本书是一本“面向应用”的教材，旨在为读者提供各种统计分析和经济计量学建模在交通中的应用。它把理论方法、数据分析与解决实际交通建模问题相结合，既从理论上介绍了统计学中的基本概念及方法，又涵盖了先进的经济计量学建模在交通中的应用。本书前三章是基础内容，重点阐述数理统计的基本概念：参数估计、假设检验、线性回归等主题。后四章逐一介绍几种比较重要并在交通领域中常用的计量经济学模型，包括二元选择模型、计数数据模型、多元离散选择模型及有序离散数据模型。对于每个经济计量模型，提供若千实例、R编程代码和相应的真实数据集，以便读者边学边实践。书末有附录与附表，其中附录介绍了R语言，涵盖R的安装、数据处理及基本的数据分析功能、统计检验功能、绘图功能等主题，以便读者从零开始学习R语言并达到能用其熟练编程建模的目的。
本书适用于工程学、管理学、统计学和数学等专业各年级本科生与一年级研究生，同时也适合作为相关领域研究人员的参考书。

前言
第1章 数理统计的基本概念
1.1 总体和样本
1.1.1 总体和个体
1.1.2 样本
1.1.3 样本数据的整理
1.2 样本函数及统计量
1.2.1 样本矩
1.2.2 样本的偏度和峰度
1.2.3 次序统计量和样本中位数
1.3 三大抽样分布
1.3.1 χ2分布
1.3.2 t分布
1.3.3 F分布
1.4 正态总体统计量的分布
1.4.1 一个正态总体统计量及其分布
1.4.2 两个正态总体统计量及其分布
习题1
第2章 统计推断
2.1 参数估计
2.1.1 参数的点估计
2.1.2 点估计的评价标准
2.1.3 参数的区间估计
2.1.4 正态总体参数的置信区间
2.1.5 比例p的置信区间
2.2 假设检验
2.2.1 假设检验的基本思想
2.2.2 p值
2.2.3 正态总体参数的假设检验
2.2.4 似然比检验
2.3 常用的非参数检验
2.3.1 χ2拟合优度检验
2.3.2 Shapiro-Wilk正态性检验
2.3.3 符号检验、符号秩和检验
2.4 方差分析
2.4.1 单因素方差分析的统计模型
2.4.2 平方和分解
2.4.3 检验统计量
2.4.4 参数估计
2.4.5 案例研究：方差分析在R中的实现
习题2
第3章 线性回归
3.1 线性回归模型
3.2 线性回归模型的参数估计
3.3 回归方程的显著性检验
3.3.1 F检验
3.3.2 t检验
3.3.3 拟合优度及残差分析
3.4 估计和预测
3.4.1 估计问题
3.4.2 预测问题
3.5 案例研究：R中线性回归模型的实现
习题3
第4章 二元选择模型
4.1 广义线性模型介绍
4.2 Logit和Probit模型
4.2.1 变量
4.2.2 模型
4.2.3 Logit模型
4.2.4 Probit模型
4.3 模型估计和结果解释
4.3.1 模型估计
4.3.2 系数解释
4.3.3 边际效应
4.3.4 离散变量的部分边际效应
4.4 模型评估
4.4.1 预测的准确性
4.4.2 拟合优度
4.5 案例研究：R中Logit和Probit模型的实现
习题4
第5章 计数数据模型
5.1 泊松回归模型
5.1.1 泊松模型
5.1.2 系数的解释
5.1.3 边际效应
5.2 负二项式回归模型
5.2.1 负二项式模型
5.2.2 模型估计
5.3 发生率比和过度分散性检验
5.3.1 发生率比
5.3.2 过度分散性检验
5.4 零膨胀计数模型
5.4.1 零膨胀计数模型概率密度函数
5.4.2 零膨胀检验
5.5 模型评估
5.6 案例研究：R中计数数据模型的实现
习题5
第6章 多元离散选择模型
6.1 多元离散选择模型框架和数据结构
6.1.1 模型框架和常用标记
6.1.2 多元离散选择数据结构
6.2 多元Logit（MNL）模型
6.2.1 模型建立
6.2.2 多元Logit和条件Logit模型
6.2.3 狭义多元Logit模型
6.2.4 条件Logit模型
6.2.5 广义MNL模型
6.3 独立于无关的选择项属性
6.4 多元Probit模型
6.5 案例研究：R中多元离散选择模型的实现
习题6
第7章 有序离散数据模型
7.1 有序Probit模型和有序Logit模型
7.1.1 有序Probit模型
7.1.2 有序Logit模型
7.2 模型估计和结果解释
7.2.1 模型估计
7.2.2 系数解释
7.2.3 边际效应
7.3 模型评估
7.4 有序离散数据模型与多元离散选择模型之间的比较
7.5 案例研究：R中有序离散数据模型的实现
习题7
习题答案
参考文献
附录 R简介
A.1 开始使用R
A.2 R中的数据对象
A.3 R中数据导入、导出和基本操作
A.4 R中的基本统计检验
A.5 定义函数
A.6 控制结构
A.7 R中的绘图功能
附表
附表1 标准正态分布表
附表2 卡方分布表
附表3 t分布表
附表4 F分布表
附表5 Shapiro-Wilk正态性检验统计量的系数ai（n）
附表6 Shapiro-Wilk正态性检验的分位数
附表7 Wilcoxon符号秩和检验统计量的分位数