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Estadística y Métodos Econométricos para el Análisis de Datos TransporteEn el campo del transporte , hay muchos conceptos esenciales que están interconectados y difícil de analizar sin la ayuda de herramientas. En la era moderna , donde el transporte se ha convertido en una ciencia , los investigadores en este campo emplean muchas herramientas estadísticas y econométricas para analizar datos y tomar decisiones. Hoy en día , el investigador transporte tiene en sus manos una amplia gama de herramientas entre las que elegir . Cada herramienta tiene sus propias propiedades especiales y puede ser más adecuado para realizar diferentes tipos de análisis . La teoría de grafos Teoría Graph es un método para describir una situación de transporte en una forma visual. Personas familiarizadas con la teoría de grafos pueden darse un escenario de transporte e interpretarlo como un gráfico matemático. El investigador puede entonces analizar el gráfico y hacer conclusiones sobre los diferentes métodos de transporte y rutas. El uso de la teoría de grafos , los investigadores a menudo pueden encontrar mejores o incluso óptimos rutas para las empresas la planificación de la logística. programación lineal no es una forma de la informática , es una herramienta matemática que los estadísticos y econometristas utilizan para maximizar o minimizar ciertas funciones. En logística , los investigadores pueden configurar las funciones que representan ciertos aspectos del transporte , tales como la forma en la forma de transporte afecta el dinero o el tiempo transcurrido . Después de crear una función de este tipo y la imposición de restricciones , ( tales como las limitaciones de tiempo , mano de obra o de recursos) el investigador puede ejecutar algoritmos de programación lineal en la función , encontrando así las variables que maximizan los beneficios y minimizar los costos. la simulación es una herramienta relativamente nueva para el análisis del transporte. Sin embargo, es particularmente útil . En el análisis de transporte, existen innumerables variables que se pueden considerar . En otras formas de análisis , el problema se simplifica a menudo , como demasiadas variables hace que muchos análisis estadístico y econométrico difícil de manejar. Simulación permite a los equipos para manejar grandes cantidades de variables y la salida a corto plazo oa largo plazo consecuencias logísticas. Hay muchas otras formas de análisis estadísticos que los investigadores utilizan tanto para predecir y probar hipótesis. Herramientas como ANOVA y t-pruebas permiten a los investigadores para comprobar la hipótesis de transporte, como por ejemplo si una ruta es más eficiente que otra . Otras herramientas, como el análisis de regresión , permite a los investigadores a hacer predicciones sobre las futuras decisiones , como si el cambio de la forma de transporte se incrementará el beneficio. Estas formas de análisis se basan en datos del pasado. Anterior: Siguiente: programas de doctorado
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