《表2 公交客运量诱增系数标定结果》

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《基于弹性系数法的公交诱增客运量研究》

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注：t值是对单个变量的显著性检验，当t>1.96时，可认为变量影响程度显著；R2代表模型对样本数据的拟合程度，数值越高代表拟合程度越好

在剔除异常数据之后，对数据进行回归分析．考虑到诱增客运量“生长曲线”的变化规律，即在不同区域内，诱增客运量的逐步形成、快速增长和稳定3个阶段时间不同，因此需要对数据进行延迟影响分析，将影响因素数据滞后1年和2年，以期得到影响因素的延迟诱增系数．其标定结果如表2所示．