航空会社はどのくらいの時間通りに行きますか？よくあるフライヤーの話私の最後の旅行中に JMP お客様の訪問、私の飛行は機械的な問題のためにノースカロライナ州ローリーから出るのが遅れました。これは私がフィラデルフィアで私の関係を逃した原因となりました、そして私は金曜日にロチェスター、ニューヨークへの次の帰宅を待っている6時間のレイオーバーで終わりました。
私がUS Airのラウンジで辛抱強く座っていたとき、私は新聞の見出しに気づくしか仕方がありませんでした、「4月に航空会社の時間通りのパフォーマンスが向上する」。この主張をチェックするためにいくつかの履歴データを取得することができます。案の定、いくつかの検索の後、私はでデータを見つけました交通統計局ウェブサイトそれは私が分析を追求することを可能にしました。1995年から2010年までの期間内の航空会社データをダウンロードし、通常のデータクレンジングを実行した後、パフォーマンスの管理図を調べることにしました。
案の定、データの管理図はいくつかの興味深いパターンを示しています。一見したところ、12月には低い異常値が頻繁に発生していることがわかります。これは、休日および悪天候の可能性があるために驚くことではありません。さらに、2001年9月11日以降、2003年まで続いた業績の大幅な平均上昇が見られました。
その後、パフォーマンスは2003年から2008年にかけて着実に低下し、2008年後半から2010年4月にかけてパフォーマンスが改善した可能性があります。管理図に表示されている数字は、制御不能な状況を示すアラームを示しています。もちろん、私はすべての旅行者が2009年11月にあったように3シグマUCL（上限管理限界）より上の制御不能アラームを見たいと思うと思います。
さて、私はそこで止まりませんでした。私はまた、月ごとの時間通りのパフォーマンスを分析することは興味深い演習かもしれないと思いました。そこで、月にカテゴリカル列を追加し、Yをオンタイムパフォーマンス、Xを月にして、Fit Y by Xを実行したところ、次のような分析が行われました。
私は12月と1月の月が恒星を実行する月ではなかったことを見ても驚かないが、私は明らかに2001年9月に異常値を見ている。しかし、私は6月が12月と1月と同じカテゴリーに分類されたことに不思議に思います。そしておそらく夏の数ヶ月は休暇のせいで人員が減少するかもしれないと私は考えさせました。
役に立つかもしれない追加データはスケジュールされたフライトの数です。予定されているフライトが少なければ、おそらく時間通りのパフォーマンスが改善されるでしょう。そのデータの管理図は以下の通りです。
時間通りのパフォーマンスがどういうわけかスケジュールされたフライト数に関連していて、最新の改善はその要因によるものかもしれません。私は、年、月、フライト数という3つの要素に対して、時間通りのパフォーマンスをモデル化することにしました。予測プロファイラーで次のような出力が得られました。スケジュールされたフライトの数も、時間通りのパフォーマンス測定基準に影響を与えているようです。
最後の注意事項：この分析ではすべて、目的地から目的地までの飛行時間（オンタイムパフォーマンスの測定対象となる仕様）が、この期間を通じて一定であると仮定しています。おそらくそれは、この主張を具体化するのを助けるのに必要とされるであろう次のデータです。にデータセットをアップロードしました。 JMPファイル交換あなたがそれで遊びたいのであれば、あなたはそこに飛び立っているのです。あなたが何か面白い発見をしたかどうか私に知らせてください。
Dion Newgardは、次のように書いています。ディオン・ニューガード書きました：
現在の災害はマレーシア航空に起こるので、飛行は今何人かの人々のための心配になります。とにかく、これは素晴らしい投稿です、経験を共有してくれてありがとう、あなたはグラフと解釈で非常に有益な方法でそれを言います。本当にわかりやすくて面白いです。
Lou Valenteは書きました：フィードバックをありがとう。私は嬉しいよ...ルーバレンテ書きました：
フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。私はあなたがそれを楽しんだことをうれしく思います！
リックは書きました：航空会社の定時到着/出発は...リック書きました：
航空会社の予定通りの到着/出発は、ASA 2009 Data Expoポスターセッションのトピックでした。SASソフトウェアを使用して過去のデータを分析する1つの取り組みについては、
http://support.sas.com/rnd/app/papers/airlinedelays.pdf
あなたはでいくつかのASAポスターの電子版を閲覧することができます。
http://stat-computing.org/dataexpo/2009/posters/
Jim Metcalfは、次のように書いています。こんにちはLouさん、これは本当に面白いです...ジムメトカーフ書きました：
こんにちはLouさん、
これは本当に面白いです！読むのが楽しくて素晴らしい記事。6月の期限内到着の減少について：午後の雷雨が原因だと思います。このため、夏の午後にはフライトをスケジュールしません。正午前のフライトが午後の出発便よりも時間どおりであるかどうかを確認するために、正午前と正午後にフライトを分割することは興味深いでしょう。
ラフは書いた：きちんと私はフライト数の追加が好き....ラフ書きました：
きちんと私はフライト数の追加が好きです。私は6月の遅れが天候、サーバーの雷雨、そして竜巻が大きな役割を果たしているためだと思います。
データに注目する点が1つあります。
"On-Time"は興味深い数字です。
1。離陸のためにオンタイムは、あなたが時間通りにゲートを去ったことを意味します
2。着陸のために時間通りにあなたが時間通りに着陸したことを意味します。
あなたは何回tarmakに座ったことがありますか？またはゲートを待っている飛行機に座った？ある時私は早く着陸したが、遅くゲートに到着することになった。
そしてこのメトリックのために航空会社は着陸時間を過大評価する傾向がありますこれはまた性能を改善します...
しかし、ちょっとあなたは何をするつもりですか
どちらにしても素晴らしい仕事...数値を駆り立てているものを示すための分析の活用
Bill MacKrellは、次のように書いています。私はこの芸術を楽しんだ...ビル・マクレル書きました：
ルー、いい仕事だ！私はこの記事を楽しんだ。いくつかのコメントが役立ちます：
1。掲載されているフライトの所要時間には多少の余裕があります。フライトが時間通りに出発し、途中で遅れが発生しないと仮定すると、公開されたフライト期間はフライトを完了するのに十分な時間を超えます。FAAはまた、発行されたETAの15分以内にフライトが着陸した場合、航空会社に「時間どおりに」請求することを許可すると思います。どのようにこれを考慮に入れるのかわからない。
2。航空会社はInstrument Flight Rulesの下で運航しているため、2地点間を飛行するために使用できるルートは限られています。彼らは一緒に行くので彼らはそれを補うことはできません。したがって、一定の飛行時間についてのあなたの仮定は、天気や交通によって引き起こされる変動性を除いて、おそらく合理的です。
3。スケジュールされたフライトの数に対してオンタイムパフォーマンスをモデル化する最終的な分析は、完全に理にかなっています。より多くのスケジュールされたフライト、より多くのFAAが間隔と分離を維持するために使用しなければならない保持。これはNYCのような大音量の場所で顕著です。
ソーニャは書いた：9月11日までノーマルバリエーションのように見え、その後...ソーニャ書きました：
9月11日までは通常の変動のように見えて、だれもそう改善を飛ばして、それから我々は再び飛んで始めました、事態は悪化しました、あなたは我々が通常の変動の状態に戻っていると思いますか？
Lou Vは書いた：それは確かにそれの一部です。証印があります...ルーV 書きました：
それは確かにその一部です。96年1月、および12月00、07、08（JMPの出力に "1"と表示され、Western Electricのテスト1に違反しています）には、おそらく冬の天候による特別な原因の変化の兆候があります。私たちは飛行機の除氷がこの基準にかなり影響を与えることを知っています。しかし、私が述べた最大の仮定は、仕様、つまり特定の旅行の標準的な飛行時間は期間を通して一定であると仮定していることです。それが事実であるかどうか私は知りません。管理図は傾向を発見するのに確かに有用ですが、この場合私はそれをより多くのデータなしで結論を下すための独立した分析方法として使用することを確信していません。これは私がフライト数に関する追加のデータを集めた理由です。
Dean Abbott氏は次のように述べています。ディーンアボット書きました：
もちろん遅延には多くの要因が関係していますが、「遅延」の定義（Jim Metcalfが示すとおり）は、どちらが旅行の終わりを意味するかによって異なります。また、出発遅延は航空会社が時間通りの統計を埋めるために使用できるタクシーアウト時間を含まない。
その他の要因には、時刻、その他の航空交通問題、天気などがあります。Addison Schonlandと私はしばらくの間この情報をまとめています。 http://www.airportbutler.com （心配しないでください - これは非営利的なものではありません...サイトはまだ更新されていないのでまだ稼働しています）。
そのサイトには、同様の種類の情報を表示するために作成したレポートがいくつかあります。たとえば、JFKのレポートによると、JetBlueとDeltaは同程度の時間どおりのパフォーマンスを示しましたが、JetBlueはDeltaより平均11分早く出発しました。
特におもしろいと思った2つのこと：
1つは総飛行時間におけるゲート位置の役割です。一部の航空会社は滑走路に近いゲート位置を持っているため、タクシーの発車時間が最小限に抑えられています。もう1つは時刻の役割です。例えば、Jet BlueはJFKで非常にうまくいっています。その理由の1つは、飛行時間が限られていることです（ピーク時間帯でもオンタイムパフォーマンスを向上させることができました）。JFKサンプルレポート（ http://www.airportbutler.com/jfkdsample.pdf ）は時刻効果を劇的に示します。
