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出版者:西南交通大学出版社

作者:王慈光 编

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2004-8

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787810578820

丛书系列:

图书标签:

• 运输统计
• 统计学
• 交通运输
• 数据分析
• 计量经济学
• 物流
• 运筹学
• 基础理论
• 高等教育
• 教材

运输统计基础：一本深入解析交通运输领域数据的实用指南 简介 在这本《运输统计基础》中，我们致力于为读者提供一个全面、系统且易于理解的交通运输统计学入门框架。本书并非简单罗列枯燥的公式和理论，而是着眼于如何运用统计学的方法和工具，去深入洞察、分析和理解错综复杂的交通运输现象，从而为决策者、研究人员、从业者以及对交通运输领域充满好奇的学生提供有力的数据支持和科学的分析视角。 在当今这个数据驱动的时代，交通运输行业的发展与创新，无不依赖于对海量数据的精准解读。无论是优化交通流量、预测客货运需求，还是评估基础设施建设的效益、研究环境对交通的影响，亦或是制定更加安全、高效、可持续的交通政策，统计学都扮演着不可或缺的关键角色。《运输统计基础》正是这样一本旨在弥合理论与实践之间鸿沟的书籍，它将统计学的基本原理与交通运输行业的具体应用紧密结合，引导读者一步步掌握分析交通运输数据的核心技能。 本书的编写目标清晰而明确： 普及基础概念： 确保读者能够清晰理解统计学的基本术语、概念和方法，为后续深入学习打下坚实基础。 聚焦行业应用： 强调统计学在交通运输领域的实际应用场景，通过丰富的案例说明统计方法的有效性。 培养分析思维： 引导读者形成基于数据的批判性思维和分析能力，学会如何提出问题、设计研究、收集数据、选择合适的统计方法进行分析，并最终解释和应用分析结果。 提升决策能力： 帮助读者理解如何利用统计分析结果来支持和优化交通运输相关的决策，从而提高效率、降低成本、提升服务质量，并应对行业挑战。 本书内容编排上，力求逻辑清晰，循序渐进。我们将从最基础的统计学概念入手，逐步深入到更复杂的统计模型和分析技术。每一个章节都围绕着交通运输行业的实际问题展开，例如： 数据收集与整理： 如何科学地设计调查问卷、进行抽样、收集原始数据（如车辆流量、乘客出行数据、货物运输量、事故记录等），以及如何对这些数据进行清洗、转换和组织，确保数据的准确性和可用性。 描述性统计： 如何运用图表（如柱状图、折线图、散点图、饼图等）和统计量（如均值、中位数、众数、方差、标准差等）来直观地描述交通运输现象的特征，例如高峰时段的交通流量分布、不同运输方式的载客量变化、地区间的货物运输强度差异等。 概率论基础： 理解概率在交通运输中的应用，例如预测随机事件发生的可能性，如车辆故障率、出行延误概率、特定时段的拥堵发生概率等。 推断性统计： 如何从样本数据推断整体特征，例如通过对部分路段的流量监测来估计整个城市交通网络的平均车速；如何进行假设检验，判断两种交通管理措施对交通拥堵是否有显著影响。 相关与回归分析： 探索交通运输变量之间的关系，例如分析经济增长与货运量的关系、城市人口密度与公共交通需求的关联、道路设计参数与交通事故发生率的联系。通过回归模型，我们可以预测在特定条件下，某一变量会如何变化。 时间序列分析： 揭示交通流量、出行需求等随时间变化的规律，识别周期性、趋势性等特征，并进行短期或长期的预测，例如预测下个季度的客运量，或未来五年城市轨道交通的需求增长。 方差分析与卡方检验： 比较不同群体或不同处理方式的差异，例如比较不同类型车辆的燃油效率、评估不同交通信号灯配时方案对路口通行能力的影响、分析不同城市居民对某种公共交通服务的满意度差异。 多变量分析： 面对交通运输系统中复杂多变的相互影响因素，如何运用多变量统计技术来同时考虑多个变量的影响，例如构建一个模型来预测交通拥堵程度，其中包含的变量可能包括天气、事故、施工、特殊活动等。 非参数统计： 在数据分布不满足参数模型假设时，提供替代的分析方法，例如对某些难以量化的主观感受（如出行舒适度）进行分析。 空间统计： 考虑交通运输数据的空间依赖性，例如分析地理位置对出行模式的影响，研究交通基础设施的空间布局与区域经济发展的关系。 数据可视化进阶： 如何通过更高级、更具信息量的可视化手段，将复杂的统计分析结果呈现出来，使其易于理解和传播，例如制作交互式地图展示交通流量热点，或生成仪表盘监控实时交通运行状态。 本书特别注重理论与实践的结合，因此在各个章节中都精心设计了大量的案例研究，这些案例取材于真实的交通运输场景，涵盖了公路、铁路、航空、水路以及城市公共交通等多个方面。例如： 某城市交通部门如何利用历史交通流量数据和统计模型，预测节假日期间的交通拥堵点，并制定疏导方案。 一家物流公司如何运用统计分析优化其配送路线，降低运输成本，提高配送效率。 研究机构如何分析事故数据，识别交通事故的高发路段和高发原因，为交通安全改进提供科学依据。 政策制定者如何通过分析不同出行方式的出行成本、时间和便利性数据，评估和制定更具吸引力的公共交通发展政策。 《运输统计基础》不仅适用于统计学专业的学生，同样也对交通工程、城市规划、经济学、管理学等相关专业的学生及从业人员极具参考价值。对于那些希望在职业生涯中运用数据驱动的方法解决实际问题的专业人士来说，本书将是他们手中不可或缺的工具书。 我们相信，通过对本书的学习，读者将不仅能够掌握一套强大的分析工具，更重要的是，能够培养一种基于数据和逻辑的科学思维方式，从而在日新月异的交通运输领域中，洞察趋势，发现问题，提出创新解决方案，并最终做出更明智、更有效的决策。本书的出版，旨在于为推动交通运输行业的科学化、精细化管理和可持续发展贡献一份力量。

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这本书的排版和设计，可以说是业界的一股清流。我向来对学术性著作的视觉呈现不抱太大希望，但这本书在图表的使用上简直是教科书级别的范例。它没有采用那些密密麻麻的文字堆砌，而是巧妙地利用流程图、对比图和趋势曲线图，将复杂的统计概念可视化。例如，在解释“网络饱和度”与“服务质量”之间的非线性关系时，书中用一张精心设计的散点图配合简洁的注释，比我读过的任何一篇长篇论文都更容易理解。对于视觉学习者来说，这简直是福音。更值得称赞的是，它没有将理论和实践完全割裂开来，每一章的末尾都有一个“案例聚焦”，这些案例选取得非常贴近行业热点，让人感觉自己不是在学习一门理论，而是在参与一场高水平的行业研讨会。这种将美学、易读性与专业深度完美结合的处理方式，非常值得其他专业书籍借鉴和学习。

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作为一个在物流管理一线工作了十多年的老兵，我一直在寻找一本能够帮我将日常运营数据上升到战略决策层面的参考书。这本书在“供应链弹性与风险评估”这一块的论述，令我耳目一新。过去我们更多依赖经验来判断库存和车队调度的合理性，但这书引入了基于时间序列分析的“异常波动识别模型”，教会我们如何用科学的方法去量化突发事件对整体运输网络的影响。它详细拆解了如何构建一个包含多模式运输（海运、铁运、公路）的综合绩效评价体系，而不仅仅是关注单一环节的效率。书中对“绿色物流”统计指标的引入也极其及时，它不仅提到了碳排放量的计算方法，更重要的是探讨了如何通过统计数据来优化低能耗运输路径的选择。这对于我们公司推行可持续发展战略至关重要，这本书提供的统计工具，帮助我们将抽象的环保目标转化为了可量化、可执行的具体KPIs，极大地提升了部门的决策科学性。

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我是一名正在准备行业资格考试的学生，坦白说，市面上的教材往往是又厚又枯燥，充满了晦涩难懂的定义和公式，让人望而却步。但是，这本《运输统计基础》彻底颠覆了我的印象。它的叙事风格非常流畅，像是经验丰富的前辈在手把手教你做项目。我尤其欣赏它在讲解“数据质量控制”和“统计口径一致性”时所下的功夫。在实际工作中，最容易出错的就是对原始数据的理解偏差，这本书通过大量的案例分析，展示了不同统计源头的数据如何影响最终的分析结论，这比死记硬背标准更为有效。它不是那种只罗列公式的书，它更像一本“如何避免统计陷阱的实战指南”。通过阅读，我不仅掌握了基础的概率和回归分析在运输预测中的应用，更重要的是培养了一种对统计结果保持审慎态度的专业素养。对我来说，这本书是备考路上不可多得的良师益友，它让统计学不再是冰冷的数学符号，而是解决实际问题的有力工具。

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这本书简直是为我量身定做的！我一直对宏观经济数据的解读很感兴趣，尤其是那些能反映国家经济脉络的指标。这本书深入浅出地剖析了交通运输在国民经济中的地位，让我对GDP构成、产业关联度有了更清晰的认识。作者没有过多地纠缠于复杂的数学模型，而是侧重于如何运用统计思维去分析实际的运输数据。比如，它详细讲解了货运周转量、客运量的变化趋势如何预示着经济周期的起伏。我特别喜欢其中关于“运力配置与区域发展协调性”的章节，它让我明白了为什么某些地区的物流成本总是居高不下，以及政府在优化运输网络布局时需要考量哪些统计指标。读完之后，我感觉自己看待交通新闻的角度都变得专业了，不再是单纯地关注某一趟列车晚点或高速公路拥堵，而是将其置于整个社会经济运行的大背景下去审视。对于一个非专业人士来说，这本书的价值在于它提供了一套系统性的分析框架，让枯燥的数字变得生动起来，充满了洞察力。

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我必须承认，最初我对“运输统计”这个主题是持怀疑态度的，总觉得那不过是统计学在某个特定领域的应用，可能重复性很高。然而，这本书的内容深度和广度远超我的预期。它对运输数据的“异质性”分析尤其到位，比如，它区分了城际运输和城市内部配送在统计特征上的显著差异，并据此提出了不同的抽样和预测方法。这体现了作者深厚的行业洞察力，而非简单的套用通用模型。书中对国际运输统计的引入，如集装箱吞吐量与全球贸易指数的关联分析，更是拓宽了我的视野，让我看到运输统计在宏观经济监测中的核心价值。我特别欣赏作者那种鼓励批判性思维的笔调，他不断提醒读者，统计数字是描述现实的工具，但并非现实本身，数据背后的社会经济动因才是我们真正应该关注的核心。读完之后，我感觉自己不仅学会了如何“计算”，更重要的是学会了如何“思考”运输数据的真正含义。

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