The resulting sensitivity plot (Fig

The resulting sensitivity plot (Fig. 4b) for non-captive stations calculated based on the model in Table 8 indicates the same trends shown in Fig. 4. However, the probability of choosing the nearest stations for non-captive stations decreased more quickly than the captive station model. Generally speaking, for the same travel distance, the more zones the commuters travel, the higher probability to choose the nearest stations. A very interesting thing is the exception of travelling three zones ($4.9) and four zones ($5.8). The non-captive model shows that there was less than a 50% chance for chosen stations to be the nearest station if travel distance was 10 km. No travel over five zones ($7.10) was identified for the transit trip involving in non-captive stations. This result could be interpreted that expect for a distance minimisation strategy, others such as cost and travel time minimisation strategies and multi-trip purpose utility maximisation could play important roles to the decision maker of this type trips. In addition, more travel uncertainty, such as availability of parking, could be involved in non-captive station choice than captive station choice. A sensitivity test was also conducted using the logistic regression model shown in Table 5 to identify the influence on the nearest station choice for travel distance (from an origin to a chosen station) and whether the station is further away from origins and destinations. The resulting sensitivity plot for captive stations, shown in Fig. 5, indicates that the predicted probabilities of choosing the nearest station decrease as travel distance increases, whether the station is further-away or not. Generally speaking, the predicted probability of choosing the nearest station is the higher for non-further-away stations than further-away stations. According to Fig. 5, at 10 km travel distance, the predicted probability of the nearest station choice is over 85% for non-further-away stations. In comparison, it is less than 60% for further- away stations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลไวพล็อต (Fig. 4b) สำหรับสถานีไม่ใช่จำเลยที่คำนวณตามรูปแบบในตาราง 8 บ่งชี้ว่า แนวโน้มที่แสดงใน Fig. 4 อย่างไรก็ตาม ความน่าเป็นของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดสำหรับสถานีไม่ใช่จำเลยลดลงได้รวดเร็วกว่าแบบสถานีภายในกิจการและ โดยทั่วไป เป็นระยะเดินทางเดียว โซนเพิ่มเติมผู้ที่เดินทาง ความสูงให้เลือกสถานีที่ใกล้ที่สุด สิ่งน่าสนใจมากเป็นข้อยกเว้นของการเดินทางทั้งสามโซน ($4.9) และโซน 4 ($5.8) แสดงแบบจำลองไม่ใช่ของจำเลยที่มีน้อยกว่าโอกาส 50% สำหรับท่านสถานีเป็น สถานีที่ใกล้ที่สุดถ้าเดิน 10 กม. ไม่เดินผ่านโซน 5 ($7.10) มีการระบุไว้สำหรับการขนส่งเดินทางเกี่ยวข้องกับจำเลยไม่ใช่สถานี ผลนี้ไม่สามารถแปลผลที่คาดหวังสำหรับกลยุทธ์ระยะ minimisation อื่น ๆ เช่นต้นทุน และกลยุทธ์ minimisation เวลาในการเดินทาง และ maximisation ยูทิลิตี้เดินหลายจุดประสงค์อาจมีบทบาทสำคัญการตัดสินของปลาชนิดนี้ นอกจากนี้ มากเดินทางความไม่แน่นอน เช่นพร้อมที่จอดรถ ไม่เกี่ยวข้องในทางสถานีไม่ใช่เชลยกว่าสถานีภายในกิจการและเลือก การทดสอบความไวยังดำเนินการใช้แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกที่แสดงในตาราง 5 ระบุอิทธิพลในการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดสำหรับการเดินทาง (จากจุดเริ่มต้นที่สถานีท่าน) และสถานีเป็นเพิ่มเติมจากจุดเริ่มต้นและจุดหมายปลายทาง พล็อตความไวได้สำหรับภายในกิจการและสถานี Fig. 5 แสดงบ่งชี้ว่า กิจกรรมที่คาดการณ์ของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดลดเพิ่มขึ้นระยะทาง การเดินทางไม่ว่าสถานีจะไปเก็บ หรือไม่ โดยทั่วไป คาดการณ์ความเป็นไปได้เลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดคือสูงกว่าสำหรับสถานีที่ไม่เพิ่มเติมเก็บสถานีไปเก็บ ตาม Fig. 5, 10 กม.เดินทาง ความน่าเป็นที่คาดการณ์ที่เลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดได้กว่า 85% สำหรับสถานีที่ไม่เพิ่มเติมเก็บ ในการเปรียบเทียบ ได้น้อยกว่า 60% สำหรับเพิ่มเติม - สถานีเก็บ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พล็อตไวผล (รูป. 4b) สำหรับสถานีที่ไม่ได้เป็นเชลยคำนวณตามแบบในตารางที่ 8 แสดงให้เห็นแนวโน้มเดียวกันแสดงในรูป 4. แต่ความน่าจะเป็นของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดสำหรับสถานีที่ไม่ได้ถูกคุมขังลดลงอย่างรวดเร็วมากขึ้นกว่ารุ่นสถานีเชลย โดยทั่วไปสำหรับการเดินทางระยะเดียวกันเดินทางโซนมากขึ้นผู้โดยสารที่น่าจะเป็นสูงที่จะเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุด สิ่งที่น่าสนใจมากเป็นข้อยกเว้นของการเดินทางสามโซน ($ 4.9) และสี่โซน ($ 5.8) รูปแบบที่ไม่เป็นเชลยแสดงให้เห็นว่ามีน้อยกว่าโอกาส 50% สำหรับสถานีรับเลือกให้เป็นสถานีที่ใกล้ที่สุดหากเดินทางเป็นระยะทาง 10 กิโลเมตร ไม่มีการเดินทางกว่าห้าโซน ($ 7.10) ถูกระบุว่าสำหรับการเดินทางการขนส่งที่เกี่ยวข้องกับสถานีที่ไม่ได้เป็นเชลย ผลที่ได้นี้อาจตีความได้ว่าคาดหวังสำหรับกลยุทธ์การลดระยะไกลอื่น ๆ เช่นค่าใช้จ่ายและเวลาในการเดินทางลดกลยุทธ์และวัตถุประสงค์หลายเดินทางสูงสุดยูทิลิตี้จะมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจของการเดินทางประเภทนี้ นอกจากนี้ความไม่แน่นอนของการเดินทางมากขึ้นเช่นความพร้อมของที่จอดรถอาจจะมีส่วนร่วมในการเลือกสถานีที่ไม่ได้เป็นเชลยกว่าทางเลือกที่สถานีเชลย การทดสอบความไวได้ดำเนินการยังมีการใช้รูปแบบการถดถอยโลจิสติกแสดงในตารางที่ 5 การระบุอิทธิพลต่อการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดสำหรับระยะทางในการเดินทาง (จากต้นทางไปยังสถานีได้รับการแต่งตั้งเป็นพิเศษ) และไม่ว่าสถานีอยู่ห่างจากต้นกำเนิดและสถานที่ท่องเที่ยว พล็อตไวผลสำหรับสถานีเชลยแสดงในรูป 5 แสดงให้เห็นว่าน่าจะเป็นที่คาดการณ์ของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดลดลงตามการเพิ่มระยะการเดินทางไม่ว่าจะเป็นสถานีต่อไปออกไปหรือไม่ โดยทั่วไปที่คาดการณ์ความน่าจะเป็นของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดคือที่สูงขึ้นสำหรับสถานีที่ไม่ได้ต่ออยู่ห่างออกไปกว่าสถานีต่อไปออกไป ตามรูป 5, 10 กม. ระยะทางในการเดินทางที่คาดการณ์น่าจะเป็นของทางเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดคือมากกว่า 85% สำหรับสถานีที่ไม่ได้อยู่ห่างออกไปอีก ในการเปรียบเทียบมันมีค่าน้อยกว่า 60% สำหรับสถานีไป further-

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลแผนความไว ( รูปที่ 4B ) ไม่ใช่เชลยสถานีคํานวณตามรูปแบบตารางที่ 8 แสดงเดียวกันแนวโน้มแสดงในรูปที่ 4 อย่างไรก็ตาม โอกาสของการเลือกที่ใกล้ที่สุดสถานีไม่ใช่เชลยสถานีลดลงรวดเร็วกว่ารูปแบบสถานีที่เป็นเชลย โดยทั่วไปแล้วสำหรับการเดินทางระยะทางเดียวกัน ยิ่งโซนที่นักเดินทางท่องเที่ยวมีความน่าจะเป็นสูงที่จะเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุด สิ่งที่น่าสนใจมากคือข้อยกเว้นของการเดินทาง 3 โซน ( $ 4.9 ) และ 4 โซน ( $ 8 ) ไม่ใช่เชลยแบบจำลองพบว่ามีไม่ถึง 50% โอกาสเลือกสถานี เป็นสถานีที่ใกล้ที่สุด ถ้าการเดินทางระยะทาง 10 กิโลเมตร เดินทางไม่เกินห้าโซน ( $ 710 ) ถูกระบุสำหรับการเดินทางที่เกี่ยวข้องกับการขนส่งไม่ไปสถานี ผลที่ได้นี้อาจจะตีความว่า คาดว่าระยะทางลดกลยุทธ์อื่น ๆเช่นค่าใช้จ่ายและเวลาเดินทางลดกลยุทธ์และทำให้มีสูงสุดยูทิลิตี้อเนกประสงค์การเดินทางอาจมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจของเครื่องประเภทนี้เดินทาง นอกจากนี้ เดินทางมากขึ้น ความไม่แน่นอนเช่น ความพร้อมของการจอดรถ สามารถมีส่วนร่วมในบนเป็นสถานีเลือกมากกว่าเลือกสถานีที่เป็นเชลย มีการทดสอบความไวก็ดำเนินการโดยใช้ตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นแสดงในตารางที่ 5 ระบุอิทธิพลในที่ใกล้ที่สุดสถานีทางเลือกสำหรับการเดินทางระยะทาง ( จากที่มาเพื่อเลือกสถานี ) และว่าสถานีจะอยู่ห่างจากแหล่งกำเนิดและจุดหมายปลายทางผลความไวลงสถานีเชลย , แสดงในรูปที่ 5 พบว่าการทำนายความน่าจะเป็นของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุด เช่น เพิ่มลดระยะการเดินทาง ไม่ว่าสถานีไกลออกไปหรือไม่ พูดง่าย ๆว่า ความน่าจะเป็นของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดคือ ยิ่งไม่ใช่ ห่างสถานีกว่าสถานีต่อไป ตามรูปที่ 510 การเดินทางระยะทาง km , ทำนายความน่าจะเป็นของทางเลือกที่สถานีที่ใกล้ที่สุดคือ กว่า 85% ไม่ใช่ห่างสถานี ในการเปรียบเทียบ มันน้อยกว่า 60% ต่อไป - ห่างสถานี