regression equation is (Ralph et al

regression equation is (Ralph et al., 2006):
ln
p
1  p



¼ b0 þ b1X1 þ b2X2 þ . . . þ bnX2 þ e
where p is the proportion of successes;X1 to X2 are independent
variables;n is the number of independent variables;b0 is the
intercept;bi (i = 1,...,n) are the regression parameters; ande is the
random error term.
In this study, p represents the proportion choosing the nearest
station. And so 1  p is the proportion not choosing the nearest
station. p=1  p is the “odds” of choosing the nearest station.
lnf p=1  p g is called the “log odds” or the “logit” of Y. Regression
parameters, bi (i = 1,..., p), reflect the change in the log odds (or
logit) of Y relative to a one unit change in Xi. The independent
variables Xi can be continuous or categorical variables. The logistic
regression model was used for captive and non-captive stations
respectively to identify the significant factors affecting the nearest
station choice of train users. Sensitivity tests were also conducted
based on established the models to understand the influences of
independent variables, such as distance, on the nearest station
choice.
In addition, we used R Package ‘polycor’ to compute a
heterogenous correlation matrix, consisting of Pearson product-
moment correlations between numeric variables, polyserial
correlations between numeric and ordinal variables, and poly-
choric correlations between ordinal variables.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

(. ราล์ฟ et al, 2006) สมการถดถอยคือ
LN
พี
1 พี?? ¼ b0 þ b1X1 þ b2X2 þ . . þ bnX2 þจที่พีเป็นสัดส่วนของความสำเร็จ; X1 X2 จะมีความเป็นอิสระตัวแปรn คือจำนวนตัวแปรอิสระ; b0 เป็นตัด; สอง (i = 1, ... , n) คือตัวแปรถดถอย; Ande เป็นระยะข้อผิดพลาดแบบสุ่ม. ในการศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงพีสัดส่วนการเลือกที่ใกล้ที่สุดอยู่ที่สถานี และอื่น ๆ 1 พีเป็นสัดส่วนไม่เลือกที่ใกล้ที่สุดอยู่ที่สถานี p = 1? พีคือ "การต่อรอง" ของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุด. lnf p = 1? หน้าเรียกว่า "การต่อรองการเข้าสู่ระบบ" หรือ "โลจิต" ของวายถดถอยพารามิเตอร์สอง(i = 1, ... , P) สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในอัตราต่อรองล็อก (หรือlogit) ของ Y เทียบกับหนึ่งหน่วย การเปลี่ยนแปลงใน Xi อิสระตัวแปร Xi สามารถเป็นตัวแปรต่อเนื่องหรือเด็ดขาด โลจิสติกแบบการถดถอยที่ใช้สำหรับสถานีเชลยและไม่เป็นเชลยตามลำดับในการระบุปัจจัยที่สำคัญส่งผลกระทบต่อที่อยู่ใกล้ที่สุดทางเลือกของผู้ใช้ที่สถานีรถไฟ การทดสอบความไวแสงได้ดำเนินการนอกจากนี้ยังขึ้นอยู่กับรูปแบบการจัดตั้งขึ้นเพื่อทำความเข้าใจอิทธิพลของตัวแปรอิสระเช่นระยะทางที่สถานีรถไฟที่ใกล้ที่สุดทางเลือก. นอกจากนี้เราใช้ R แพคเกจ 'polycor' เพื่อคำนวณสัมพันธ์เมทริกซ์heterogenous ประกอบด้วย product- เพียร์สันความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรขณะที่ตัวเลข polyserial ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่เป็นตัวเลขและลำดับและโพลีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร choric ลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สมการถดถอย ( Ralph et al . , 2006 ) :

p
1  P



 ¼ B0 þ b1x1 þ b2x2 þ . . . . . . . . þ bnx2 þ E
ที่ p คือสัดส่วนของความสำเร็จ ; X1 กับ X2 ตัวแปรอิสระ
; n คือจำนวนตัวแปรอิสระคือ ; B0
สกัดกั้น ; บี ( i = 1 , . . . , n ) ได้สมการพารามิเตอร์ Ande เป็น

ความคลาดเคลื่อนในระยะ ในการศึกษานี้ พี แสดงสัดส่วนการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุด

ดังนั้น 1  P มีสัดส่วน ไม่ใช่เลือกที่สถานีที่ใกล้ที่สุด

P = 1  P เป็น " โอกาส " ของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุด
lnf P = 1  P G เรียกว่า " บันทึกราคา " หรือ " โดยใช้ " Y )
พารามิเตอร์ บี ( i = 1 , . . . , p ) , สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงใน log เดิมพัน ( หรือ
โลจิท ) Y เทียบกับหนึ่งหน่วยการเปลี่ยนแปลงใน Xi Xi
ตัวแปรอิสระสามารถตัวแปรต่อเนื่องหรือเป็นเด็ดขาดแบบจำลอง
ถดถอยโลจิสติกใช้เชลยและไม่ใช่สถานีเชลย
ตามลำดับเพื่อระบุปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกใช้สถานีที่ใกล้ที่สุด
รถไฟ การทดสอบความไวก็ดำเนินการตามขึ้นโมเดล
เข้าใจอิทธิพลของ
ตัวแปรอิสระ เช่น ระยะทาง ในการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุด
.
นอกจากนี้เราใช้แพคเกจ ' R '
polycor คำนวณเมทริกซ์สหสัมพันธ์เพียร์สันกลุ่ม ประกอบด้วย ผลิตภัณฑ์ -
ตอนนี้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตัวเลขความสัมพันธ์ polyserial
ระหว่างตัวแปรตัวเลขและอันดับและโพลี -
choric . ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร