出行行为分析的高级计量经济学方法和应用

1 (p1): 第1章 绪论
4 (p2): 第2章 混合Logit模型
4 (p2-1): 2.1 选择概率
6 (p2-2): 2.2 随机系数
7 (p2-3): 2.3 误差-组成部分
8 (p2-4): 2.4 取代型式
9 (p2-5): 2.5 对任何随机效用模型的近似
10 (p2-6): 2.6 仿真
11 (p2-7): 2.7 面板数据
13 (p3): 第3章 研究实例1——多交通方式实时信息对出行行为的影响
13 (p3-1): 3.1 背景
13 (p3-1-1): 3.1.1 研究对象
14 (p3-1-2): 3.1.2 数据
14 (p3-2): 3.2 模型构造
15 (p3-3): 3.3 模型讨论
17 (p3-4): 3.4 模型应用
19 (p4): 第4章 研究实例2——可变信息标志行程时间信息对出行行为的影响
19 (p4-1): 4.1 背景
19 (p4-1-1): 4.1.1 研究对象
19 (p4-1-2): 4.1.2 数据
21 (p4-2): 4.2 模型构造
21 (p4-2-1): 4.2.1 基于随机效应的模型
22 (p4-2-2): 4.2.2 基于随机系数的模型
23 (p4-2-3): 4.2.3 基于随机效应和随机系数的模型
24 (p4-3): 4.3 模型讨论
24 (p4-3-1): 4.3.1 模型估计结果
24 (p4-3-2): 4.3.2 模型系数讨论
25 (p4-3-3): 4.3.3 不同模型的系数讨论
27 (p5): 第5章 研究实例3——电动汽车购买意愿研究
27 (p5-1): 5.1 背景
27 (p5-1-1): 5.1.1 研究对象
27 (p5-1-2): 5.1.2 数据
28 (p5-2): 5.2 数据分析和建模
28 (p5-2-1): 5.2.1 模型构造
28 (p5-2-2): 5.2.2 SAS软件分析过程
33 (p5-3): 5.3 模型估计结果讨论
33 (p5-3-1): 5.3.1 模型估计结果
35 (p5-3-2): 5.3.2 模型讨论
37 (p5-4): 5.4 模型应用
40 (p6): 第6章 研究实例4——停车换乘行为研究
40 (p6-1): 6.1 背景
40 (p6-1-1): 6.1.1 研究对象
40 (p6-1-2): 6.1.2 数据
42 (p6-2): 6.2 数据分析和建模
42 (p6-2-1): 6.2.1 样本基本分布
42 (p6-2-2): 6.2.2 模型构造
42 (p6-2-3): 6.2.3 SAS软件分析过程
46 (p6-3): 6.3 模型估计结果讨论
46 (p6-3-1): 6.3.1 模型估计结果
48 (p6-3-2): 6.3.2 模型讨论
51 (p7): 第7章 基于广义线性混合模型的出行行为分析
51 (p7-1): 7.1 背景
51 (p7-2): 7.2 数据
52 (p7-3): 7.3 广义线性混合模型的建立
52 (p7-3-1): 7.3.1 模型原理
53 (p7-3-2): 7.3.2 候选模型
55 (p7-4): 7.4 模型结果及讨论
55 (p7-4-1): 7.4.1 模型估计结果
56 (p7-4-2): 7.4.2 讨论
57 (p7-5): 7.5 小结
58 (p8): 第8章 广义估计方程在交通行为分析中的应用
58 (p8-1): 8.1 广义估计方程基本原理
58 (p8-1-1): 8.1.1 简介
58 (p8-1-2): 8.1.2 理论基础
62 (p8-2): 8.2 广义估计方程在SPSS中的实现
72 (p8-3): 8.3 应用案例一
72 (p8-3-1): 8.3.1 案例背景
73 (p8-3-2): 8.3.2 模型估计结果
75 (p8-3-3): 8.3.3 模型应用
78 (p8-4): 8.4 应用案例二
78 (p8-4-1): 8.4.1 案例背景
79 (p8-4-2): 8.4.2 模型估计结果
83 (p9): 参考文献