Mode choice
முறை தேர்வு பகுப்பாய்வு என்பது போக்குவரத்து திட்டமிடலின் வழக்கமான நான்கு-படி போக்குவரத்து முன்கணிப்பு மாதிரியின் மூன்றாவது படியாகும், இது பயண விநியோகம் மற்றும் முந்தைய பாதை ஒதுக்கீட்டைப் பின்பற்றுகிறது. பயண விநியோகத்தால் வழங்கப்பட்ட தோற்றம்-இலக்கு அட்டவணை உள்ளீடுகளிலிருந்து, முறை தேர்வு பகுப்பாய்வு பயணிகள் ஒரு குறிப்பிட்ட போக்குவரத்து முறையைப் பயன்படுத்துவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளைத் தீர்மானிக்க மாதிரியை அனுமதிக்கிறது. இந்த நிகழ்தகவுகள் மாதிரி பங்கு என்று அழைக்கப்படுகின்றன, மேலும் ஒவ்வொரு சாத்தியமான முறையையும் பயன்படுத்தி எடுக்கப்பட்ட பயணங்களின் அளவை மதிப்பிடுவதற்கு பயன்படுத்தப்படலாம். சிகாகோ பகுதி போக்குவரத்து ஆய்வு (சிஏடிஎஸ்) உருவாக்கிய ஆரம்பகால போக்குவரத்து திட்டமிடல் மாதிரி போக்குவரத்தில் கவனம் செலுத்தியது. போக்குவரத்து மூலம் எவ்வளவு பயணம் தொடரும் என்பதை அறிய அது விரும்பியது. சிஏடிஎஸ் போக்குவரத்து பயணங்களை இரண்டு பிரிவுகளாகப் பிரித்ததுஃ மத்திய வணிக மாவட்டத்திற்கான பயணங்கள், அல்லது சிபிடி (முக்கியமாக சுரங்கப்பாதை/உயர்த்தப்பட்ட போக்குவரத்து, விரைவு பேருந்துகள் மற்றும் பயணிகள் ரயில்கள் மூலம்) மற்றும் பிற (முக்கியமாக உள்ளூர் பேருந்து அமைப்பில்). பிந்தையதைப் பொறுத்தவரை, வாகன உரிமையாளர் மற்றும் பயன்பாட்டின் அதிகரிப்பு பஸ் பயன்பாட்டிற்கு எதிரான ஒரு பரிமாற்றமாக இருந்தது; போக்கு தரவு பயன்படுத்தப்பட்டது. சிபிடி நில பயன்பாடுகளின் கணிப்புகளுடன் வரலாற்று முறை தேர்வு தரவைப் பயன்படுத்தி சிபிடி பயணம் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்டது. ஓரளவு ஒத்த நுட்பங்கள் பல ஆய்வுகளில் பயன்படுத்தப்பட்டன. உதாரணமாக, சிஏடிஎஸ்-க்கு இரண்டு தசாப்தங்களுக்குப் பிறகு, லண்டன் ஆய்வு அடிப்படையில் அதே நடைமுறையைப் பின்பற்றியது, ஆனால் இந்த விஷயத்தில், ஆராய்ச்சியாளர்கள் முதலில் பயணங்களை நகரின் உட்புறத்திலும் வெளிப்புறத்திலும் செய்ததாகப் பிரித்தனர். இந்த நடைமுறை பின்பற்றப்பட்டது, ஏனெனில் வருமானம் (வாகனங்களின் கொள்முதல் மற்றும் பயன்பாட்டின் விளைவாக) இயக்க முறை தேர்வு என்று கருதப்பட்டது. திசைதிருப்பல் வளைவு நுட்பங்கள் சிஏடிஎஸ் திசைதிருப்பல் வளைவு நுட்பங்களைக் கொண்டிருந்தது மற்றும் சில பணிகளுக்கு அவற்றைப் பயன்படுத்தியது. முதலில், சிஏடிஎஸ் தெருக்கள் மற்றும் தமனி சாலைகளில் இருந்து முன்மொழியப்பட்ட விரைவுச் சாலைகளுக்கு வாகன போக்குவரத்தை திசை திருப்புவது குறித்து ஆய்வு செய்தது. நகரங்களைச் சுற்றி கட்டப்பட்ட புறவழிச் சாலைகளுக்கு திசைதிருப்பல் வளைவுகளும் பயன்படுத்தப்பட்டன, இதனால் எந்த சதவீத போக்குவரத்து புறவழிச் சாலையைப் பயன்படுத்தும் என்பதைக் கண்டறிய முடியும். திசைதிருப்பல் வளைவு பகுப்பாய்வின் முறை தேர்வு பதிப்பு இந்த வழியில் தொடர்கிறதுஃ ஒருவர் ஒரு விகிதத்தை உருவாக்குகிறார், சொல்லுங்கள்ஃ எங்கேஃ செமீ = முறை எம் மற்றும் ஆர் மூலம் பயண நேரம் வடிவத்தில் அனுபவ தரவுஃ நாம் கணக்கிடப்பட்ட ஆர் கொடுக்கப்பட்டால், வரைபடம் நமக்குச் சொல்கிறது சந்தையில் உள்ள பயனர்களின் சதவீதம் போக்குவரத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கும். நுட்பத்தில் ஒரு மாறுபாடு திசைதிருப்பல் விகிதத்தில் நேரத்தை விட செலவுகளைப் பயன்படுத்துவதாகும். நேரம் அல்லது செலவு விகிதத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான முடிவு கையில் உள்ள சிக்கலை இயக்குகிறது. போக்குவரத்து முகமைகள் பல்வேறு வகையான சூழ்நிலைகளுக்கு திசைதிருப்பல் வளைவுகளை உருவாக்கின, எனவே வருமானம் மற்றும் மக்கள் தொகை அடர்த்தி போன்ற மாறிகள் மறைமுகமாக நுழைந்தன. திசைதிருப்பல் வளைவுகள் அனுபவ அவதானிப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, மேலும் அவற்றின் முன்னேற்றம் சிறந்த (மேலும் மேலும் சுட்டிக்காட்டப்பட்ட) தரவுகளின் விளைவாகும். வளைவுகள் பல சந்தைகளுக்கு கிடைக்கின்றன. தரவு மற்றும் வரிசை முடிவுகளைப் பெறுவது கடினம் அல்ல. போக்குவரத்தின் விரிவாக்கம் ஆபரேட்டர்கள் மற்றும் திட்டமிடுபவர்களால் தரவு மேம்பாட்டை ஊக்குவித்துள்ளது. யாக்கோவ் ஜஹாவியின் UMOT ஆய்வுகள், முன்பு விவாதிக்கப்பட்டன, திசைதிருப்பல் வளைவுகளின் பல எடுத்துக்காட்டுகளைக் கொண்டுள்ளன. ஒரு வகையில், திசைதிருப்பல் வளைவு பகுப்பாய்வு என்பது நிபுணத்துவ அமைப்பு பகுப்பாய்வு ஆகும். திட்டமிடுபவர்கள் சுற்றுப்புறங்களை "கண் பார்வை" செய்ய முடியும் மற்றும் பாதைகள் மற்றும் நாளின் நேரத்தின் மூலம் போக்குவரத்து பயணிகளை மதிப்பிட முடியும். அதற்கு பதிலாக, திசைதிருப்பல் அனுபவபூர்வமாக கவனிக்கப்பட்டு விளக்கப்படங்கள் வரையப்படுகின்றன. தனித்தனி பயணத் தேவை மாதிரிகள் போக்குவரத்து உருவாக்கம் குறித்த இணைப்பில் பயணத் தேவைக் கோட்பாடு அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. 1962 ஆம் ஆண்டில் ஸ்டான் வார்னரின் பணியைத் தொடர்ந்து உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் தொகுப்பு இந்தத் துறையின் மையமாகும் (நகர்ப்புற பயணத்தில் மூலோபாய தேர்வு முறைஃ பைனரி தேர்வின் ஆய்வு). CATS இன் தரவைப் பயன்படுத்தி, வார்னர் உயிரியல் மற்றும் உளவியல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி வகைப்படுத்தல் நுட்பங்களை ஆராய்ந்தார். வார்னர் மற்றும் பிற ஆரம்பகால புலனாய்வாளர்களிடமிருந்து கட்டியெழுப்பப்பட்டு, தனித்தனி தேவை மாதிரிகள் தோன்றின. தனிநபர்கள் கவனிப்பின் அடிப்படை அலகுகள் என்பதில் பகுப்பாய்வு பிரிக்கப்பட்டுள்ளது, ஆனால் மாதிரிகள் மக்கள்தொகையின் தேர்வு நடத்தையை விவரிக்கும் ஒற்றை அளவுருக்களின் தொகுப்பை வழங்குகின்றன. நடத்தை நுழைகிறது, ஏனெனில் கோட்பாடு பொருளாதாரத்திலிருந்து நுகர்வோர் நடத்தை கருத்துக்கள் மற்றும் உளவியலில் இருந்து தேர்வு நடத்தை கருத்துகளின் பகுதிகளைப் பயன்படுத்தியது. கலிபோர்னியா பல்கலைக்கழகம், பெர்க்லி (குறிப்பாக டேனியல் மெக்ஃபாடன், அவரது முயற்சிகளுக்காக பொருளாதாரத்தில் நோபல் பரிசை வென்றவர்) மற்றும் மாசசூசெட்ஸ் இன்ஸ்டிடியூட் ஆப் டெக்னாலஜி (மோஷே பென்-அகிவா) (மற்றும் எம்ஐடி தொடர்புடைய ஆலோசனை நிறுவனங்களில், குறிப்பாக கேம்பிரிட்ஜ் சிஸ்டமேடிக்ஸ்) ஆராய்ச்சியாளர்கள் தேர்வு மாதிரிகள், நேரடி தேவை மாதிரிகள் (டிடிஎம்), சீரற்ற பயன்பாட்டு மாதிரிகள் (ஆர்யூஎம்) அல்லது அதன் மிகவும் பயன்படுத்தப்படும் வடிவத்தில், மல்டினாமியல் லாஜிட் மாடல் (எம்என்எல்) என அறியப்பட்டதை உருவாக்கினர். தேர்வு மாதிரிகள் நிறைய கவனத்தையும் வேலையையும் ஈர்த்துள்ளன; பயண நடத்தை ஆராய்ச்சிக்கான சர்வதேச சங்கத்தின் நடவடிக்கைகள் மாதிரிகளின் பரிணாமத்தை விவரிக்கின்றன. நவீன போக்குவரத்து திட்டமிடல் மற்றும் போக்குவரத்து பொறியியல் பாடப்புத்தகங்களில் இந்த மாதிரிகள் கையாளப்படுகின்றன. விரைவான மாதிரி வளர்ச்சிக்கு ஒரு காரணம் உணரப்பட்ட தேவை. திசைதிருப்பல் வளைவுகளில் பயன்படுத்தப்படும் வகையின் அனுபவ அனுபவம் இல்லாத அமைப்புகள் (குறிப்பாக போக்குவரத்து அமைப்புகள்) முன்மொழியப்பட்டன. தேர்வு மாதிரிகள் இரண்டுக்கும் மேற்பட்ட மாற்று வழிகளின் ஒப்பீடு மற்றும் மாற்று வழிகளின் பண்புகளின் முக்கியத்துவத்தை அனுமதிக்கின்றன. மொத்த பகுப்பாய்வில் குறைவாகவும், அதிக நடத்தை உள்ளடக்கத்துடன் கூடிய ஒரு பகுப்பாய்வு நுட்பத்திற்கான பொதுவான விருப்பம் இருந்தது. மேலும் ஈர்ப்பும் இருந்தது, ஏனென்றால் தேர்வு மாதிரிகள் தர்க்கரீதியான மற்றும் நடத்தை வேர்களைக் கொண்டுள்ளன, அவை 1920 களில் நீட்டிக்கப்பட்டுள்ளன, அதே போல் கெல்வின் லான்காஸ்டரின் நுகர்வோர் நடத்தை கோட்பாடு, பயன்பாட்டுக் கோட்பாடு மற்றும் நவீன புள்ளிவிவர முறைகளில் வேர்கள் உள்ளன. உளவியல் வேர்கள் ஆரம்பகால உளவியல் பணி வழக்கமான பரிசோதனையை உள்ளடக்கியதுஃ இங்கே எடைகள் கொண்ட இரண்டு பொருள்கள் உள்ளன, டபிள்யூ 1 மற்றும் டபிள்யூ 2, இது கனமானது? அத்தகைய ஒரு பரிசோதனையின் கண்டுபிடிப்பு என்னவென்றால், எடையிலுள்ள வேறுபாடு அதிகமாக இருந்தால், சரியாகத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான நிகழ்தகவு அதிகமாக இருக்கும். சரியான முடிவில் உள்ளதைப் போன்ற வரைபடங்கள். லூயிஸ் லியோன் தர்ஸ்டோன் (1920 களில்) எடை, w = v + e, இங்கு v என்பது உண்மையான எடை மற்றும் e என்பது E (e) = 0 உடன் சீரற்றது என்று முன்மொழிந்தார். e பொதுவாக மற்றும் ஒரே மாதிரியாக விநியோகிக்கப்படுகிறது (NID) என்ற அனுமானம் பைனரி புராபிட் மாதிரியை அளிக்கிறது. பொருளாதாரவியல் உருவாக்கம் பொருளாதார வல்லுநர்கள் இயற்பியல் எடைகளைக் காட்டிலும் பயன்பாட்டைக் கையாளுகிறார்கள், மேலும் கவனிக்கப்பட்ட பயன்பாடு = சராசரி பயன்பாடு + சீரற்ற சொல் என்று கூறுகிறார்கள். x என்ற பொருளின் பண்புகள் கருத்தில் கொள்ளப்பட வேண்டும், எனவே நம்மிடம் u (x) = v (x) + e (x) உள்ளது. தர்ஸ்டனின் அனுமானத்தை நாம் பின்பற்றினால், நம்மிடம் மீண்டும் ஒரு புராபிட் மாடல் உள்ளது. பிழை சொற்கள் சுயாதீனமாகவும் ஒரே மாதிரியாகவும் ஒரு வெய்புல், கும்பல் வகை I அல்லது இரட்டை அதிவேக விநியோகத்துடன் விநியோகிக்கப்படுகின்றன என்று கருதுவது ஒரு மாற்றாகும். (அவை மிகவும் ஒத்தவை, மேலும் அவற்றின் வால்களில் (தடிமனாக) சாதாரண விநியோகத்திலிருந்து சற்று வேறுபடுகின்றன). இது மல்டினாமியல் லாஜிட் மாடலை (எம்என்எல்) வழங்குகிறது. பயன்படுத்தக்கூடிய பிற விநியோகங்களுடன் ஒப்பிடும்போது வெய்புல் விரும்பத்தக்க பண்புகளைக் கொண்டுள்ளது என்று டேனியல் மெக்ஃபாடன் வாதிட்டார். மற்றவற்றுடன், பிழை சொற்கள் பொதுவாகவும் ஒரே மாதிரியாகவும் விநியோகிக்கப்படுகின்றன. லாஜிட் மாடல் என்பது ஒரு பயன்முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான நிகழ்தகவு மற்றும் ஒரு பயன்முறையைத் தேர்ந்தெடுக்காத நிகழ்தகவு ஆகியவற்றின் பதிவு விகிதமாகும். நாம் முன்பு மதிப்பிட்ட லாஜிட் மாடல் மற்றும் எஸ்-வளைவுகளுக்கு இடையிலான கணித ஒற்றுமையைக் கவனியுங்கள், இருப்பினும் இங்கே பங்கு நேரத்தை விட பயன்பாட்டுடன் அதிகரிக்கிறது. ஒரு தேர்வு மாதிரியின் மூலம் ஒரு முறையைப் பயன்படுத்தும் பயணிகளின் பங்கை நாங்கள் விளக்குகிறோம் (அல்லது ஒரு தனிப்பட்ட பயணி ஒரு முறையைப் பயன்படுத்துவதற்கான நிகழ்தகவு பயணிகளின் எண்ணிக்கையால் பெருக்கப்படுகிறது). எஸ்-வளைவுகளுடனான ஒப்பீடு, முறைகள் (அல்லது தொழில்நுட்பங்கள்) அவற்றின் பயன்பாடு அதிகரிக்கும் போது ஏற்றுக்கொள்ளப்படுகின்றன என்பதைக் குறிக்கிறது, இது பல காரணங்களுக்காக காலப்போக்கில் நிகழ்கிறது. முதலாவதாக, பயன்பாடு என்பது நெட்வொர்க் விளைவுகளின் செயல்பாடாக இருப்பதால், அதிக பயனர்கள், அதிக மதிப்புமிக்க சேவை, நெட்வொர்க்கில் சேருவது தொடர்பான பயன்பாடு அதிகமாக இருக்கும். இரண்டாவதாக, பயனர் செலவுகள் குறைவதால் பயன்பாடு அதிகரிக்கிறது, இது நிலையான செலவுகள் அதிக பயனர்களுக்கு பரவும்போது நிகழ்கிறது (மற்றொரு நெட்வொர்க் விளைவு). மூன்றாவது தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்கள், அவை காலப்போக்கில் நிகழ்கின்றன மற்றும் பயனர்களின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும் போது, ஒப்பீட்டு செலவைக் குறைக்கின்றன. பயன்பாட்டு வெளிப்பாட்டின் ஒரு எடுத்துக்காட்டு கொடுக்கப்பட்டுள்ளதுஃ இதில் பை = முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான நிகழ்தகவு i. PA = தானியங்கி சிஏ எடுக்கும் நிகழ்தகவு, cT = வாகனத்தின் விலை, போக்குவரத்து tA, tT = வாகனத்தின் பயண நேரம், போக்குவரத்து I = வருமானம் N = பயணிகளின் எண்ணிக்கை இயற்கணிதத்துடன், மாதிரியை அதன் மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் வடிவத்திற்கு மொழிபெயர்க்கலாம்ஃ இந்த மாதிரியின் மதிப்பீடு மற்றும் பயன்பாடு குறித்து இரண்டு முரண்பட்ட அறிக்கைகளை வெளியிடுவது நியாயமானதுஃ இது ஒரு "அட்டைகளின் வீடு" மற்றும் தொழில்நுட்ப ரீதியாக திறமையான மற்றும் சிந்தனைமிக்க ஆய்வாளரால் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது பயனுள்ளதாக இருக்கும். "அட்டைகளின் வீடு" சிக்கல் பெரும்பாலும் மாதிரி விவரக்குறிப்பின் பயன்பாட்டுக் கோட்பாட்டு அடிப்படையிலிருந்து எழுகிறது. பரவலாக, பயன்பாட்டுக் கோட்பாடு (1) பயனர்கள் மற்றும் சப்ளையர்கள் சந்தையைப் பற்றிய சரியான தகவல்களைக் கொண்டுள்ளனர்; (2) அவர்கள் தீர்மானகரமான செயல்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளனர் (அதே விருப்பங்களை எதிர்கொண்டு, அவர்கள் எப்போதும் அதே தேர்வுகளைச் செய்வார்கள்); மற்றும் (3) மாற்று வழிகளை மாற்றுவது செலவு இல்லாதது என்று கருதுகிறது. இந்த அனுமானங்கள் நடத்தை பற்றி அறியப்பட்டவற்றுடன் சரியாக பொருந்தவில்லை. மேலும், உலகளாவிய பயன்பாட்டு அளவுகோல் இல்லாததால், மக்கள்தொகை முழுவதும் பயன்பாட்டை திரட்டுவது சாத்தியமற்றது. ஒரு விருப்பத்திற்கு நிகர பயன்பாடு ujk (விருப்பம் k, நபர் j) உள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம். ஒரு பொருள் மற்றும் நபர் J இன் பண்புகளின் செயல்பாடான ஒரு முறையான பகுதி vjk ஐக் கொண்டிருப்பதை நாம் கற்பனை செய்யலாம், மேலும் ஒரு சீரற்ற பகுதி ejk, இது சுவைகள், அவதானிப்பு பிழைகள் மற்றும் பிற விஷயங்களைக் குறிக்கிறது (இது இங்கே மங்கலாகிறது). (வாகனம் போன்ற ஒரு பொருளுக்கு பயன்பாடு இல்லை, இது பயன்பாட்டைக் கொண்ட ஒரு வாகனத்தின் பண்புகளாகும்.) e இன் அறிமுகம் சில திரட்டல்களைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது. மேலே குறிப்பிட்டுள்ளபடி, கவனிக்கக்கூடிய பயன்பாட்டை ஒரு செயல்பாடாக நாம் கருதுகிறோம்ஃ இதில் ஒவ்வொரு மாறியும் தானியங்கி பயணத்தின் சிறப்பியல்பைக் குறிக்கிறது. மதிப்பு β0 ஒரு மாற்று குறிப்பிட்ட மாறிலி என்று அழைக்கப்படுகிறது. பெரும்பாலான மாடலர்கள் இது சமன்பாட்டிலிருந்து விடுபட்ட பண்புகளைக் குறிக்கிறது என்று கூறுகிறார்கள் (எ. கா., ஒரு முறையின் அரசியல் சரியான தன்மை, நான் போக்குவரத்தை எடுத்துக் கொண்டால் நான் தார்மீக ரீதியாக நியாயமானவனாக உணர்கிறேன், எனவே β0 ஆட்டோமொபைலுக்கு எதிர்மறையாக இருக்கலாம்), ஆனால் இது பிழை சொற்களான என்ஐடி செய்யத் தேவையான அனைத்தையும் உள்ளடக்கியது. பொருளாதார அளவீட்டு மதிப்பீடு இப்போது சில தொழில்நுட்ப விஷயங்களுக்கு திரும்புகையில், v (x) ஐ எவ்வாறு மதிப்பிடுவது? பயன்பாடு (v (x)) கவனிக்கத்தக்கதாக இல்லை. நாம் கவனிக்கக்கூடியது தேர்வுகள் மட்டுமே (0 அல்லது 1 என அளவிடப்படுகிறது), மேலும் 0 முதல் 1 வரையிலான தேர்வுகளின் நிகழ்தகவுகளைப் பற்றி பேச விரும்புகிறோம். (0 கள் மற்றும் 1 களில் நாம் ஒரு பின்னடைவைச் செய்தால், ஒரு தானியங்கியை எடுப்பதற்கான 1.4 அல்லது-0.2 நிகழ்தகவை நாம் அளவிடலாம்.) மேலும், பிழை விதிமுறைகளின் விநியோகம் பொருத்தமான புள்ளிவிவர பண்புகளைக் கொண்டிருக்காது. எம்என்எல் அணுகுமுறை இந்த செயல்பாட்டு வடிவத்தின் அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு மதிப்பீட்டைச் செய்வதாகும். நிகழ்தகவு செயல்பாடுஃ அதிகபட்ச L * என மதிப்பிடப்பட்ட அளவுருக்களை நாம் தீர்க்கிறோம். இது பின்வரும் போது நிகழ்கிறதுஃ பொருட்கள் தொகையாக மாறுவதால், பதிவு-வாழ்வாதாரத்துடன் வேலை செய்வது எளிதானதுஃ ஜான் பிட்ஸனின் போக்குவரத்து பொருளாதாரக் குறிப்புகளிலிருந்து ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட ஒரு உதாரணத்தைக் கவனியுங்கள். X ஒரு பைனரி மாறி என்று வைத்துக்கொள்வோம், இது நிகழ்தகவு γ உடன் 1 க்கு சமமாகவும், நிகழ்தகவு (1− காமா) உடன் 0 க்கு சமமாகவும் இருக்கும். பின்னர் f (0) = (1 − γ) மற்றும் f (1) = γ. நம்மிடம் X இன் 5 அவதானிப்புகள் உள்ளன என்று வைத்துக்கொள்வோம், இது மாதிரியை {1,1,1,0,1} தருகிறது. γ இன் அதிகபட்ச நிகழ்தகவு மதிப்பீட்டாளரைக் கண்டறிய γ இன் பல்வேறு மதிப்புகளை ஆராய்ந்து, இந்த மதிப்புகளுக்கு மாதிரியை வரைவதற்கான நிகழ்தகவை தீர்மானிக்கவும் {1,1,1,0,1} γ மதிப்பு 0 ஐ எடுத்துக் கொண்டால், நமது மாதிரியை வரைவதற்கான நிகழ்தகவு 0 ஆகும். γ என்பது 0.1 ஆக இருந்தால், நமது மாதிரியைப் பெறுவதற்கான நிகழ்தகவுஃ f (1,1,1,0,1) = f (1) f (1) f (0) f (1) = 0.1 × 0.1 × 0.1 × 0.9 × 0.1 = 0.00009 γ வரம்பிற்கு மேல் நமது மாதிரியைப் பெறுவதற்கான நிகழ்தகவை நாம் கணக்கிடலாம்-இது நமது நிகழ்தகவு செயல்பாடு. ஒரு லாஜிட் மாதிரியில் n சுயாதீன அவதானிப்புகளுக்கான நிகழ்தகவு செயல்பாடு பின்வருமாறுஃ Yi = 1 அல்லது 0 (எ. கா. தானியங்கி அல்லது தானியங்கி அல்ல) மற்றும் பை = யி = 1 ஐக் கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவு பதிவு நிகழ்தகவு பின்வருமாறுஃ பைனாமியல் (இரண்டு மாற்று) லாஜிட் மாதிரியில், எனவே பதிவு-லைக்லிஹுட் செயல்பாடு பகுதி வழித்தோன்றல்களை பூஜ்ஜியத்திற்கு அமைக்கும் வகையில் அதிகரிக்கப்படுகிறதுஃ மேற்கூறியவை நவீன எம். என். எல் தேர்வு மாதிரியின் சாரத்தை வழங்குகிறது. "சிவப்பு பஸ், நீல பஸ்" சிக்கல்; நெஸ்டட் மாடல்களின் பயன்பாடு (எ. கா., ஆட்டோ மற்றும் டிரான்ஸிட் இடையேயான தேர்வை மதிப்பிடுதல், பின்னர் ரயில் மற்றும் பஸ் டிரான்ஸிட் இடையேயான தேர்வை மதிப்பிடுதல்); நுகர்வோரின் உபரி அளவீடுகள் எவ்வாறு பெறப்படலாம்; மற்றும் மாதிரி மதிப்பீடு, பொருத்தத்தின் நல்ல தன்மை போன்றவை தொடப்படாத கூடுதல் தலைப்புகளில் அடங்கும். இந்த தலைப்புகளுக்கு ஒர்டுசர் மற்றும் வில்லும்ஸன் (2001) போன்ற பாடப்புத்தகத்தைப் பார்க்கவும். வேர்களுக்குத் திரும்புதல் மேலே உள்ள விவாதம் பொருளாதார வல்லுநரின் பயன்பாட்டு சூத்திரத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. எம்என்எல் மாடலிங் உருவாக்கப்பட்ட நேரத்தில் உளவியலாளரின் தேர்வு வேலையில் சிறிது கவனம் செலுத்தப்பட்டது (எ. கா., லூஸின் தனிப்பட்ட தேர்வு நடத்தை, 1959 இல் விவாதிக்கப்பட்ட லூஸின் தேர்வு கோட்பாடுகள்). கணக்கீட்டு செயல்முறை மாதிரியில் இது ஒரு பகுப்பாய்வு பக்கத்தைக் கொண்டுள்ளது. மக்கள் தேர்வு செய்யும்போது அல்லது பிரச்சினைகளைத் தீர்க்கும்போது அவர்கள் எப்படி சிந்திக்கிறார்கள் என்பதற்கு முக்கியத்துவம் அளிக்கப்படுகிறது (பார்க்க நியூவெல் மற்றும் சைமன் 1972). வேறுவிதமாகக் கூறினால், பயன்பாட்டுக் கோட்பாட்டிற்கு மாறாக, இது தேர்வு அல்ல, ஆனால் தேர்வு செய்யப்பட்ட விதத்தை வலியுறுத்துகிறது. இது நீண்ட மற்றும் குறுகிய கால நினைவகம், விளைவுகள் மற்றும் சிந்தனை மற்றும் முடிவு செயல்முறைகளின் பிற அம்சங்களைக் கருத்தில் கொண்டு பயணத் தேர்வுகள் மற்றும் செயல்பாடுகளின் நிகழ்ச்சி நிரல்களுக்கான கருத்தியல் கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. இது தகவல்களைத் தேடும் மற்றும் செயல்படும் விதத்தைக் கையாளும் விதிகளின் வடிவத்தை எடுக்கிறது. போக்குவரத்து வேலைகளில் நடத்தை பகுப்பாய்வில் அதிக கவனம் செலுத்தப்பட்டாலும், நவீன உளவியல் கருத்துக்களில் சிறந்தவை மட்டுமே இந்தத் துறையில் நுழையத் தொடங்கியுள்ளன. (எ. கா. கோலெட்ஜ், குவான் மற்றும் கார்லிங் 1984; கார்லிங், குவான் மற்றும் கோலெட்ஜ் 1994). வெளிப்புற இணைப்புகள் போக்குவரத்து அமைப்புகள் பகுப்பாய்வு மாதிரி-டிஎஸ்ஏஎம் என்பது அமெரிக்காவில் நகரங்களுக்கிடையேயான பயண நடத்தையை முன்னறிவிப்பதற்கான நாடு தழுவிய போக்குவரத்து திட்டமிடல் மாதிரியாகும். கார்லிங், டாமி, மீ-போ குவான் மற்றும் ரெஜினால்ட் ஜி. கோலெட்ஜ் ஆகியோருக்கு பணம் செலுத்தும் விருப்பமும் விமான ஹைப்பர்மோபிலிட்டி (பயணம்) மாடல் பகிர்வு பயண நடத்தையின் சுற்றுச்சூழல் தாக்கத்தையும் பார்க்கவும். வீட்டு செயல்பாட்டு திட்டமிடல், போக்குவரத்து ஆராய்ச்சி, 22பி, பக்கங்கள். 333-353. 1994 ஆம் ஆண்டு. கோலெட்ஜ். ரெஜினால்ட் ஜி., மேய் போ க்வான் மற்றும் டாமி கார்லிங், "குடும்ப பயண முடிவுகளின் கணக்கீட்டு செயல்முறை மாடலிங்", பிராந்திய அறிவியலில் ஆவணங்கள், 73, பக்கங்கள். 1984. லான்காஸ்டர், கே. ஜே. நுகர்வோர் கோட்பாட்டிற்கான ஒரு புதிய அணுகுமுறை. ஜர்னல் ஆஃப் பொலிட்டிக்கல் எகானமி, 1966. 74 (2): p. 132-157. லூஸ், டங்கன் ஆர். (1959). தனிப்பட்ட தேர்வு நடத்தை, ஒரு கோட்பாட்டு பகுப்பாய்வு. நியூயார்க், வில்லி. நெவெல், ஏ. மற்றும் சைமன், எச். ஏ. (1972). மனிதப் பிரச்சினையைத் தீர்ப்பது. எங்கில்வுட் கிளிஃப்ஸ், NJ: ப்ரெண்டிஸ் ஹால். ஒர்டுசர், ஜுவான் டி டியோஸ் மற்றும் எல். ஜி. வில்லும்ஸனின் மாடலிங் டிரான்ஸ்போர்ட். மூன்றாம் பதிப்பு. வில்லி அண்ட் சன்ஸ். 2001, தர்ஸ்டோன், எல். எல். (1927). ஒப்பீட்டு தீர்ப்பின் சட்டம். உளவியல் ஆய்வு, 34,278-286. வார்னர், ஸ்டான் 1962 நகர்ப்புற பயணத்தில் மூலோபாய தேர்வு முறைஃ பைனரி தேர்வு போக்குவரத்து திட்டமிடல் பற்றிய ஆய்வு