《表4 各参数的估计值：考虑个体异质性的高速铁路旅客选择行为》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《考虑个体异质性的高速铁路旅客选择行为》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

根据获得的旅客选择行为调查数据，通过Biogeme软件，对构建的不考虑个体异质性的MNL模型、考虑个体可观测异质性的多项Logit模型（MNL-SOC模型）和考虑个体完整异质性的ML模型进行标定，结果如表4所示.其中:t-test统计量用于检验变量的显著性，当其绝对值大于1.96时则认为变量显著；ρ2和Adjustedρ2用于检验模型的拟合优度，值越大说明拟合优度越好[11].