Download - KSUY 5328 hafta 12
Hafta 12: Türel Seçim Modellemesi
DOÇ. DR. DARÇIN [email protected]
www.slideshare.net/dr_darcinakin
İçerik Bu ders kapsamında,
Bireylerin yolculuklarında “araç türü” tercihi
birey karakteristiklerinin bir fonksiyonu olarak modellenmiştir.
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
İçerik Modelleme
Bağımlı değişken Araç türü seçimi
Bağımsız değişkenler Birey karakteristikleri
Cinsiyet
Yaş
Öğrenci olup olmama
Egitim yılı
Çalışma durumu
Gelir
Kentsel Bölge
Arazi değeri
ve Yoğunluk.
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Modelleme Modelleme yaklaşımı olarak katlı terim lojit
(multinomial logit) regresyon yöntemi kullanılmıştır.
Bu yöntemin çıktıları, doğrusal regresyon çıktılarına benzer olup, modellerin uygulanabilir olup olmadığına karar vermek ve farklı plan senaryolarına ait girdileri modelde ifade etmek oldukça kolaydır.
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Katlıterim Lojit regresyon modeli Doğrusal regresyon modelinin genel formu aşağıdaki
gibidir:
Lojistik regresyonda ise
Lojistik regresyon modelinin formu:
Doğrusal dönüşüm sonrasında
lojistik regresyon formu:
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi (1)
Amacımız araç türü seçimini birey cinsiyeti ve yaşı ile ilişkilendirmek.
Bağımlı değişkenin dönüştürülmüş hali ile bağımsız değişkenler (cinsiyet ve yaş) arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayıyoruz.
Araç türünde 3 seçenek (1:yaya, 2 otomobil, 3:TT) olduğu için, diğer kategorileri karşılaştırmak için bir temel kategori (1:yaya) seçiyoruz.
Syntax:
nomreg araçtürü (base = first) with cinsiyet yas
/print = lrt cps mfi parameter summary.
Araç türü seçiminin modellenmesi (1)
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi (2) Amacımız araç türü seçimini birey Cinsiyeti, Yaşı,
Öğrenci olup olmaması, Egitim yılı, Ehliyet, Otosahipliliği, Çalışma durumu, Gelir, Kentsel Bölge, Arazi değeri ve Yoğunluk ile ilişkilendirmek.
Bağımlı değişkenin dönüştürülmüş hali ile bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayıyoruz.
Araç türünde 3 seçenek (1:yaya, 2 otomobil, 3:TT) olduğu için, diğer kategorileri karşılaştırmak için bir temel kategori (1:yaya) seçiyoruz.
Syntax:nomreg araçtürü (base = first) with cinsiyet yas ogrenci
egitimyılı ehliyet otosahip çalışmadurumu gelir kentsel yapı yogunluk_base arazidegeri_base
/print = lrt cps mfi parameter summary.
Araç türü seçiminin modellenmesi (2)
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi (2)
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi (2)Parameter Estimates tablosunda iki kısım olup, otomobil ve TT’nın yaya ulaşımına göre tercih edilme denklemlerini vermektedir:
log(P(araçtürü=2)/P(araçtürü=1)) = b_10 + b_11*cinsiyet+ b_12*yas+b_13*ogrenci+b_14*egitimyılı+b_15*ehliyet+b_16*otosahip+b_17*çalışmadurumu+b_18*gelir+b_19*kentselyapı+b_110*yogunluk_base+b_111*arazdegeri_base
log(P(araçtürü=3)/P(araçtürü=1)) = b_20 + b_21*cinsiyet+ b_22*yas+b_23*ogrenci+b_24*egitimyılı+b_25*ehliyet+b_26*otosahip+b_27*çalışmadurumu+b_28*gelir+b_29*kentselyapı+b_210*yogunluk_base+b_211*arazdegeri_base
b’ler tablodaki parametre (B) değerleridir.
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi (3) Amacımız araç türü seçimini birey Cinsiyeti, Yaşı,
Öğrenci olup olmaması, Egitim yılı, Ehliyet, Otosahipliliği, Çalışma durumu, Gelir, ile ilişkilendirmek.
Bağımlı değişkenin dönüştürülmüş hali ile bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayıyoruz.
Araç türünde 3 seçenek (1:yaya, 2 otomobil, 3:TT) olduğu için, diğer kategorileri karşılaştırmak için bir temel kategori (1:yaya) seçiyoruz.
Syntax:nomreg araçtürü (base = first) with cinsiyet yas ogrenci
egitimyılı ehliyet otosahip çalışmadurumu gelir kentsel yapı yogunluk_base arazidegeri_base
/print = lrt cps mfi parameter summary.
Araç türü seçiminin modellenmesi (3)
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi (3)
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi (4) Amacımız araç türü seçimini birey Cinsiyeti, Yaşı,
hanehalkı üyelik, Egitim yılı, Ehliyet, Çalışma durumu, Gelir, kentselyapı, yoğunluk ve arazi değeri, yolculuk süresi ile ilişkilendirmek.
Bağımlı değişkenin dönüştürülmüş hali ile bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayıyoruz.
Araç türünde 3 seçenek (1:yaya, 2 otomobil, 3:TT) olduğu için, diğer kategorileri karşılaştırmak için bir temel kategori (1:yaya) seçiyoruz.
Syntax:nomreg araçtürü (base = first) with yas cinsiyet ogrenci
hanehalkiuyelik egitimyılı çalışmadurumu gelir kentselyapıyogunluk_base arazidegeri_base ylcsüresi
/print = lrt cps mfi parameter summary.
Araç türü seçiminin modellenmesi (4)
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi (4)
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
Araç türü seçiminin modellenmesi (4)Parameter Estimates tablosunda iki kısım olup, otomobil ve TT’nın yaya ulaşımına göre tercih edilme denklemlerini vermektedir:
log(P(araçtürü=2)/P(araçtürü=1)) = b_10 + b_11*cinsiyet+ b_12*yas+b_13*ogrenci+b_14*egitimyılı+b_15*ehliyet+b_16*otosahip+b_17*çalışmadurumu+b_18*gelir+b_19*kentselyapı+b_110*yogunluk_base+b_111*arazdegeri_base+b_112*ylcsüresi
log(P(araçtürü=3)/P(araçtürü=1)) = b_20 + b_21*cinsiyet+ b_22*yas+b_23*ogrenci+b_24*egitimyılı+b_25*ehliyet+b_26*otosahip+b_27*çalışmadurumu+b_28*gelir+b_29*kentselyapı+b_210*yogunluk_base+b_211*arazdegeri_base+b_212*ylcsüresi
b’ler tablodaki parametre (B) değerleridir.
Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin
06.01.2012
Ulaşım türünün tercih olasılığı
m = mod indeksi
M = var olan modlar (türler)
Vm = m modunun göreceli memnuniyeti (utility)
Pi = var olan modlar içinden i modunun seçilme olasılığı
i = seçilme olasılığı hesaplanan modun indeksi
Mm
V
V
im
i
e
eP
25Doç. Dr. Darçın AKIN
06.01.2012
Göreceli memnuniyet (utility) hesabı
Ulaşım türü için göreceli memnuniyetin hesabı:
Vm m modu için göreceli memnuniyet
Βm,j m modu j değişkeni için parametre
2,2,1,1,0, mmmmmm XXV
26Doç. Dr. Darçın AKIN
06.01.2012
Türel seçim örneği 1: Otomobil-Otobüs
Zon B’den to Zon C’ye türel seçim?
Var olan Modlar: Otomobil (auto),
Otobüs (Bus)
Utility fonksiyonları
Değişkenler
O-D Yolculuk matrisi
Zon
Zon A B C
A 100 300 200
B 300 50 100
C 200 100 200
27Doç. Dr. Darçın AKIN
06.01.2012
Vauto .12 0.015TTauto 0.025ACCESS_Tauto 0.002Costauto Vauto 0.623
Vbus 0.56 0.015TTbus 0.025ACCESS_Tbus 0.002Costbus Vbus 1.361
PautoeVauto
eVauto
eVbus
PbuseVbus
eVauto
eVbus
Pauto 0.677 Pbus 0.323
Ratioauto_bus
Pauto
Pbus
Ratioauto_bus 2.092
28Doç. Dr. Darçın AKIN
Türel seçim örneği 1: Otomobil-Otobüs
06.01.2012
VLRT 0.37 0.015TTLRT 0.025ACCESS_TLRT 0.002CostLRT VLRT 1.022
PautoeVauto
eVauto
eVbus
eVLRT
PbuseVbus
eVauto
eVbus
eVLRT
PLRTeVLRT
eVauto
eVbus
eVLRT
Pauto 0.465 Pbus 0.222 PLRT 0.312
Ratioauto_bus
Pauto
Pbus
Ratioauto_bus 2.092
29Doç. Dr. Darçın AKIN
Türel seçim örneği 2: Otomobil, Otobüs ve LRT
06.01.2012
Verilen iki örnekte Pauto/Pbus oranlarındaki değişimin gösterimi
Pauto/Pbus oranlarının alternatif bir başka ulaşım türü olup olmamasına göre nasıl değişmektedir?
Örnek 1 (Auto, Bus): Pauto/Pbus = 0,677/0,323=2,095
Örnek 2 (Auto, Bus, LRT): Pauto/Pbus = 0,465/0,222=2,095
30Doç. Dr. Darçın AKIN