【正文】 能準(zhǔn)確的反映乘客等車(chē)時(shí)間 （ 6） 假設(shè)不同地區(qū)誤差存在的幾率是隨機(jī)的 符號(hào)說(shuō)明： 0H 原假設(shè) 1H 備擇假設(shè) 1? 補(bǔ)貼后的等車(chē)時(shí)間樣本均值 0? 補(bǔ)貼前的等車(chē)時(shí)間樣本均值 T t 統(tǒng)計(jì)量 ? 顯著性水平 nS 樣本方差 0C 拒絕域 P 犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率 以快的打車(chē)和滴滴打車(chē)為主的兩家打車(chē)軟件公司的數(shù)據(jù)，首先從下載并使用快的打車(chē)的用戶(hù)中隨機(jī)選取兩組數(shù)據(jù)，在假定交通狀況，路況等其他因素相同的情況下選取一組數(shù)據(jù)為乘客使用打車(chē)軟件前的等車(chē)時(shí)間數(shù)據(jù)，另一組為乘客使用打車(chē)軟件后的等車(chē)時(shí)間數(shù)據(jù)，用兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)期望的假設(shè)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)如下： 補(bǔ)貼前：24,27,4,27,19,3,8,6,29,29,5,29,29,15,24,4,13,27,24,29,20,1,25,28,20,23,22,12,20,5 補(bǔ)貼 后：21,1,8,1,3,25,21,10,29,1,13,11,23,24,6,15,13,19,21,23,20,20,5,4,15,2910,18,7 并由此畫(huà)出補(bǔ)貼前后的折線(xiàn)圖如下： 等車(chē)時(shí)間圖 并通過(guò) spss 計(jì)算出兩組數(shù)據(jù)的各統(tǒng)計(jì)量如下表： N 極小值 極大值 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 方差 30 4 28 N 極小值 極大值 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 方差 30 4 23 ： （ 1） 作統(tǒng)計(jì)假設(shè) 0H : 10??? ? 1H : 1? 0? （ 2） 選取統(tǒng)計(jì)量122 21 1 2 21 2 1 2( 1 )112nnxyT t nn s n sn n n n?????? ??? （ 3） 由檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 T 和顯著性水平 ? =，由 確定臨界值 ? ?? ?1 1 212p t t n n? ??? ? ? ? ? 得到拒絕域 ? ?? ?0 1 1 212C t t n n??? ? ? ? ? 查表可得 (58) ? （ 4） 將樣本實(shí)測(cè)值帶入統(tǒng)計(jì)量 T 中 計(jì) 算 ， 得 統(tǒng) 計(jì) 量 的 實(shí) 測(cè) 值221 1 2 21 2 1 2112xytn sn n snn n n n??? ???= 01 .9 1 2 .3 5 6 2 5tC?? ? ? ? ?拒絕 0H 由此可以得出補(bǔ)貼后等車(chē)時(shí)間的均值減小，即各公司出臺(tái)的補(bǔ)貼方案對(duì)“緩解打車(chē)難”有幫助。 通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)各城市“打車(chē)難”的主要原因如下： （ 1） 節(jié)假日打車(chē)人多，車(chē)數(shù)供應(yīng)不上，出租車(chē)資源安排不合理。由于特征根連續(xù)地依賴(lài)于 ija ，當(dāng) max? 比 n大得越多時(shí) ,則 S的非一致性程度就越高， max? 對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化特征向量也就越不能真實(shí)地反映出? ?1 ,?下圖表示幾個(gè)城市主城區(qū)的出租車(chē)的里程利用率： 圖 5：城市主城區(qū)的出租車(chē)的里程利用率 從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析出租車(chē)市場(chǎng)的供求匹配程度 從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度講，出租車(chē)同樣是種商品，是市民購(gòu)買(mǎi)的出行方式。浙江省在出租汽車(chē)總量適應(yīng)市場(chǎng)需求的情況下，嚴(yán)格控制數(shù)量增長(zhǎng)。 針對(duì)問(wèn)題一 ， 為了將“供求匹配程度”這一抽象的概念進(jìn)行定量研究，我們?cè)噲D建立出租車(chē)萬(wàn)人擁有量、空駛率、乘客等車(chē)時(shí)間、里程利用率等四個(gè)指標(biāo)結(jié)合經(jīng) 濟(jì)學(xué)的角度來(lái)進(jìn)行問(wèn)題的分析，并基于層次分析模型進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)來(lái)分析不同時(shí)空出租車(chē)資源的“供求匹配”程度。 下面我們分步驟來(lái)解決出租車(chē)資源配置的問(wèn)題： 一 、 試建立合理的指標(biāo)，并分析不同時(shí)空出租車(chē)資源的“供求匹配”程度。 不同時(shí)間段空駛率變化大致相同，高峰時(shí)段 6： 009:00 車(chē)輛空駛率集中在之間 12:0016： 00 這個(gè)時(shí)段車(chē)輛 空駛率集中在 20%40%之間，平峰時(shí)段9:0012:00 車(chē)輛空駛率集中在 20%60%之間、 12:0016： 00 車(chē)輛空駛率集中在0%40%之間，平峰期相比高峰期時(shí)間空駛率明顯提高。具體我們將反映出租車(chē)資源供求匹配程度的4個(gè)要素分別作為矩陣的行與列的標(biāo)題，矩陣的每個(gè)元素代表兩兩因素的重要關(guān)系程度。接下來(lái)我們將得到的數(shù)據(jù)結(jié)果形成表格，最后利用權(quán)向量和歸一化矩陣得出結(jié)果匯總?cè)绫怼Ｔ?12 月期間，北京市民使用支付寶打車(chē)就有機(jī)會(huì)獲得單筆最高 200元的免 單額度或是 5元現(xiàn)金返還。 3. 分析非高峰期使用打車(chē)軟件的乘客補(bǔ)貼 10元京東券（可累計(jì)使用的哦）司