本假設(shè) 155
8.3.2 公式推導(dǎo) 156
8.3.3 特例——
二元Logit模型 157
8.4 Logit模型的性質(zhì) 158
8.4.1 邊際效應(yīng) 158
8.4.2 無關(guān)備選方案的
獨(dú)立性 159
8.5 Logit模型的參數(shù)估計(jì) 159
8.6 不涉及與選項(xiàng)相關(guān)的變量的Logit模型的R語言實(shí)現(xiàn) 160
8.6.1 二元Logit回歸 160
8.6.2 多元Logit回歸 163
8.7 涉及與選項(xiàng)相關(guān)的變量的Logit模型的R語言實(shí)現(xiàn) 164
8.7.1 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換 164
8.7.2 Logit回歸的
R語言實(shí)現(xiàn) 167
本章習(xí)題 169
附錄A 170
DW檢驗(yàn)臨界值表 170
附錄B 173
t檢驗(yàn)臨界值表（雙側(cè)檢驗(yàn)用） 173
附錄C 173
F檢驗(yàn)臨界值 173
附錄D 179
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表 179
附錄E 181
χ2分布表 181
第1章 緒論 1
1.1 交通數(shù)據(jù)的類型和特征 1
1.1.1 交通數(shù)據(jù)的類型 1
1.1.2 交通數(shù)據(jù)的特征 5
1.2 數(shù)據(jù)分析與概率論的關(guān)系 6
1.2.1 什么是概率 6
1.2.2 數(shù)據(jù)分析的特殊性 7
1.3 數(shù)據(jù)的有偏性 7
1.3.1 有偏數(shù)據(jù) 7
1.3.2 因果關(guān)系與相關(guān)關(guān)系 8
1.3.3 數(shù)據(jù)的任意解釋 9
1.4 R語言初階 9
1.4.1 R語言和RStudio的
介紹 9
1.4.2 R軟件和RStudio的
安裝 10
1.4.3 包的安裝及使用 10
1.4.4 如何使用幫助功能 11
1.5 R語言的使用入門 12
1.5.1 向量 12
1.5.2 矩陣 15
1.5.3 因子 18
1.5.4 數(shù)據(jù)框 19
1.5.5 列表 20
1.5.6 圖形初階 21
本章習(xí)題 24
第2章 交通數(shù)據(jù)的獲取、導(dǎo)入及數(shù)據(jù)預(yù)處理 25
2.1 交通數(shù)據(jù)的形式和獲取方式 25
2.1.1 抽樣數(shù)據(jù) 25
2.1.2 大數(shù)據(jù) 26
2.2 外部數(shù)據(jù)的導(dǎo)入 27
2.2.1 文本文件的導(dǎo)入 27
2.2.2 Excel文件的導(dǎo)入 28
2.2.3 數(shù)據(jù)庫文件的導(dǎo)入 28
2.2.4 統(tǒng)計(jì)軟件輸出文件的
導(dǎo)入 29
2.2.5 其他數(shù)據(jù)格式的導(dǎo)入 29
2.2.6 注意事項(xiàng) 30
2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 30
2.3.1 查看數(shù)據(jù)框基本信息 31
2.3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 32
2.3.3 分組處理信息 40
2.3.4 缺失值、重復(fù)值、異常值的
處理 42
2.3.5 數(shù)據(jù)框的合并 45
本章習(xí)題 47
第3章 交通數(shù)據(jù)的描述 48
3.1 數(shù)據(jù)分類 48
3.1.1 數(shù)值型數(shù)據(jù) 48
3.1.2 類別型數(shù)據(jù) 49
3.1.3 數(shù)值型數(shù)據(jù)與類別型數(shù)據(jù)的
結(jié)合應(yīng)用 49
3.2 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述 50
3.2.1 數(shù)值型數(shù)據(jù)的
統(tǒng)計(jì)描述 50
3.2.2 類別型數(shù)據(jù)的
統(tǒng)計(jì)描述 53
3.3 數(shù)據(jù)的可視化描述 54
3.3.1 可視化的內(nèi)涵 54
3.3.2 ggplot2包的介紹 55
3.3.3 條形圖 56
3.3.4 直方圖 60
3.3.5 密度曲線圖 61
3.3.6 箱線圖 63
3.3.7 散點(diǎn)圖 65
本章習(xí)題 68
第4章 抽樣分布 69
4.1 離散分布 69
4.1.1 伯努利分布 69
4.1.2 二項(xiàng)分布 69
4.1.3 負(fù)二項(xiàng)分布 71
4.1.4 泊松分布 71
4.1.5 超幾何分布 73
4.2 連續(xù)分布 73
4.2.1 正態(tài)分布 73
4.2.2 對數(shù)正態(tài)分布 75
4.2.3 χ2分布 75
4.2.4 t分布 76
4.2.5 F分布 77
4.2.6 指數(shù)分布
（或負(fù)指數(shù)分布） 78
4.2.7 移位負(fù)指數(shù)分布 78
4.2.8 Gamma分布 78
4.2.9 Beta分布 79
4.2.10 韋布爾分布 80
4.2.11 Logistic分布 81
4.3 抽樣分布的R語言實(shí)現(xiàn) 82
本章習(xí)題 83
第5章 交通數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷 84
5.1 參數(shù)估計(jì) 84
5.1.1 點(diǎn)估計(jì) 84
5.1.2 區(qū)間估計(jì) 90
5.2 假設(shè)檢驗(yàn) 97
5.2.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想和
概念 97
5.2.2 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)
檢驗(yàn) 100
5.3 正態(tài)性檢驗(yàn) 105
5.3.1 Q-Q圖 106
5.3.2 單樣本Kolmogorov-Smirnov
檢驗(yàn) 108
5.3.3 Shapiro-Wilk檢驗(yàn) 109
5.4 非參數(shù)檢驗(yàn) 110
5.4.1 Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 110
5.4.2 Friedman檢驗(yàn) 111
5.4.3 Wald-Wolfowitz游程
檢驗(yàn) 113
本章習(xí)題 115
第6章 方差分析 117
6.1 單因素方差分析 117
6.1.1 問題描述 117
6.1.2 方差分析的基本思想 119
6.1.3 案例 120
6.1.4 t檢驗(yàn)與方差分析的
差異 121
6.2 雙因素方差分析 123
6.2.1 基本原理 123
6.2.2 案例 126
本章習(xí)題 127
第7章 線性回歸 129
7.1 一元線性回歸 129
7.1.1 總體回歸模型及其樣本
模型 129
7.1.2 模型假定 130
7.1.3 參數(shù)估計(jì) 133
7.1.4 參數(shù)性質(zhì) 135
7.1.5 模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 137
7.1.6 一元線性回歸模型的R語言
實(shí)現(xiàn) 138
7.2 多元線性回歸 140
7.2.1 總體回歸模型 140
7.2.2 模型假定 141
7.2.3 參數(shù)估計(jì) 143
7.2.4 參數(shù)性質(zhì) 143
7.2.5 模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 144
7.2.6 多元線性回歸模型的R語言
實(shí)現(xiàn) 145
7.3 交互項(xiàng) 147
7.4 虛擬變量 148
7.5 異方差性 151
本章習(xí)題 152
第8章 Logit回歸 153
8.1 線性回歸模型的問題 153
8.2 隨機(jī)效用模型 154
8.3 Logit模型 155
8.3.1 基本假設(shè) 155
8.3.2 公式推導(dǎo) 156
8.3.3 特例——
二元Logit模型 157
8.4 Logit模型的性質(zhì) 158
8.4.1 邊際效應(yīng) 158
8.4.2 無關(guān)備選方案的
獨(dú)立性 159
8.5 Logit模型的參數(shù)估計(jì) 159
8.6 不涉及與選項(xiàng)相關(guān)的變量的Logit模型的R語言實(shí)現(xiàn) 160
8.6.1 二元Logit回歸 160
8.6.2 多元Logit回歸 163
8.7 涉及與選項(xiàng)相關(guān)的變量的Logit模型的R語言實(shí)現(xiàn) 164
8.7.1 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換 164
8.7.2 Logit回歸的
R語言實(shí)現(xiàn) 167
本章習(xí)題 169
附錄A 170
DW檢驗(yàn)臨界值表 170
附錄B 173
t檢驗(yàn)臨界值表（雙側(cè)檢驗(yàn)用） 173
附錄C 173
F檢驗(yàn)臨界值 173
附錄D 179
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表 179
附錄E 181
χ2分布表 181
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交通數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) 作者簡介
胡郁蔥，華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院副教授，碩士研究生導(dǎo)師。先后畢業(yè)于武漢理工大學(xué)和華南理工大學(xué)，分別獲得碩士和博士學(xué)位。主要研究方向包括交通運(yùn)輸系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)、交通行為分析、交通網(wǎng)絡(luò)建模與優(yōu)化、運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)與政策研究、交通大數(shù)據(jù)分析與運(yùn)用、智慧物流系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)等。先后承擔(dān)或參與國家自然科學(xué)基金4項(xiàng)，社科基金1項(xiàng)，國家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目1項(xiàng)，以第一作者/通訊作者身份發(fā)表SCI/SSCI/EI期刊論文40余篇，第一發(fā)明人授權(quán)專利9項(xiàng)，出版教材1部，譯著1部。長期從事“應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“交通數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)”以及“交通運(yùn)輸預(yù)測與決策”等本科課程以及“交通運(yùn)輸系統(tǒng)規(guī)劃”等研究生課程教學(xué)，教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富，多次獲得教學(xué)優(yōu)秀獎(jiǎng)，承擔(dān)多項(xiàng)教學(xué)教改項(xiàng)目均順利結(jié)題。
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