具体描述
《运输统计学》主要介绍统计原理中有关运输方面需要的知识。全书共分四编。第一编为统计基础理论，介绍了统计的基本概念、统计综合指标、动态数列、统计指数、抽样推断、相关与回归分析等。第二编为水运，介绍了港口主要指标的内容、计算公式、分析方法等内容；介绍了船舶营运方面的数量与质量指标、船舶维修和燃料消耗方面的指标、港口吞吐量和装卸工作方面的指标、计算方法、应用实例等。另外，还系统地介绍了运输成本分析，以及安全与质量的统计分析。第三编为公路，主要介绍了车辆的运输量指标、车辆的维修与保养、公路运输企业安全与质量管理、企业劳动生产率的提高途径与方法、企业财务成本核算等。第四编为铁路，介绍了铁路运输统计组织、铁路货物运输统计、铁路旅客运输统计、车辆及机车统计、铁路运输统计分析等。
《统计学在运输业中的应用》 本书旨在为运输行业的从业者、研究人员以及对运输统计学感兴趣的读者提供一个全面而深入的学习指南。我们将系统地阐述统计学的基本原理及其在理解、分析和优化运输系统中的核心作用。全书内容紧密围绕实际应用展开，力求帮助读者掌握将抽象的统计概念转化为解决实际运输问题能力的强大工具。 第一部分：运输统计学基础 本部分将从最基础的统计学概念入手，为后续更深入的应用打下坚实基础。我们将详细介绍： 数据收集与整理： 重点讲解在运输环境中，如何有效地收集各类数据，包括交通流量、运输成本、运输时间、车辆使用率、乘客数量、货物吞吐量等。我们将探讨不同数据来源的特点、抽样方法（如随机抽样、分层抽样）以及数据清洗、转换和录入的技术，确保数据的准确性和可靠性。 描述性统计： 掌握如何利用各种统计量来描述运输数据的基本特征。我们将深入讲解集中趋势的度量（如均值、中位数、众数），离散程度的度量（如方差、标准差、极差），以及位置的度量（如百分位数、四分位数）。此外，还将介绍可视化工具，如直方图、箱线图、散点图等，如何直观地展现运输数据的分布和模式。 概率论基础： 引入概率的基本概念，如随机事件、概率的公理化定义、条件概率和独立性。我们将讲解离散型和连续型随机变量的概率分布，重点介绍在运输领域常见的分布，如二项分布（用于分析成功/失败事件的概率，如是否发生延误）、泊松分布（用于分析单位时间内发生事件的数量，如每小时通过某路段的车辆数）、均匀分布、指数分布（用于分析事件间隔时间，如车辆抵达间隔）以及正态分布（在许多运输数据中广泛存在）等，为推断性统计打下理论基础。 第二部分：运输数据的推断性统计分析 在掌握了描述性统计和概率论的基础后，本部分将转向如何从样本数据推断总体特征，从而做出更具决策性的判断。 参数估计： 详细介绍点估计和区间估计的概念。我们将讲解如何利用样本均值、样本比例等来估计总体的未知参数，并计算置信区间，为运输决策提供量化的不确定性范围。例如，如何估计某条高速公路平均每日车流量的置信区间。 假设检验： 系统讲解假设检验的基本步骤和逻辑。我们将重点介绍针对不同类型运输数据的假设检验方法，包括： 单样本检验： 如单样本t检验，用于检验总体均值是否等于某个已知值，例如，检验新安装的交通信号灯是否能显著降低平均行程时间。 两样本检验： 如独立样本t检验和配对样本t检验，用于比较两组运输数据是否存在显著差异，例如，比较两种不同的物流配送方案的平均配送时间。 方差分析 (ANOVA)： 用于比较三个或更多组运输数据的均值是否存在显著差异，例如，比较不同车型在燃油效率上的差异。 比例检验： 如z检验和卡方检验，用于比较比例数据，例如，检验不同广告宣传活动对乘客出行选择比例的影响。 相关与回归分析： 深入探讨变量之间的关系。 相关分析： 介绍相关系数，度量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。例如，分析燃油价格与货物运输量的相关性。 简单线性回归： 建立一个因变量与一个自变量之间的线性关系模型，用于预测和解释。例如，建立基于距离的预测运输成本模型。 多元线性回归： 扩展到建立一个因变量与多个自变量之间的线性关系模型，能够更全面地分析影响运输因素的复杂性。例如，建立预测交通拥堵指数的模型，纳入车流量、天气、事故等多个变量。 第三部分：高级统计方法在运输中的应用 本部分将进一步拓展统计学的应用范围，介绍一些更高级、更专业的统计技术，以应对运输领域更为复杂和动态的挑战。 时间序列分析： 专门处理具有时间顺序的数据，识别趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将介绍移动平均法、指数平滑法以及ARIMA模型等，用于预测未来的交通流量、运输需求、油价波动等，为资源规划和调度提供依据。 非参数统计： 当数据不满足参数统计方法的前提条件（如正态性）时，非参数统计方法提供了有效的替代方案。我们将介绍秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）以及中位数检验等，用于比较不同运输方案或群组的分布特征。 抽样调查设计与分析： 探讨如何设计有效的抽样调查方案，以获得代表性的运输数据。我们将介绍抽样框的构建、抽样方案的选择（如整群抽样、多阶段抽样）、样本量计算，以及复杂抽样数据的分析方法，以提高调查结果的精度和可靠性。 质量控制统计方法： 介绍控制图（如X-bar控制图、R控制图、P控制图）等工具，用于监控运输过程中的质量变异，及时发现异常，持续改进服务水平，如减少货物损坏率、提升准点率。 统计建模与模拟： 介绍如何构建更复杂的统计模型来刻画运输系统的行为，并通过模拟技术（如蒙特卡洛模拟）来评估不同策略的风险和收益，例如，模拟不同交通管制措施对拥堵缓解效果的影响。 第四部分：案例研究与实际应用 为了将理论知识与实际操作紧密结合，本书将穿插大量的实际案例研究。这些案例将涵盖： 交通流量预测与拥堵管理 物流网络优化与配送路径规划 运输成本分析与经济效益评估 公共交通运营效率分析与需求预测 运输安全事故的统计分析与风险防范 环境保护与运输可持续性研究 通过对这些真实案例的深入分析，读者将能够清晰地看到统计学是如何被应用于解决现实世界的运输难题，并从中学习到具体的分析思路和方法。 本书的目标是让读者不仅理解统计学的概念，更能熟练运用统计工具来分析运输数据，洞察运输系统的本质规律，从而做出更明智、更科学的决策，推动运输行业的持续发展和创新。
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