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某交通工程业余博士生想要钻研不同因素对通勤交通形式抉择的影响，对成都两个大型小区（高端和一般）居民别离进行了出行考察，各考察了300人。
其中
Distance：居住地离下班地的间隔（公里）
Pincome：集体年收入（万元）
Hincome：家庭年收入（万元）
Age：年龄
Gender：性别（0：女；1：男）
Car：家庭领有汽车的数量
Education：教育程度（1：初中及以下；2：高中；3：专科；4：本科；5：研究生）
Job：工作类型（1：公司职员；2：工厂工人；3：公务员；4：个体；5：事业单位；6：其余）
People：家里人口数量
Children：家里未成年人数量
Housing：屋宇领有类型（0：租房；1：买房）
Area：屋宇居住面积（平方米）
Mode：次要通勤出行形式（1：汽车；2：公共交通；3：电动自行车；4：其余）
然而小区的编号遗记记录下来。
工作：
判断每个变量时数值型变量还是分类型变量，数组型的计算其均值和方差，分类型的列出每类的频率。
数值型变量为：
Distance：居住地离下班地的间隔（公里）
Pincome：集体年收入（万元）
Hincome：家庭年收入（万元）
Age：年龄
Car：家庭领有汽车的数量
People：家里人口数量
Children：家里未成年人数量
Area：屋宇居住面积（平方米）
分类型变量为：
Gender：性别（0：女；1：男）
Education：教育程度（1：初中及以下；2：高中；3：专科；4：本科；5：研究生）
Job：工作类型（1：公司职员；2：工厂工人；3：公务员；4：个体；5：事业单位；6：其余）
Housing：屋宇领有类型（0：租房；1：买房）
Mode：次要通勤出行形式（1：汽车；2：公共交通；3：电动自行车；4：其余）
分类型变量为：
Gender：性别（0：女；1：男）
Education：教育程度（1：初中及以下；2：高中；3：专科；4：本科；5：研究生）
Job：工作类型（1：公司职员；2：工厂工人；3：公务员；4：个体；5：事业单位；6：其余）
Housing：屋宇领有类型（0：租房；1：买房）
Mode：次要通勤出行形式（1：汽车；2：公共交通；3：电动自行车；4：其余）
判断每个受访者所在的小区。=============
依据居住地间隔 ，咱们应用kmean聚类将样本分成2个类别，并保留后果到小区变量中。
后果如图所示。
聚类核心后果如下
每个样本的聚类信息：
剖析不同小区居民的均匀出行间隔、均匀家庭收入、年龄散布、性别散布、家庭人口数和受教育水平有什么区别吗？---------------------------------------------------
从均值比拟的后果来来看，第1个类别的工作里小区工作间隔较短，第三个类别年龄较小，第一个小区家庭人口较大，教育程度第四个小区较低。
而后对不同聚类类别的数据进行独立样本t测验。
由上表中的后果： distance的sig>0.05，可知： distance无显著区别。
对每个小区别离建模（逻辑回归和决策树），看哪个模型对出行形式抉择的拟合更好（比拟模型在测验样本里的体现，而不是训练样本），并剖析各个变量如何影响通勤交通形式的抉择。
首先对1区的样本进行决策树模型
能够看到间隔 支出、家庭人口数和性别对出行形式有较大的影响，男性出行以电动车为主，女性也有一部分以公交出行为主，从家庭人口数来看，大于2人的家庭出行以公交车为主。
而后应用逻辑回归进行预测
由后果来看整个逻辑回归的表达式是显著的；由“似然比测验”表格可知所有变量的显著性程度均小于0.05，可知自变量对于因变量mode都是显著的；而在参数估计中可得，自变量的显著性程度较低，即这些变量和mode是有关系的。
对2区出行数据进行决策树模型剖析
从后果来看，决策树分类模型能够看到区2的出行形式次要受到间隔的影响。若间隔较大，则出行形式以汽车和电瓶车为主，若间隔较小，则以公交车为主。
对区2的出行数据进行逻辑回归
由后果来看整个逻辑回归的表达式是显著的；由“似然比测验”表格可知所有变量的显著性程度均小于0.05，可知自变量对于因变量mode都是显著的；而在参数估计中可得，自变量的显著性程度较低，即这些变量和mode是有关系的。
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