节假日高校出行交通方式倾向与选择Word文件下载.docx

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课程设计（学年论文）任务书

运输统计与分析

适用对象：

交通运输

一、课程设计（论文）目的

《运输统计与分析》课程设计作为独立的教学环节，是交通运输本科专业的必修课。

其目的是，通过本课程设计实践，培养学生理论联系实际思想，加深统计分析基本理论与基本知识的理解，学会收集或调查行业统计数据，切实掌握各种统计分析方法，并能灵活运用统计软件在计算机上实现，正确解释和分析运行结果，培养运用各种统计分析方法解决交通运输领域内实际问题的能力。

二、课程设计（论文）题目与内容

本课程设计（论文）主要任务为：

针对交通运输领域内某一主题，设计调查表调查或查询相关统计数据，根据本课程讲授内容选择多种合适的统计分析方法，运用SPSS建立模型分析问题。

题目自拟，但题名一般要包含主题与统计方法，且必须与交通运输专业相关，选题主题主要包括：

1.运输产品市场定位

2.客货运需求分析与预测

3.政策或技术方法实施效果评价

4.交通出行行为选择

5.影响因素分析

6.运输市场调控

7.交通运输状态判别分析

8.运输服务质量评价

9自选

三、课程设计（论文）基本要求

（一）选题要求

1.一人一题，不得重复；

2.客货运需求分析与预测选题不得超过30%；

3.所有选题必须报指导老师批准；

4.选题确定后原则上不得更改，如需更改，必须得到指导教师同意。

（二）内容要求

报告内容原则上不少于8000字，其正文至少包括如下几个方面的内容：

1.问题背景（问题的提出、必要性与意义，数据来源）

2.描述性统计

3.多元统计分析

（包含数据准备、SPSS操作步骤、输出结果及分析）

4.总结

5.附录数据清单

（三）成果要求

1.必须采用三种以上统计分析方法（不包含描述性统计）；

2.图表规范美观；

3.报告中的所有SPSS输出结果必须更改为中文；

4.报告排版符合规范要求。

四、课程设计（论文）时间及进度安排

1.时间:

两周：

2014-2015学年第二学期第十九、二十周

2.进度安排：

确定主题；

调查、收集数据：

2天

数据分析与预处理、描述性统计分析：

分析方法原理及选择：

SPSS操作及结果分析：

4天

解决实际问题或建议：

撰写报告、总结：

（此部分可以按照自己设计具体内容，详细安排）

3.成果提交：

要求独立完成，每人需提交1份打印的设计报告（A4）、word电子文档、数据文件（sav格式）。

电子文档文件名为：

学号后四位+姓名+题目，先发电子文档给指导老师，经许可后方可打印。

最终成果（打印稿1份、电子文档1份）统一交班长汇总并转交指导老师；

最终成果提交截止时间为第20周周五。

五、成绩评定

成绩评定按各项评分汇总，如表1所示：

表1成绩评定项目与分值

选题

数据来源

统计方法

软件操作

规范性

考勤

10分

20分

30分

对于以下情况给予5分的特别加分：

1.选题具有新意

2.采取自主调查方式完成课程设计；

3.运用自学的统计分析方法且使用正确。

成绩评定按百分制计分（最高100分），并按照学校相关规定按优秀、良好、中等、及格和不及格五个等级进行等级评定。

如下以下情况之一，按“不及格”进行处理：

1.存在严重抄袭行为；

2.未按时提交成果；

3.方法运用严重错误；

4.报告排版混乱；

5.缺席3次以上。

六、报告格式

课程设计报告装订顺序依次为：

封面、课程设计（学年论文）任务书、目录、正文、参考文献、成绩评定表。

报告中所有图表应按“章号-图表序号图表名”（例：

图1-1***频数图）进行编号。

具体格式参看课程设计报告样本。

七、主要参考资料

1.王周伟，周敏编著.SPSS综合分析与综合应用.上海：

上海交通大学出版社，2012年1月；

2.张文彤，钟云飞编著.IBMSPSS.数据分析与挖掘实战案例精粹.北京：

清华大学出版社.2013年1月；

3.贾俊平.编著.统计学.北京：

中国人民大学出版社.2012年6月（第5版）。

1概述1

1.1研究背景与意义1

1.3采用的分析方法1

2描述性统计分析3

2.1数据处理3

2.2描述性分析3

3出行方式统计分析5

3.1主成分分析法5

3.1.1数据准备5

3.1.2SPSS操作步骤5

3.1.3结果分析7

3.2对应分析法10

3.2.1数据准备10

3.2.2SPSS操作步骤12

3.2.3结果分析14

3.3logistic回归分析法17

3.3.1数据准备17

3.3.2SPSS操作步骤19

3.3.3结果分析21

3.4曲线估计预测法24

4总结32

4.1本设计的主要工作32

4.2存在的不足32

4.3下阶段研究需解决的问题32

附录一数据清单33

附录二问卷调查表34

1概述

1.1研究背景与意义

随着交通行业的发展，人们出行已经有了多种多样的方式可以选择，而高校大学生作为现在促进社会发展的主力军，研究他们对交通方式的选择倾向是不可或缺的。

除此之外，在节假日，人们对出行方式的需求大大提升，节假日的出行次数和概率和大大增加。

由于经济条件越来越好和闲暇时间越来越多，出外旅游将成为人们的经常性的消费，人们对旅游服务质量的要求也会越来越高。

在信息化时代，每周例行的短途往返（从家里至办公地点，或从家里至超级市场选购生活用品）的次数将相对减少，但是人们参加特定目的的长途旅行的次数可能会比以前任何时候不多。

在这样的环境及背景促使下产生了我这次的研究课题：

节假日高校出行的交通方式倾向与选择。

研究不同目的下高校学生对于交通方式的选择，有利于进行交通力的分配，了解节假日高校学生的去向，进行不定量的交通方式分配从而尽可能满足更多人的需求，合理高效的利用好现有的交通资源。

1.2数据来源

因为在现有的统计数据资料中未能直接查阅到所需的资料，所以这里采用的是调查获取数据，通过随机发放问卷进行抽样调查。

问卷详见附录二。

调查方法：

问卷随机抽样调查。

抽样率：

因为是在网上随机方法问卷，因此不确定整体数是多少，总共收集了18份问卷，各个年级各个地区都有，粗略估计抽样率应在30%左右。

1.3采用的分析方法

（1）主成分分析：

为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。

通过设置不同的因素从而更加清晰的找到高校学生在某种目的选择此类交通方式的原因，因为是探究原因而设置了很多与此相关的变量，所以这里采用主成分分析法刚好能解决。

（2）对应分析：

通过分析由定型变量构成的交互汇总来揭示变量间的联系，可揭示同一变量各个类别之间的差异，及不同变量各个类别之间的对应关系。

（3）logistic回归分析：

由于事物间的联系是多方面的，在因变量相同的情况下，通过探讨不同的自变量来研究之间的相关性的大小。

这里应用到问卷里，在已经是本地（省市）学生的情况下，对是否选择回家及回家的方式与选择原因进行调查与分析。

（4）曲线估计预测法：

在实际的一元回归分析中，一般首先绘制自变量和因变量间的散点图。

如果散点图中的数据分布明显呈直线趋势，则可以利用线性回归分析方法估计回归方程。

但在很多情况下并非如此，数据在散点图中的分布呈曲线趋势且具有某种函数的图形特点。

这时如果要作回归分析，就需要利用SPSS的曲线估计。

研究大学所处城市的级别来预测该高校大学生对于交通方式的选择倾向。

2描述性统计分析

2.1数据处理

此次调查问卷总共采集到18份问卷，得到的相关统计量如表2-1所示，我们可以很直观的看到并得出这样的结论，高校大学生节假日出行的主要交通工具是公交车，占到了总人数的50%，其次乘坐火车的人占到了总人数的33.33%，乘坐高铁和乘坐电瓶车及自行车的都占到了总人数的5.56%，选择步行及出租车、长途汽车与飞机的则为0。

在此次随机调查中，因为调查的时间不够长，导致数据并不能完整的分布，按理论上讲每一种出行方式都会有人选择的，但还是可以知道，高校大学生还是比较倾向于选择公交车，火车作为自己的出行工具。

表2-1出行方式统计表

出行方式

步行

自行车

电瓶车

出租车

公交车

长途汽车

高铁

火车

飞机

合计

频数

1

9

6

18

百分比

0%

5.56%

50%

33.33%

100%

2.2描述性分析

这对此现象，本课题对究竟是什么影响到高校大学生节假日出行方式的选择进行了调查。

结合生活经验，列出了如下的一些影响因素：

性别，年级，是否为本地（省市）学生，每月生活费，每月交通费，出行目的，出行方式选择原因，学校周围交通情况以及其他因素。

对上述的因素进行相关分析。

图2-1数据输入

在数据输入中，因为有设定是否为本地（省市）学生的选项，因为在是与否的不同前提下有不同的选项，通过对本地（省市）学生节假日是否选择回家探究在距离较近的情况下，高校大学生对于回家的倾向以及限定距离的交通方式的选择。

在统计的18人中，有6人为本地（省市）学生，其中有4人选择节假日回家，占总人数的66.6%，可见在较短距离下，高校大学生对于回家的倾向很明显，在这4人中，1人选择私家车回家，1人选择长途汽车，1人选择火车，1人选择其他方式（高铁）。

而后对他们选择该方式的原因进行调查，如图2-2。

图2-2本地（省市）学生回家方式选择与原因统计图

从上图可以看出，选择私家车是考虑到路线问题，选择长途汽车是因为价格问题，选择火车是考虑到安全问题，选择其他（高铁）是因为时间问题，可见每一种交通方式的选择对于本地（省市）学生回家都存在这一定的原因。

这仅仅是对本地（省市）学生的一个小类别的分析，其他各方面都影响着节假日高校大学生出行的交通方式的选择，接下来，我们也要进行一系列的分析与讨论。

3出行方式统计分析

3.1主成分分析

3.1.1数据准备

由讨论多个指标降为少数几个综合指标的过程在数学上就叫做降维。

主成分分析通常的做法是，寻求原指标的线性组合Fi。

主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。

主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。

通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Va（rF1）越大，表示F1包含的信息越多。

因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F