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1、第11讲 交通工程学中的 统计学应用(3),Chapter 7 Statistical Applications in Traffic Engineering,7.1 概率论与数理统计概述 7.2 正态分布与应用 7.3 置信区间 7.4 样本数量计算 7.5 随机变量求和 7.6 二项分布 7.7 泊松分布 7.8 假设检验,Chapter 7 Statistical Applications in Traffic Engineering,7.6 二项分布,7.6.1 伯努利分布与二项分布 伯努利分布： 伯努利分布是最简单的离散分布，只有两个结果：0和1. 可表示为： 在交通工程中，可用来表
2、示选择（In traffic, it represents any basic choice-to park or not to park; to take this route or that; to take auto or transit(for one individual)）,二项分布： 可看作是N个伯努利分布中，输出为1的次数X的分布； 二项分布可看作如下分布： N个事件都有相同的分布，正输出概率为p,负输出概率为1-p； N个事件都是独立的； 输出为正的次数X的范围是0到N； N是有限值,用伯努利分布与二项分布表达交通问题的实例： Consider a situation in
3、which people may choose “transit” or “auto” where each person has the same probability p = 0.25 of choosing transit, and each persons decision is independent of that of all other persons(P180),二项分布的公式：,7.6.2 问卷调查的结果分析 实例见P181：Consider that the commuting population has two choices- X = 0 for auto and
4、 X = 1 for public transit.,7.6.3 二项分布与正态分布 根据中心极限定理可知，二项分布趋于正态分布。 条件： 具体分析见P181,7.1 概率论与数理统计概述 7.2 正态分布与应用 7.3 置信区间 7.4 样本数量计算 7.5 随机变量求和 7.6 二项分布 7.7 泊松分布 7.8 假设检验,Chapter 7 Statistical Applications in Traffic Engineering,7.7 泊松分布,在交通工程中，泊松分布的物理意义可理解为：指定的计数时间段内的事件数。 其公式为：,泊松分布的应用： 常用于描述单位时间内的观测值，如收
5、费站每5分钟的到达车数。（若车头时距服从负指数分布=1/，T时段内的到达车数服从泊松分布= m =t ）,泊松分布应用实例： Applying the Possion distribution is done the same way we applied the Binomial distribution earlier(P182),专业词,standard error confidence bound tolerance passenger car equivalency,作业,复习：7.6，7.7 笔译：P180右栏（There is an important concept that the reader should master ) 习题：7-3, 7-4, 7-5, 7-6, 7-7 预习：8.1, 8.2,