Ödev 3 modelleme

1

Veriliş tarihi: 10 Aralık 2011

Teslim tarihi: 31 Aralık 2011

KSUY 5328 Metropoliten Alanlarda Kentsel Yapı ve Ulaşım Davranışları

ÖDEV3: YOLCULUK DAVRANIŞLARI MODELLEMESİ

1- Konu: Ödev 1 çıktılarının kullanılarak Ödev 2 çıktılarının modellenmesi

2- İçerik: Doğrusal regresyon analizi

a. Bağımlı değişkenler

i. Kişi ve hane başına yolculuk sayısı (scale)

ii. Kişi ve hane başına yolculuk uzunluğu (scale)

iii. Kişi ve hane başına yolculuk süresi (scale)

iv. Kişi ve hane başına yolculuk sayısı (scale)

v. Kişi ve hane başına otomobil sahipliliği (bireyler için nominal, 0 ya da 1, fakat

sayı olduğu için scale olarak da işlem yapılabilir)

vi. Kişi ve hane başına ehliyet sahipliliği (bireyler için nominal, 0 ya da 1, fakat

sayı olduğu için scale olarak da işlem yapılabilir)

b. Bağımsız değişkenler

i. Birey değişkenleri

1. cinsiyet (nominal, 0 yada 1)

2. yas (ordinal, 0 yada 1)

3. ogrenci (nominal, 0 yada 1)

4. hanehalkiuyelik (nomial, 1, 2, 3 ve 4)

5. egitim (ordinal, 1, 2, 3, 4 ve 5)

6. egitimyılı (scale)

a. Bu değişkeni oluşturmak için syntax yazın:

if egitim=1 egitimyılı=0.





execute.

7. ehliyet (nominal, 0 yada 1)

8. çalışmadurumu (nominal, 0 yada 1)

9. gelirsiniflamasi (ordinal, 1, 2, 3, 4 ve 5)

10. gelir (scale)

a. Bu değişkeni oluşturmak için syntax yazın:

if gelirsiniflamasi=1 gelir=350.





execute.

11. mulksahip (nominal, 1, 2, 3, 4 ve 5)

12. otosahip (nominal, 0 yada 1)

2

ii. Hane değişkenleri

1. Hanedeki kişi sayısı (scale)

2. Hanede çalışan sayısı (scale)

3. aileyapisi (nominal, 1, 2, 3, 4 ve 5)

4. binatürü (nominal, 1, 2 ve 3)

iii. Kentsel yapı değişkenleri

1. Kentsel bölgeleme (nominal, 1, 2, 3, 4 ve 5)

2. Yoğunluk (ordinal, 1, 2 ve 3)

3. Arazi değeri (ordinal, 1, 2 ve 3)

4. yogunlukdegeri (kişi/km2, scale)

a. 2030 yılı için geliştirmiş olduğunuz plan senaryolarında her

bir kentsel bölge için ortalama yoğunluk değeri (kişi/km2)

5. arazidegeri (TL/m2, scale)

a. 2030 yılı için geliştirmiş olduğunuz plan senaryolarında her

bir kentsel bölge için ortalama arazi değeri (TL/m2)

3

3- Bağımlı değişkenler Y-ekseninde, bağımsız değişkenler de X-ekseninde olmak üzere Grafik

çizimlerini yapın ve sonuçları yorumlayın.

a. Graphs -> Legacy Dialogs -> Scatte/Dot

b. Simple Scatter -> Define

4

c. Y- axis ->Hane başına günlük yolculuk sayısı *yolculuksay+

X-axis -> Hanedeki kişi sayısı *kisisay+

-> OK

5

d. GRAFİK elde edilir.

6

4- Bağımlı değişkenlerle-bağımsız değişkenler arasında regresyon analizi yapıp, sonuçları

yorumlayın.

a. Regresyon analizinde bağımlı değişken (y) mutlaka scale olmalı, bağımlı değişkenler

en az 1 adet scale olmak üzere nominal de (değişkene ait değerlerin 0 ya da 1 olması

kaydıyla) olabilirler.

5- SPSS ile regresyon analizi

a. Adım 1: Analyze -> Regression -> Linear

7

b. Adım 2: Bağımlı (Dependent) ve bağımsız (independent) değişkenlerin seçimi: Örn.

Dependent= Hane başına günlük yolculuk sayısı, Independent=Hanedeki kişi sayısı.

c. Adım 3: OK’ye bas ve sonuçları al.

8

d. SONUÇLAR:

1- R-square (R2) değerinin 0,5’den büyük olmasını arzu ediyoruz.

2- F’nin hata değerinin (Sig) 0,05’den küçük olması gerekmektedir.

3- Katsayıların (Coefficients) hata değerlerinin (Sig) 0,05’den küçük olması

gerekmektedir.

4- Burada gerek R2 değeri fazla yüksek olmadığı için gerekse de sabit’in (constant)

hata değeri (0,516) 0,05’den büyük olduğu için, modelde yeni bir düzenleme

yaparak, SABİTİ denklemden çıkaracağız.

9

e. SABİTİN denklemden çıkarılması: Bunun için Linear Regression penceresinde

Options... a tıkladığınızda açılan pencereden [Include constant in equation]

kutusundaki TIK kaldırılır ve işleme aynen devam edilir.

10

f. SABİTİN olmadığı model sonuçları: Bu sonuçlar bir önceki sabitin olduğu duruma göre

çok daha iyi.

R2=0,821 olup, 0,5’den büyüktür. Ayrıca F’nin ve Hanedeki Kişi Sayısı değişkeninin

katsayısına ait hata değeri (Sig) 0,05’den küçük çıkar.

Bu model daha kullanılabilir bir modeldir artık.

Başarılar dilerim. Doç. Dr. Darçın AKIN

Ödev 3 modelleme

Education