2202,0004,0006,0008,00010,00012,00014,00016,0000-49,99950,000-99,999100,000-149,999150,000-199,999200,000-249,999250,000-299,999300,000-349,999350,000-399,999400,000-449,999450,000-499,999500,000-549,999550,000-599,999600,000-649,999650,000-699,999700,000-749,999750,000-799,999800,000-849,999850,000-899,999900,000-949,999950,000-999,9991,000,000-車両台数(台)（旧）走行距離計表示値旧走行距離計表示値走行距離計表示値 図 4-1 個別統計データで得られた営業用バスの（旧）走行距離計表示値の分布 4－3.B法による営業用バスの年間平均走行距離 本研究で提案するB法（式(8)から式(12)）に適用する個別統計データを得るための設定条件を表 4-3に示す。全車両台数Nexistence, jは109,408台であり、そのうち、異常値と考えられるデータを除いたサンプル車両台数Nsample, jは98,815台であった。式(12)よりサンプル率は90.3%となった。式(8)・式(9)・式(10)・式(11)より、サンプル車両の走行期間の走行距離の総計は4,118,881,000kmとなり、車検間の走行期間TVIjは1年であることから、B法による営業用バス1台当たりの年間平均走行距離は、41,683 kmとなった。 なお、今回使用した表 4-3に示す設定条件のデータでは、初度登録年月が2016年3月以前であるかの判別ができないため、3回目以降の車検を受けているサンプルであるかを判別できない。そのため、旧走行距離計指示値が記載されていない(k2=0)サンプルは除外することとした。本来であれば、集計項目に初度登録年月として、2016年3月以前とそれ以降のそれぞれの集計を加えるべきである。 また、B法を用いた場合、図 4-2に示すように、年間平均走行距離の台数分布を求めることができるというメリットもある。年間平均走行距離の分布としては、30,000kmから50,000kmの範囲の頻度が高いこと、一方で、100,000kmを超える車両も存在し、その頻度は約5%を占めていること等がわかる。
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