跳到正文
收录说明
收录范围
保留计量方法研究、相关统计基础,以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开;身份或相关性证据不足的记录保留待核,补充可靠材料后可重新判断。
预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补;关注作者追溯更早年份,部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审,仍可能遗漏。
本库首次提交范围:2004-06-23 — 2026-10-14。
阅读范围
默认显示本库全部预印本。可选“优先阅读”:至少一位作者同时满足有可核验的本站覆盖期刊正式发表记录,且 OpenAlex 总引用超过 1,000 次。按同一作者身份匹配,两项缺一不可。此筛选提供阅读线索,不作为论文质量判断。
日期与排序
默认按最近修订排序;年份和日期筛选使用首次提交时间。同一 arXiv 编号的修订会合并。仅有月份或年份时,日期区间相交也会纳入。

日期精度:到日 1 篇 · 到月 0 篇 · 到年 0 篇

分类与引用
领域和方法依据题名、摘要初步分类,可人工修正;分类不代表论文质量。引用数采用 OpenAlex 单条关联记录,不合计版本。
更新与 AI 解读
正常题录、可靠摘要与引用同步继续;日、周、月简报按核实的发表与修订日期汇总,历史补录保留在文献库。AI 解读依据可靠摘要或已核实原文片段,已有解读保留供阅读参考;缺少可靠材料的条目保持待解读,浏览页面不会触发生成。
1 篇论文
导出

A Data Fusion Approach for Ride-sourcing Demand Estimation: A Discrete Choice Model with Sampling and Endogeneity Corrections

网约车需求估计的数据融合方法:带抽样和内生性校正的离散选择模型

Ride-sourcing services offered by companies like Uber and Didi have grown rapidly in the last decade. Understanding the demand for these services is essential for planning and managing modern transportation systems. Existing studies develop statistical models for ride-sourcing demand estimation at an aggregate level due to limited data availability. These models lack foundations in microeconomic theory, ignore competition of ride-sourcing with other travel modes, and cannot…

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓