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基于Logistic回归的公交支付偏好研究汇报人：2024-01-29

目录contents引言Logistic回归模型原理公交支付偏好数据收集与处理基于Logistic回归的公交支付偏好模型构建实验结果分析与讨论结论与展望

01引言

乘客支付偏好的差异不同乘客对于公交支付方式有不同的偏好，了解这些偏好有助于提升乘客出行体验和公交运营效率。Logistic回归模型的应用Logistic回归模型适用于因变量为二分类的情况，可以分析多种因素对于乘客支付偏好的影响。公交支付方式的多样化随着科技的发展，公交支付方式从传统的现金、公交卡逐渐扩展到二维码、NFC、人脸识别等多种支付方式。研究背景与意义

123国内学者在公交支付偏好方面进行了一定的研究，主要集中在支付方式的接受度、使用意愿和影响因素等方面。国内研究现状国外学者对于公交支付偏好的研究更加深入，涉及到支付行为、支付心理、支付技术等多个方面。国外研究现状随着大数据、人工智能等技术的发展，公交支付偏好研究将更加精细化、智能化，为公交运营提供更加科学的决策支持。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

研究内容、目的和方法本研究将基于Logistic回归模型，分析乘客的公交支付偏好及其影响因素，包括年龄、性别、职业、收入、受教育程度等。研究目的通过本研究，旨在了解乘客对于不同公交支付方式的偏好及其原因，为公交公司制定更加合理的支付策略提供参考。研究方法本研究将采用问卷调查的方式收集数据，运用SPSS等统计软件进行数据分析，包括描述性统计分析、Logistic回归分析等。研究内容

02Logistic回归模型原理

Logistic回归是一种广义的线性模型，用于解决二分类问题。它通过引入Logistic函数将线性模型的输出转换为概率值，从而实现分类。Logistic函数具有S型曲线，可以将任意实数映射到(0,1)区间，表示某一事件发生的概率。Logistic回归模型的因变量是二分类的，通常表示为0和1，或者其他两个互斥的类别。Logistic回归模型定义

最大似然估计法Logistic回归模型通常使用最大似然估计法进行参数估计。该方法通过最大化似然函数来求解模型参数，使得模型对于训练数据的拟合度最高。迭代加权最小二乘法除了最大似然估计法，还可以使用迭代加权最小二乘法进行参数估计。该方法通过迭代计算加权最小二乘解来逼近最大似然解，适用于大规模数据集和复杂模型。梯度下降法梯度下降法也可以用于Logistic回归模型的参数估计。它通过沿着损失函数的负梯度方向逐步更新模型参数，以达到最小化损失函数的目的。模型参数估计方法

010203混淆矩阵混淆矩阵是评价分类模型性能的一种常用方法。它通过计算真正例、假正例、真负例和假负例的数量，可以直观地展示模型的分类效果。准确率、精确率、召回率和F1值准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例；精确率是正确分类的正例占所有被分类为正例的样本的比例；召回率是正确分类的正例占所有实际为正例的样本的比例；F1值是精确率和召回率的调和平均数，用于综合评价模型的性能。ROC曲线和AUC值ROC曲线是以假正例率为横轴、真正例率为纵轴绘制的曲线，用于展示模型在不同阈值下的性能表现；AUC值是ROC曲线下的面积，用于量化模型的分类性能，AUC值越接近1表示模型性能越好。模型检验与评价指标

03公交支付偏好数据收集与处理

03第三方支付平台数据与支付宝、微信支付等第三方支付平台合作，获取乘客在公交领域的支付数据。01问卷调查设计问卷，通过线上或线下方式发放给公交乘客，收集他们的支付偏好及相关信息。02公交公司数据与公交公司合作，获取乘客的支付记录数据，包括支付方式、支付金额、支付时间等。数据来源及收集方法

数据清洗去除重复、无效和异常数据，确保数据质量。特征提取从原始数据中提取与公交支付偏好相关的特征，如乘客年龄、性别、职业、收入、支付习惯等。数据转换将分类变量转换为虚拟变量，以便于后续的回归分析。数据预处理与特征提取

将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和测试。根据研究目的和数据特点，确定合适的样本量，以保证研究结果的可靠性和稳定性。数据集划分及样本量确定样本量确定数据集划分

04基于Logistic回归的公交支付偏好模型构建

反映不同年龄段对公交支付方式的接受程度。年龄探究性别差异对支付偏好的影响。性别变量选择与定义

不同职业群体可能有不同的出行和支付习惯。职业经济因素是影响支付选择的重要因素之一。月收入反映个人对新技术的接受能力和支付习惯的形成。教育程度变量选择与定义

因变量公交支付方式选择（0/1）：0代表现金支付，1代表电子支付。变量选择与定义

模型形式使用二元Logistic回归模型，形式为：(lnleft(frac{p}{1-p}right)=b