In this paper, using longitudinal d

In this paper, using longitudinal data on route level monthly average weekday ridership in the entire Chicago Transit Authority (CTA) bus system from January 2002 through December 2010, we evaluate the ridership effects of the CTA real-time bus information system. This bus information system is called CTA Bus Tracker and was incrementally implemented on different CTA bus routes from August 2006 to May 2009. To take account of other factors that might affect bus ridership, we also include data on unemployment levels, gas prices, local weather conditions, transit service attributes, and socioeconomic characteristics during the study period. This combined longitudinal data source enables us to implement a quasi-experimental design with statistical controls to examine changes in monthly average weekday ridership, before and after the Bus Tracker system was implemented, on each bus route. Based on a linear mixed model, we found that the provision of Bus Tracker service does increase CTA bus ridership, although the average increase is modest. Further, the study findings suggest that there are temporal variations of the ridership effects among the routes, with the “winning” routes more likely to have the technology implemented in the later phases of the overall “roll-out” period. However, the results are less conclusive regarding geographical variations in the effects of Bus Tracker.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ ใช้ข้อมูลระยะยาวบน ridership วันเฉลี่ยรายเดือนระดับกระบวนการผลิตในระบบบัสชิคาโกส่งต่อหน่วยงาน (CTA) ทั้งหมดจาก 2545 พ.ศ.ถึงเดือนธันวาคม 2553 พ.ศ. เราประเมินผล ridership CTA รถแบบเรียลไทม์ข้อมูลระบบการ ระบบข้อมูลการขนส่งนี้เรียกว่า Tracker รถ CTA และมีการใช้งานแบบเพิ่มหน่วยในต่าง CTA สายรถเมล์จาก 2549 สิงหาคมถึง 2552 พฤษภาคม การใช้บัญชีของปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อรถ ridership เรารวมข้อมูลอัตราการว่างงาน ราคาก๊าซ สภาพอากาศท้องถิ่น แอตทริบิวต์ของบริการขนส่ง และลักษณะประชากรในระหว่างรอบระยะเวลาศึกษาด้วย แหล่งรวมข้อมูลระยะยาวนี้ช่วยให้เราสามารถออกแบบกึ่งทดลองควบคุมทางสถิติเพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในวันธรรมดาเฉลี่ยรายเดือน ridership ก่อน และ หลังตัว ติดตามรถระบบมีการใช้ งาน ในแต่ละเส้นทางรถประจำทาง ตามแบบจำลองเชิงเส้นที่ผสม เราพบว่า เตรียมตัวติดตามรถบริการเพิ่ม CTA รถ ridership แม้ว่าการเพิ่มขึ้นเฉลี่ยจะเจียมเนื้อเจียมตัว เพิ่มเติม ผลการศึกษาวิจัยแนะนำว่า มีความแตกต่างชั่วคราวผล ridership ระหว่างเส้นทาง มีแนวโน้มที่จะมีเทคโนโลยีที่นำมาใช้ในระยะหลังของรอบระยะเวลาโดยรวม "ม้วนออก" "ชนะ" เส้นทาง อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ได้น้อยข้อสรุปเกี่ยวกับรูปแบบทางภูมิศาสตร์ในลักษณะพิเศษของตัวติดตามรถ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานวิจัยนี้ใช้ข้อมูลระยะยาวในระดับเส้นทางรายเดือนจำนวนผู้โดยสารเฉลี่ยในวันทำงานทั้งองค์การขนส่งชิคาโก (CTA) ระบบบัสจากมกราคม 2002 ถึงเดือนธันวาคมปี 2010 เราประเมินผลกระทบผู้โดยสาร CTA เรียลไทม์ระบบสารสนเทศรถบัส ระบบสารสนเทศรถบัสนี้เรียกว่า CTA รถติดตามและได้รับการดำเนินการเพิ่มขึ้นใน CTA เส้นทางรถประจำทางที่แตกต่างกันตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2006 ถึงเดือนพฤษภาคม 2009 เพื่อที่จะใช้บัญชีของปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อผู้โดยสารรถประจำทางเรายังมีข้อมูลเกี่ยวกับระดับการว่างงานราคาก๊าซสภาพอากาศในท้องถิ่น เงื่อนไขคุณลักษณะบริการขนส่งและลักษณะทางสังคมและเศรษฐกิจในช่วงระยะเวลาการศึกษา แหล่งที่มาข้อมูลระยะยาวรวมกันช่วยให้เราสามารถดำเนินการออกแบบกึ่งทดลองที่มีการควบคุมทางสถิติในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในวันทำงานผู้โดยสารเฉลี่ยรายเดือนก่อนและหลังการระบบติดตามรถถูกนำมาใช้ในแต่ละเส้นทางรถเมล์ ตามรูปแบบผสมเชิงเส้นเราพบว่าการให้บริการรถประจำทางติดตามไม่เพิ่มจำนวนผู้โดยสารรถบัส CTA แม้ว่าการเพิ่มขึ้นเฉลี่ยอยู่ที่เจียมเนื้อเจียมตัว นอกจากนี้ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่ามีการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวของผลกระทบในหมู่ผู้โดยสารเส้นทางกับ "ชนะ" เส้นทางที่มีแนวโน้มที่จะมีเทคโนโลยีที่นำมาใช้ในขั้นตอนต่อมาโดยรวม "ม้วนออก" ระยะเวลา แต่ผลลัพธ์ที่ได้ข้อสรุปเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงน้อยทางภูมิศาสตร์ในผลกระทบของรถติดตาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานวิจัยนี้ใช้ข้อมูลระยะยาวในระดับเฉลี่ยรายเดือนวันธรรมดาจำนวนผู้โดยสารในเส้นทางอำนาจชิคาโก ( CTA ) ระบบการขนส่ง ทั้งรถโดยสารจากมกราคม 2545 ถึงธันวาคม 2553 เราประเมินจำนวนผู้โดยสารรถบัส CTA เรียลไทม์ผลกระทบของข้อมูลระบบระบบบัสนี้เรียกว่าติดตามรถบัส CTA และแบบเพิ่มหน่วยที่ใช้ที่แตกต่างกัน CTA เส้นทางรถเมล์จากสิงหาคม 2549 ถึงพฤษภาคม 2552 การใช้บัญชีผู้ใช้ของปัจจัยอื่น ๆที่อาจส่งผลกระทบต่อจำนวนผู้โดยสารรถเมล์เรายังรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับระดับการว่างงานราคาก๊าซ อากาศ ท้องถิ่น คุณลักษณะการให้บริการขนส่ง และลักษณะทางสังคมและเศรษฐกิจ ในช่วงระยะเวลาการศึกษานี้รวมตามยาวแหล่งข้อมูลช่วยให้เราสามารถใช้เป็นการวิจัยกึ่งทดลองแบบมีสถิติการควบคุมตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในวันธรรมดาเฉลี่ยรายเดือน จำนวนผู้โดยสาร ก่อนและหลังการใช้ระบบติดตามรถบัส , รถบัสในแต่ละเส้นทาง บนพื้นฐานของแบบจำลองเชิงเส้นผสม พบว่า การให้บริการรถบัสรถบัส ridership CTA ติดตามเพิ่ม ,แม้ว่าจะเพิ่มขึ้นเฉลี่ยคือเจียมเนื้อเจียมตัว นอกจากนี้ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่ามีการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวของบริษัทผลระหว่างเส้นทาง กับ " ชนะ " เส้นทางน่าจะมีเทคโนโลยีที่ใช้ในขั้นตอนภายหลังจากโดยรวม " กลิ้ง " ระยะเวลา อย่างไรก็ดีข้อสรุปน้อยเกี่ยวกับทางภูมิศาสตร์ การเปลี่ยนแปลงในผลของการติดตามรถ