Beregning af usikkerhed og varians for Transportvaneundersøgelsen

Transkript

1 Beregning af usikkerhed og varians for Transportvaneundersøgelsen Hjalmar Christiansen Projektleder, Transportvaneundersøgelsen Center for Transport Analytics, DTU

2 Agenda Transportvaneundersøgelsen Principper for vægtning Metode for beregning af varians Resultater Sammenligning med andre kilder 2

3 Transportvaneundersøgelsen (TU): Et hurtigt overblik Web eller telefon interview Første undersøgelse 1975 Derefter 1981, 1986, og 2006-nu Dine aktiviteter og din transport i går Turdagbog for en dag Baggrundsspørgsmål om person og husstand Kortlægningsundersøgelse Transport i Danmark ca interviews siden 1975 Persontransport interviews siden Personer bosat i Danmark Interview 365 dage om året Alle transportformer : år Siden 2016: over 6 år Alle dage siden den 10. maj 2006 Indenfor Danmarks grænser 3

4 Lidt baggrund Varians og konfidensintervaller har været savnet i TU Hvor sikre er resultaterne? Hvor mange interview skal vi bruge for at kunne beregne [ ]? Særligt aktuelt med projektet om Risiko i Trafikken Hør med i 4. linie, sidste oplæg! 4

5 Vægtningen i TU To trin: 1) Korrektion for svarrater og sampling 2) Justering til kalender og befolkningsstatistik Iterativ marginjustering [Også kendt som IPF eller Raking] Kalender (dato, dagtype, måned, år) Befolkning (køn, fødeår, bopælskommune, hovedstrata) Vægtning for SessionWeight: år for alle år siden 2006 WeightOver6: over 6 år for alle år siden

6 Beregning af varians.. Varians svarende til vægtningen år Vurderes at være mest relevant Varians estimeres ved simulation efter bootstrap metoden Algebraisk beregning ikke mulig med TU vægtning Metoden kan anvendes for alle typer formeludtryk Relevant for Risikoprojektet 6

7 Bootstrap metoden Meget benyttet statistisk simulationsmetode Stikprøven antages at være repræsentativ for den bagvedliggende population Stikprøver af stikprøven kan derfor anvendes til beregninger på fordelingen Rent praktisk: stikprøver med tilbagelægning og samme antal interview som originale base Hermed kan udregnes alle de størrelser man kan være interesseret i fra stikprøven. Rent praktisk gennemføres beregningen som simulation med et begrænset antal stikprøver Beregning af varians er en hovedanvendelse Resultatet fra bootstrap simulationerne anvendes som estimat for den underliggende (ukendte) fordeling 7

8 Hovedresultat Danskerne (10-84 år) transporterer sig som gennemsnit (inkl. erhvervsture, excl. erhvervstransport) Præsenteres nu med konfidensintervaller (p=95%) Pr person pr dag 2016 gns Ture (antal) 3,05 +/- 0,05 2,99 +/- 0,03 Samlet rejsetid (minutter) 59:58 +/- 1:26 59:17 +/- 0:49 Længde (km) 39,33 +/- 1,43 39,67 +/- 0,88 N, Antal TU interview (10-84 år)

9 Sammenligning: Samlet trafikarbejde (Odometeraflæste køretøjer) Samlet trafikarbejde, mio. km (pbil+vbil+taxa+bus+lbil) Transportvaneundersøgelsen Danmarks Statistik og Vejdirektoratet (Odometer) 9

10 Sammenligning: Køretøjer over Storebæltsbroen (N=684 interviews, 911 ture fordelt på 11 år) Mio. køretøjer pr år over Storebæltsbroen Gns. Transportvaneundersøgelsen Storebælt.dk 10

11 Sammenligning: Personkm for S-banen i København (N=3443 delture, fordelt på de 10 år) Mio. personkm, S-tog Gns. Transportvaneundersøgelsen Statistikbanken 11

12 Sammenligning: Cykeltrafik over havnesnittet i København (N=244 interview, fordelt på 5 år) Cykler over Havnesnittet, hverdage Gns. Transportvaneundersøgelsen Københavns Kommunes Tællinger 12

13 Videre proces Angivelse af usikkerhed implementeres nu i udvalgte TU udtræk, som dannes af DTU Beregning af usikkerhed indgår i vores supportberedskab til TU partnerne Det overvejes om/hvordan variansberegningen kan indgå i TU datasæt, således at partnerne selv kan beregne varians og konfidensintervaller 13

14 .? Hjalmar Christiansen Center for Transport Analytics - hjc@transport.dtu.dk