【摘 要】
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近些年来,航空业得到迅猛发展,随之而来的航班延误问题越来越严重,不仅影响航空业的发展,也对乘客出行造成很大的困扰.本文基于2017年国内部分航线的67.16万次航班数据,对航班延误率的影响因素进行分析,并建立模型对航班延误情况进行预测.航班延误的常规影响因素有天气、航空公司、流量控制等,在数据时代,这些因素都包含于航班延误的数据信息中.通过对航班延误数据的整理分析发现,航班延误率的影响因素有航空公
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近些年来,航空业得到迅猛发展,随之而来的航班延误问题越来越严重,不仅影响航空业的发展,也对乘客出行造成很大的困扰.本文基于2017年国内部分航线的67.16万次航班数据,对航班延误率的影响因素进行分析,并建立模型对航班延误情况进行预测.航班延误的常规影响因素有天气、航空公司、流量控制等,在数据时代,这些因素都包含于航班延误的数据信息中.通过对航班延误数据的整理分析发现,航班延误率的影响因素有航空公司、时间段、季节以及航班班期.在进行影响因素分析前,首先通过正态性检验发现航班延误率数据不服从正态分布,因此选用非参数差异性检验方法中的Kruskal-Wallis方法,对航班延误率的影响因素进行差异性分析,筛选得到差异性显著的影响因素.然后,由于航班延误情况是二分类变量(延误、不延误),所以建立Logistic回归模型,经过模型检验,发现自变量均显著,进一步验证了影响因素分析的可靠性,并利用此模型对航班延误情况进行了预测.
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