ksuy 5328 hafta 12

Hafta 12: Türel Seçim Modellemesi

DOÇ. DR. DARÇIN [email protected]

www.slideshare.net/dr_darcinakin

mailto:[email protected]



http://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.










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.










Katlıterim Lojit regresyon modeli Doğrusal regresyon modelinin genel formu aşağıdaki

gibidir:

Lojistik regresyonda ise

Lojistik regresyon modelinin formu:

Doğrusal dönüşüm sonrasında

lojistik regresyon formu:










Araç türü seçiminin modellenmesi










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 (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.


Syntax:nomreg araçtürü (base = first) with cinsiyet yas ogrenci

egitimyılı ehliyet otosahip çalışmadurumu gelir kentsel yapı yogunluk_base arazidegeri_base


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.











Öğrenci olup olmaması, Egitim yılı, Ehliyet, Otosahipliliği, Çalışma durumu, Gelir, ile ilişkilendirmek.



Syntax:nomreg araçtürü (base = first) with cinsiyet yas ogrenci

egitimyılı ehliyet otosahip çalışmadurumu gelir kentsel yapı yogunluk_base arazidegeri_base



hanehalkı üyelik, Egitim yılı, Ehliyet, Çalışma durumu, Gelir, kentselyapı, yoğunluk ve arazi değeri, yolculuk süresi ile ilişkilendirmek.



Syntax:nomreg araçtürü (base = first) with yas cinsiyet ogrenci

hanehalkiuyelik egitimyılı çalışmadurumu gelir kentselyapıyogunluk_base arazidegeri_base ylcsüresi


Araç türü seçiminin modellenmesi (4

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.










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


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


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


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


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


06.01.2012 Doç. Dr. Darçın AKIN 31


-1,25=

1 dolarlık otopark ücreti bile otomobil kullanımında %5 değişime neden olmaktadır.

ksuy 5328 hafta 12

Education