《表1 0 结伴对座位选择的影响(随机效应+有序多分类回归)》

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《结伴出行推动消费升级:基于铁路大数据的分析》

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注:1．因为传统的点估计（point estimation）方法难以估计海量数据下的3维随机项（个体、时间、次数），该分析使用了变分贝叶斯估参．2．“a”表示该参数后验的均值在95%的可信区间内不包括于0.3．为降低计算量，基于变换座位等级分类方法不影响估参结果，此处使用三个等级的座位

表9和表10展示了随机效应下有序多分类回归分析的结果．表9（1）栏和表10（1）栏显示，在未加入结伴出行与性别和年龄的交叉时，结伴出行对于高级列车（β=0.004 1a）（6）和高等座位（β=0.003 7a）的影响是正向的．表9（2）栏表明女性（β=0.725 1a）或长者（β=0.027 4a）结伴更倾向选择高级列车．表10（2）栏中，虽然女性对座位等级的影响的后验可信区间包含了0，但是整个区间更加偏向为正，且该参数也为正向（β=0.046 9），与主分析结果方向一致．结伴与年龄交叉项（β=0.007 4a）正向影响出行者对高等座位的选择，与主分析结果保持一致．