虹桥飞机场出租车数据分析报告.doc

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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:
label yy1='逗留时间=等待时间+服务时间'; f10
label yy2='排队长度'; fi中非零数据个数
label yy3='服务时间'; 做差fi-f(i-1)
label yy4='服务流量'; 单位时间(一小时)内fi中非零数据个数
label yy5='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。
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 ;
普松分布的二阶矩估计为

lambda2=ssyy**2;

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;
array kk[1000] kk1-kk1000;
do k=1 to 1000;
kk[k]=1-poisson(lambdaxx,k)-probchi(2*lambdaxx,2*(k+1));
if k>2 and kk[k]<0 then goto ok;
end;
ok:;
lambdaxx=cinv(, 2*k)/(2*mn);
lambdal=cinv(, 2*k)/(2*mn);
lambdau=cinv(, (2*k+1))/(2*(mn));
lambdasx=cinv(, 2*k)/(2*mn);
lambdazwqj=cinv(, 2*k)/(2*mn);



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;
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
lamb