飞机场出租车排队长度数据报告分析.docx

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飞机场出租车排队长度数据报告分析

虹桥飞机场出租车数据分析报告

---排队长度

张应山

华东师范大学金融与统计学院

从数据我们可以得到五种数据：

labelyy1='逗留时间=等待时间+服务时间';f10

labelyy2='排队长度';fi中非零数据个数

labelyy3='服务时间';做差fi-f（i-1）

labelyy4='服务流量';单位时间（一小时）内fi中非零数据个数

labelyy5='顾客流量';一天内fi中非零数据个数

下面对排队长度数据进行分析。

服务流量、顾客流量数据分析类似。

1．识别性分析：

识别原始数据

对原始数据进行原始识别处理，先画柱状图形（直方图）和饼状图形如下

从图形可以猜想，其图形是普松分布。

普松分布的一阶矩估计为

myyy=myy-minyy;

lambda1=myyy;3.28571

普松分布的二阶矩估计为

lambda2=ssyy**2;6.37372

普松分布的区间估计为（见茆诗松和周纪芗，概率论与数理统计，中国统计出版社，2007，p334-337）

lambdaxx=mn*myyy;

arraykk[1000]kk1-kk1000;

dok=1to1000;

kk[k]=1-poisson（lambdaxx,k）-probchi（2*lambdaxx,2*（k+1））;

ifk>2andkk[k]<0thengotook;

end;

ok:

;

lambdaxx=cinv（0.05,2*k）/（2*mn）;3.11526

lambdal=cinv（0.025,2*k）/（2*mn）;3.07970

lambdau=cinv（0.9755,（2*k+1））/（2*（mn））;3.54494

lambdasx=cinv（0.95,2*k）/（2*mn）;3.50296

lambdazwqj=cinv（0.5,2*k）/（2*mn）;3.30532

2．稳健性分析：

比较各种估计的差别

普松分布的一阶矩估计和普松分布的区间估计两种估计比较接近，但普松分布的二阶矩估计与前两者差别很大。

用三种估计的平均值作为参数lambda的估计应是比较稳健的

lambdaqz=（lambda1+lambda2+lambdazwqj）/3;4.32159

即使不考虑二阶矩估计，用其他两种估计的平均值作为参数lambd的估计也应是比较稳健的

lambdaqz=（lambda1+lambdazwqj）/2;3.29552

3．协调性分析：

比较估计分布与经验离散频率分布

3.2：

诊断估计分布与经验离散频率分布图形的协调性

以上述参数作为普松分布的估计与经验离散频率分布函数的比较图形为

从图形看出拟合不好.

即使不考虑二阶矩估计，用其他两种估计的平均值作为参数lambd的估计,以此参数作为普松分布的估计与经验离散频率分布函数的比较图形为

从图形看出拟合也不好.尽管它看起来比前一种好一点，即图形的接近程度高一些,但两种分布的差别还是较大。

3.2：

估计分布与经验离散频率分布理论的协调性

用皮尔逊的Kf统计量进行拟合检验两种情况都没有通过.

N=238,l=1,Kf=728.110>272.836（显著性水平0.05）

N=238,l=1,Kf=325.637>272.836（显著性水平0.05）

其中n为数据个数，l为估计参数个数。

而Kf为经验离散频率分布函数和拟合分布的差的平方的加权和，近视为KF统计量，自由度为

（n-l-1），272.836是统计量Kf显著性水平0.05临界值。

4．功能性分析：

变换原始数据

上述分布的各种参数为

mnmyycdssyymaxyyminyypzyyp50mumyyylambda1lambda2lambdaxxklambdal