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Simple Random Sampling (SRS) has been widely used in various survey. Using an SRS is good statistics but too expensive to be good practice in order to sample a large human population, especially in the case of transportation survey.
This paper presents a multistage sampling design to overcome the practical drawbacks of an SRS. All the households in the sample are clustered within small areas, for example traffic zones in transportation survey and the sample will be selected from a few of clusters by an SRS.
The values of the statistics obtained from the sampling method and statistically compared to the parameter obtained from the census data.
The validation of deterrence factors derived from Wilson’s Entropy Maximization Model are tested through statistical inference, and then the estimated interzonal trips using estimated deterrence factors are compared to the trips obtained from the census data.
The results of statistical tests show that the sampling design presented here is applicable to estimated interzonal transportation demand.
This paper presents a multistage sampling design to overcome the practical drawbacks of an SRS. All the households in the sample are clustered within small areas, for example traffic zones in transportation survey and the sample will be selected from a few of clusters by an SRS.
The values of the statistics obtained from the sampling method and statistically compared to the parameter obtained from the census data.
The validation of deterrence factors derived from Wilson’s Entropy Maximization Model are tested through statistical inference, and then the estimated interzonal trips using estimated deterrence factors are compared to the trips obtained from the census data.
The results of statistical tests show that the sampling design presented here is applicable to estimated interzonal transportation demand.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. O/D통행표 작성시 고려사항 및 문제점
Ⅲ. 집락표본자료를 이용한 O/D통행표 작성
Ⅳ. 집락표본자료를 이용한 통행배분모형의 정산
Ⅴ. 전수자료를 이용한 통행저항 계수의 검증
Ⅵ. 결론
註
參考文獻
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