校車分配、供給與需求的調(diào)研與統(tǒng)計分析

◎舒欣 陳可昳 王璐

校車分配、供給與需求的調(diào)研與統(tǒng)計分析

◎舒欣 陳可昳 王璐

本文針對在校園里總不斷地有同學反映出現(xiàn)校車擁擠時段排了隊上不了車、老師和同學的沖突時段過于集中，造成校車供求關系不平衡，給不少的同學造成了不便等問題。通過調(diào)查、統(tǒng)計及分析數(shù)據(jù)結(jié)果來研究并嘗試解決該現(xiàn)象，并通過多方調(diào)節(jié)和調(diào)整來對校車的發(fā)車時間及特定時間段內(nèi)的發(fā)車量提出建議。文章結(jié)合統(tǒng)計方法、統(tǒng)計繪圖和文字闡述對該現(xiàn)象進行科學性分析,為學生提供最便利的服務,實現(xiàn)利益的最大化。

研究方法簡介

我們將學生和教職工坐校車的比例、學生和教職工對校車的需求量同時達到最大的時間段以及學生和教職工對校車的分別需求量的總體通過Excel繪制成描述性統(tǒng)計圖進行對比分析，從而可以清楚地看到數(shù)據(jù)結(jié)果；其次，我們通過構建校車資源與兩需求量的不同關系構建函數(shù)，得到校車資源作為因變量，教職工需求量與學生需求量作為自變量的回歸線性模型并繪制出散點分布圖，從而得到教職工與學生各自的供與求的關系，從而發(fā)現(xiàn)問題，幫助我們得到結(jié)論。

數(shù)據(jù)分析過程

我們從校區(qū)管理處得到了一手的明故宮和將軍路校區(qū)校車乘坐情況的數(shù)據(jù)，再加上自己小組成員現(xiàn)場蹲點所得數(shù)據(jù)，合成了這樣的數(shù)據(jù)庫。分為明故宮、明故宮校區(qū)，分別29班車、22班車，共計23天，分為教職工、學生和總?cè)藬?shù)。樣本數(shù)據(jù)可信度高、準確度高，并且是一個連續(xù)時間段的樣本，值得分析，信息含量大。

初步分析：樣本特征及乘車情況分析（以天為單位）。去除遺漏采集的時間段以及數(shù)據(jù)偏差較明顯的區(qū)域，我們共計得到23天樣本數(shù)據(jù)。于是，首先以各天為單位進行數(shù)據(jù)整理和初步分析。以2015.12.7為例：

如圖1、圖2可以看到明故宮校區(qū)和將軍路校區(qū)的乘車分布情況，作為兩個存在矛盾沖突又是最主要的組成部分，教職工還是最重要的乘車人員。還可以清晰地看出教職工（藍色）和學生（紅色）的占比，在沖突嚴重的時間點上就存在著乘坐不上校車的情況（綠色）。

圖 1

圖 2

構建函數(shù)：校車資源與兩需求量的不同關系。顯然: 校車資源（Y）=教職工需求量（X1）+學生需求量（X2）

但接下來，我們想了解校車乘車資源（Y）受兩個自變量教職工（X1）、學生（X2）分別何種不同程度的影響。于是，由數(shù)據(jù)（Y）與（X1），（Y）與（X2）作出以下兩圖。圖3是教職工與總需求量的散點分布圖，圖4是學生與總需求量的散點分布圖。

校車資源（Y）：樣本數(shù)據(jù)中的“每天每班次實際乘客數(shù)”

教職工需求量（X1）：樣本數(shù)據(jù)中的乘車教職工+未能乘車教職工。實際上，在我們觀測期內(nèi)，未能乘車教職工數(shù)=0，所以教職工需求量=乘車教職工

學生需求量（X2）：樣本數(shù)據(jù)中的乘車學生數(shù)+未能乘車學生=候車學生數(shù)。

圖 3

圖 4

分析：如圖所示，教職工與校車資源的關系較為清晰，且可由此作出擬合函數(shù)（有74.1%的教職工需求量與總需求量可由此多項式解釋）；而學生需求量與需求量卻未能找到恰當?shù)臄M和函數(shù)，分布缺乏特定規(guī)律。

結(jié)論：由于校方申明校車優(yōu)先滿足教師的乘坐需要，使得“未能乘車教職工”數(shù)=0，教師需求基本得到滿足；而學生需求與校車已供應量之間沒有明顯線性關系，可見，學生需求未能滿足，存在供少于求的情況。

（作者單位：南京航空航天大學）