【摘 要】
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过去国内外探讨运具选择相关研究的分析方法大多以罗吉特模式为主,由于罗吉特模式是属于参数型的统计模式,其模式的构建需建立在许多的假设上,一旦违反了假设,则模式所估计出
【机 构】
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国立嘉义大学运输与物流工程研究所,嘉义,600
【出 处】
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第三届中国·同舟交通论坛——公共交通与城市发展学术研讨会
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过去国内外探讨运具选择相关研究的分析方法大多以罗吉特模式为主,由于罗吉特模式是属于参数型的统计模式,其模式的构建需建立在许多的假设上,一旦违反了假设,则模式所估计出来的结果可能会有所偏差.近年来一些非参数型模式兴起,如分类与回归树、类神经网络等,这些模式皆具有处理大量且复杂资料的能力,且过去的文献证实非参数型模式不论在预测或是分析问题上均为有效的分析工具.因此本研究将尝试分类与回归树的分析方法,以嘉义大学学生于例假日返乡的运具选择为例,探讨分类树在运具选择问题上的适用性.分类树分析结果表明，影响学生返乡的主要因素为(火车)票价,其他因素包括有火车等候时间、家中小汽车数、研究生、每月零用金等.透过与多元罗吉特模式分析结果的比较,本研究验证了分类树在运具选择行为的问题上的可行性.
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