麻省理工数学系博士研究方向（5分钟带你了解MIT数学科研）

麻省理工数学系博士研究方向（5分钟带你了解MIT数学科研）D3 Design: facilities 绿化D2 Diversity: commercial medical education研究目的：提出政策性建议A: 5DD1 Density: 人口，岗位

今天给大家分享

某同学去MIT数学科研的感受

---

DAY:1

1. framework

居民是否会选择轨道交通，或者自行车，甚至步行的交通方式来出行与两大类因素有关

研究目的：提出政策性建议

A: 5D

D1 Density: 人口，岗位

D2 Diversity: commercial medical education

D3 Design: facilities 绿化

D4 Destination: number of destination 可达性

D5 Distance: station CBD

B: 3P

P1 Performance: service time of waiting

P2 Pedestrian: bicycle density

P3 Parking: number price

Q1: 项目1的数据库中有十一个变量，这是一个变量分别代表上述D，P中的哪些指标？

2.PRO2：

轨道交通站点周边居民与非。。区别 if出行距离短。是否because建成环境不同，因果关系。

DAY:2

继续清洗数据，将data2以出行目的分类做表，粘贴修正距离时遇到障碍

相关性分析 D1和D2：

DAY:3

libname pro1 'E:\study';

run;

data pro1.pca1;

set pro1.pca;

drop Pking_Coun Dist_Ter Dist_PuBu;

run;

proc standard data=pro1.pca1 m=0 s=1 out=pro1.prep;

run;

proc princomp data=pro1.prep out=pro1.prin;

var BuUp_Ratio Pop_Den WkPOI_Den Den_Gra Mix_Etpy Rd_Den neg_Expr_Den GrTeta_Den BusSta_Nm neg_dis_ter neg_dis_pub neg_parking;

run;

proc sort;

by prin1;

proc print;

id StatName;

var prin1 prin2;

proc plot;

plot prin2*prin1=StatName/haxis=-5 to 10 by 1 vaxis= -5 to 10;

run;

下一步：构造综合评价函数；

DAY:4

构造综合评价函数，排序，得分布

proc univariate data=pro1.index;

var index;

histogram;

qqplot;

run;

DAY5&DAY6:

method2:

RSR

libname pro1 'E:\study\pro1';

run;

proc rank data=pro1.RSR out=rank1;

var x1-x6 x8 x11;

ranks Rx1-Rx6 Rx8 Rx11;

proc rank descending out=rank2;

var x7 x9 x10 x12;

ranks Rx7 Rx9 Rx10 Rx12;

run;

data pro1.rank;

merge rank1 rank2;

RSR=sum(of Rx1-Rx12)/(12*420);

proc print;

var StatName Rx1-Rx12 RSR ;

run;

proc rank data=pro1.rank out=pro1.rankrsr;

var rsr;

ranks rankrsr;

proc print;

var statname Rx1-Rx12 RSR rankrsr;

run;

data pro1.probil;

set pro1.rankrsr;

p=rankrsr/420;

if rankrsr=10 then do;p=1-1/(4*420);

end;

probil=PROBIT(p) 5;

proc print;

var statname linename rsr p probil;

run;

proc reg data=pro1.probil;

model rsr=probil;

plot rsr*probil;

run;

data pro1.result;

set pro1.probil;

if probil<3.5 then type="TOD";

if 3.5 <= probil<5 then type="TAD";

if 5<=probil<6 then type="TRD";

if probil >= 6 then type="AOD";

proc print;

var statname linename probil RSR type;

proc anova ;

class type;

model RSR=type;

means type/SNK hovtest;

run;

weighted RSR:

data pro1.wrsr;

set pro1.rank;

WRx1=0.081492209*Rx1;

WRx2=0.04557531*Rx2;

WRx3=0.087445066*Rx3;

WRx4=0.092259289*Rx4;

WRx5=0.066290451*Rx5;

WRx6=0.084448662*Rx6;

WRx7=0.068318018*Rx7;

WRx8=0.098711546*Rx8;

WRx9=0.084478626*Rx9;

WRx10=0.089662405*Rx10;

WRx11=0.100639233*Rx11;

WRx12=0.100679185*Rx12;

WRSR=SUM(of WRx1-WRx12)/420;

proc sort;

by WRSR;

proc rank out=wrsr;

var WRSR;

ranks;

proc print;

var Statname WRx1-WRx12 WRSR;

run;

weight of entropy method

0.22814191

0.02381243

0.07072242

0.04469847

0.01105354

0.01842156

0.18322393

0.09947216

DAY7:

Pro 2:

libname pro2 'E:\study\pro2';

run;

* For qualitative variables Input order ”analyst” –Statistics—table analysis—input variables.

* For quantitative variables:

proc anova data=pro2.compare;

class Sta_or_not;

model fam_num below_18 anu_rev tran_fee age after_mov=sta_or_not;

run;

proc anova data=pro2.compareA;

class Sta_or_not;

model pass_fee tran_fee fuel_fee=sta_or_not;

run;

今天的分享就酱紫

明天见

---

想要了解名校科研详情，可以 名校科研-科研顾问-vx：123911280，进行咨询。

想要报名的同学可以点击这里：https://jinshuju.net/f/WWnZW9