A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege



Hasonló dokumentumok
I. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

Dr. Tóth János egy. docens

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Statisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

Integrált rendszerek n é v; dátum

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

Indexszámítás során megválaszolandó kérdések. Hogyan változott a termelés értéke, az értékesítés árbevétele, az értékesítési forgalom?

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

Komplex regionális elemzés és fejlesztés tanév DE Népegészségügyi Iskola Egészségpolitika tervezés és finanszírozás MSc

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

Adatsorok jellegadó értékei

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Példa: Egy üzletlánc boltjainak forgalmára vonatkozó adatok október hó: (adott a vastagon szedett!) S i g i z i g i z i

1. táblázat Ismérvek értékelő és súlyszámai. Értékelő táblázat Ismérv neve ci ci indoklása, ha szubjektív gi Érzékelt gyaloglási idő 3,27-5

TÉRBELI STATISZTIKAI VIZSGÁLATOK, ÁTLAGOS JELLEMZŐK ÉS TENDENCIÁK MAGYARORSZÁGON. Bihari Zita, OMSZ Éghajlati Elemző Osztály OMSZ

Logisztikai költségek

STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása

11. A KÖZÚTI FORGALOM OKOZTA ZAJ (az MSz alapján)

Gyakorlatias tanácsok PLA fejlesztőknek

Digitális Domborzat Modellek (DTM)

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Ötvözetek mágneses tulajdonságú fázisainak vizsgálata a hiperbolikus modell alkalmazásával

Validálás és bizonytalanságok a modellekben

Autonóm - és hagyományos közúti járművek alkotta közlekedési rendszerek összehasonlító elemzése

Irányításelmélet és technika II.

Mobilitás-utazási módok

PhD értekezés. Gyarmati József

Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.

Véletlenszám generátorok. 6. előadás

A személyközlekedés minősítési rendszere

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Zöld Út Hitel Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

KÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK (KÖZLEKEDÉS - ÜZEMVITEL, KÖZLEKEDÉS-TECHNIKA) KÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK ÉRETTSÉGI VIZSGA I. RÉSZLETES KÖVETELMÉNYEK

A forgalomsűrűség és a követési távolság kapcsolata

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola

Példák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán):

AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ENERGIAFELHASZNÁLÁSA

Közlekedési szervezetek működési modelljei

A fenntartható mobilitás gazdasági és társadalmi hátterének kérdései

4 2 lapultsági együttható =

Közlekedés csoportosítása

A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.

Gráfelméleti megközelítés rendszerek strukturális modellezésére (A holográfia elv kiterjesztése általános rendszerekre) Bevezetés

Székesfehérvári közlekedés, és parkolás helyzete

Módszertani áttekintés, változatok kialakítása

A BUDAPESTI KÖZÖSSÉGI KERÉKPÁROS KÖZLEKEDÉSI RENDSZER (KKKR) BEVEZETÉSÉHEZ SZÜKSÉGES INFRASTRUKTÚRA INTÉZKEDÉSI JAVASLATOK

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

AZ IONKONCENTRÁCIÓ POTENCIOMETRIÁS MEGHATÁROZÁSA IONSZELEKTÍV ELEKTRÓDOK ALKALMAZÁSÁVAL

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

TERÜLETRENDEZÉSI TERVEK ÉS A KÖZLEKEDÉSTERVEZÉS, ÖSSZEHANGOLÁS, KÖLCSÖNHATÁSOK

Az utazási idő modellezése térinformatikai módszerek felhasználásával

Forgalmi modellezés BMEKOKUM209

Intelligens technikák k a

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Somogy megyei Beruházásszervező és Mérnöki Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

"BALATON-PARK 2000" Környezetvédelmi Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Hasonlóságelemzés COCO használatával

Miskolci Nemzeti Színház Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

A közlekedés ágazati szerkezete és nemzetgazdasági súlya

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.

Varianciaanalízis 4/24/12

Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Mintavételi eljárások

OLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

DFTH november

FEHÉRTÓ Önkormányzati Közszolgáltatási és Kulturális Non-profit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

CHARACTERIZATION OF PEOPLE

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Elektromos zajok. Átlagérték Időben változó jel átlagértéke alatt a jel idő szerinti integráljának és a közben eltelt időnek a hányadosát értik:

Igényvezérelt közlekedés a BKK hálózatán. Dr. Denke Zsolt kiemelt munkatárs Budapesti Közlekedési Központ

Merre mennek, kik mennek? Az utazások jellemzői a helyközi vasúti és autóbusz-közlekedésben

TETT OKTATÁSI Nonprofit Közhasznú Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Közúti közlekedésüzemvitel-ellátó. Tájékoztató

Tömegközlekedési rendszer tervezéséhez alkalmazható, forgalom-megosztást előrebecslő modell Déska Viktória - Szöllősy Zsolt - Dr. Csiszár Csaba 1.

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

FENNTART- HATÓSÁG? MINDEN NEMZEDÉK ANYAGI, SZELLEMI ÉS LELKI JÓLÉTÉNEK ELŐSEGÍTÉSÉHEZ NÉGYFÉLE ALAPVETŐ ERŐFORRÁS SZÜKSÉGES:

Mérés és modellezés 1

Felsőtárkány Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Magyar Kertészeti Szaporítóanyag Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Követelmény a 6. évfolyamon félévkor matematikából

Magyar Teátrum Közhasznú Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

A közösségi közlekedés elméleti megszervezésének alapjai

Méréselmélet: 5. előadás,

MEGÉR-TÉSZ MEZŐGAZDASÁGI ÉRTÉKESÍTŐ - TÉSZ SZÖVETKEZET január december 31.

A city-logisztika fontossága és egyes kérdései. BESTUFS II szeminárium, február 11. Dr. Monigl János. Egyetemi magántanár. TRANSMAN Kft.

Átírás:

A multkrtérumos elemzés célja, alkalmazás területe, adat-transzformácós eljárások, az osztályozás eljárások lényege Cél: tervváltozatok, objektumok értékelése (helyzetértékelés), döntéshozatal segítése (döntés előkészítés, támogatás), döntések, ntézkedések hatásának értékelése (hatásvzsgálat; előtte-utána vzsgálatok) 1. Adatgény: mérés vagy statsztka adatok objektumok (pl. közlekedés társaságok, meghatározott terület egységek, egy-egy dőszak) különböző jellemzők (narratív jellemzők nem lehetnek, csak számszerűek; pl. statsztka, vállalat gazdaság adatok) az objektumok és a jellemzők s feladattól függnek; mnél nkább független jellemzők választása célszerű 2. Adat-transzformácó: nagyságrendjükben, mértékegységükben átalakított mutatók használata 3. Aggregácó: mnden objektumot egyetlen jellemzővel látunk el pl. X 1 X p változók lneárs kombnácójaként (súlyozással) számított aggregált jellemző 4. Osztályozás: objektum csoportok (clusterek) képzése 1 vagy p jellemző fgyelembe vételével (1 vagy p dmenzonáls térben végrehajtott csoportosítás)

1. Adatgény: soraban az objektumok oszlopaban a vzsgált jellemzők (változók) jellemzők függetlenségének, a kapcsolatuk szorosságának megállapítása: R korrelácós mátrx a mátrx négyzetes, ezért: R = (r kl ) pp r kk = 1 (autokorrelácó) r kl = r lk (szmmetrkusság)

2. Adat-transzformácó: z transzformácó (általában dőbelséghez kötjük) v transzformácó (általában térbelséghez kötjük) Mnden transzformácó az adatok eredet tartalmának elvesztésével jár, de nagy nyereség az összehasonlíthatóság és az aggregálhatóság. A transzformácó után kapott mátrx eleme: x t,j 3. Aggregácó: t x g j* t x g 1 j j 0 g j 1 j j a súlytényezők megválasztásánál számos szempont (pl. közlekedéspoltka koncepcó) fgyelembe veendő

4. Osztályozás: lényege: az osztályokba tartozó objektumokhoz közös jellemzők (pl. mnőség paraméterek) rendelhetők 1 (aggregált) jellemző fgyelembe vétele 1 dmenzós térben (leegyszerűsítés az aggregálás következtében) 2 jellemző fgyelembe vétele 2 dmenzós térben n jellemző fgyelembe vétele n dmenzós térben ( távolságképzés ponthalmazok ponthalmazok mérete) I. távolságok (különbségek) meghatározása az objektumok között O objektumok, t x értékek szernt csökkenő sorrendbe rendezése objektumok újrandexelése az új sorrendben, ekkor: O és O +1 objektumra t x t x +1 d,+1 = t x t x +1 0 egy távolságvektor a távolság képzés előnye, hogy az osztályozást leegyszerűsít ( ahol nagy ugrás van, ott új osztály képzése )

d ( 2 k, l t x kj-t x lj) j k és l objektum távolsága aggregácó nélkül, négyzetes eukldesz távolság, mátrxban ábrázolható II. objektum csoportok képzése az egymáshoz közel objektumok kerülnek azonos csoportba homogentás: csoporton belül az objektumok tulajdonsága hasonlóak heterogentás: csoportok között az objektumok tulajdonsága különbözőek csoportosítás jósága: - távolságok számítása a csoporton belül elemek és a csoport középpontja között - távolságok számítása a csoportok középpontja között

Példa: járműtípusok elemzése, összehasonlítása, csoportosítása tulajdonságok: fogyasztás, esztétka jellemzők, beszerzés ár, stb. a jellemzők dőbel változásának fgyelemmel kísérése: dő cluster az objektumok szerepét az dő tölt be, az egyes évekhez statsztka, közlekedéssel kapcsolatos jellemzőket rendelne. célszerű például a következők alkalmazása: X 1 : népességszám [mlló fő ] X 2 : nemzet jövedelem [mllárd Ft] X 3 : áruszállítás volumene [mllárd t ] X 4 : áruszállítás teljesítmény [mllárd tkm / év] X 5 : elszállított személyek száma [mllárd fő] X 6 : személyszállítás teljesítmény [mllárd ukm / év] X 7 : személyszállító járműállomány [mlló szgk]

Az útvonal- és eszközválasztás modellezése Cél: az egyes eljutás lehetőségek (helyváltoztatás láncok) választás valószínűségének meghatározása. Az ntézkedések hatása s előrebecsülhető. Adott relácóra (O-D) vonatkozó helyváltoztatásokat vzsgálunk. I. logt modell segítségével II. ellenállások segítségével Helyváltoztatások (O-D) Eljutás lehetőségek (útvonalak, hálózat, eszközök, szolgáltatások) Útvonal- és eszközválasztás modellezése kalbrálás Meghatározott útvonalon és eszközzel lebonyolított helyváltoztatások (O-D) számított értéke verfkálás Meghatározott útvonalon és eszközzel lebonyolított helyváltoztatások (O-D) tényleges (mért) értéke Az útvonal- és eszközválasztás modellje

I. Az útvonal- és eszközválasztás leírása logt modell segítségével. A helyváltoztatás láncok között megoszlást az egyes alternatívák mnősége határozza meg. A 1 -A n : lehetőségek (alternatívák) (pl. menetdő, költség, távolság, energafelhasználás) E 1 -E m : értékelhető tulajdonságok X j : az. alternatívánál a j. értékelhető tulajdonság Tulajdonságok Alternatívák E 1 E 2 E 3 E 4 m A 1 (gyalog) X 11 X 12 X 13 X 14 A 2 (kerékpár) X 21 X 22 X 23 X 24 Logt modell adatmátrxa A 3 (személygépkocs) X 31 X 32 X 33 X 34 A 4 (közforgalmú közl.) X 41 X 42 X 43 X 44. n X nm Példa: E1 = menetdő, akkor X 11 gyalog X 21 X 31 X 41 menetdő kerékpárral személygépkocsval közforgalmú közlekedéssel

N 1 -N n : lehetőségekhez rendelt haszonfüggvények m N g j1 j * X j g j : súlytényezők a g j súlytényezők forgalomfelvételből határozhatók meg a legksebb négyzetek módszere alapján, azaz hbaösszeg= (megfgyelt érték - számított érték) 2 Mn. P e N e N az. alternatíva választásának valószínűsége Nested logt modell döntés folyamat herarchkus tagolású és a folyamat egyes lépcsőnél két alternatíva közül lehet választan: bnárs döntések sorozata

P N 1 1 N1 N2 (N2 N1 ) g1 (K 2 K1 ) g 2 (T2 T1 ) e e e 1 1 e 1 e 1 0 < Pn < 1 és P1 + P2 = 1 haszonfüggvények különbsége ráfordítások különbsége N g 1 *K g 2 * T leggyakrabban alkalmazott tulajdonság a költség (K ) és az dő (T ) g 1, g 2 becsült súlytényezők helyváltoztatások gyalog nem gyalog 1. lépcső kerékpár jármű 2. lépcső egyén közlekedés közforgalmú közlekedés 3. lépcső Nested logt modell felépítése

a modellt lépésenként alkalmazzák F m = F * P m F m = helyváltoztatások száma m. útvonalon/eszközzel F = helyváltoztatások száma P m = m. útvonal/eszköz választásának valószínűsége Mnden lépésnél gaz P 1 + P 2 = 1 (bnárs). k lépés esetén az egyes lépések egymásból számítandók: F k = F k-1 - F m k-1 k = lépcsők száma (2,3) F k F k-1 = a k. lépésben megmaradó helyváltoztatások száma (a már realzált helyváltoztatásokat levonjuk) = helyváltoztatások száma a (k-1). lépésben F m k-1 = m. útvonalon/eszközzel végzett helyváltoztatás a (k-1). lépésben (1,2)

II. Az útvonal- és eszközválasztás leírása ellenállások segítségével. ellenállásfüggvény: a helyváltoztatás ráfordítások és hatások (pl. dő, gyaloglás távolság, költség, környezet hatások) leképezése közös mértékegységre (pl. dő, költség) hozva tartalmazhatja az utazó, a konkrét helyváltoztatás és a közlekedés rendszer paraméteret. egyén közlekedésnél pl. a parkolás költség s benne van P w a a w P : az. alternatíva választásának valószínűsége w : az. alternatíva ellenállása a : modellparaméter (pl. a=1) w n j1 g, j * w, j w,j : az. alternatíva j. helyváltoztatás fázsának ellenállása n : az. alternatíva helyváltoztatás fázsanak száma g j : az. alternatíva j. helyváltoztatás fázsához tartozó súlytényező Az ellenállás értékét befolyásolhatja pl. a domborzat vagy az útburkolat mnősége s (pl. kerékpárnál, gyalogosnál). A modell fnomításával a súlytényező eszköz fajtánként, utazó csoportonként vagy utazónként s lehet eltérő.