台鐵取票機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

鐵路網路訂票取票行為之研究-以台鐵為例

為了解決台鐵取票機的問題，作者莊滇容 這樣論述：

面對資訊科技的快速發展，民眾使用網路訂購交通類票券的現象日益普遍。然而網路訂票所衍生的問題也越來越多，與訂票者權益最相關的是票券並非被實際有需求的人訂購，導致有實際需求的人反而訂不到票的問題。為了探究訂票後的取票機率，本研究以二元羅吉特為分析的工具，利用訂票張數、搭乘時間差異天數、起迄點距離差異、起迄點之一為直轄市、搭乘日當天為星期一或星期五、搭乘日當天為星期二、星期三，或星期四、搭乘日當天為連假變數來辨別取票後的選擇行為─取票或取消，計算訂票後取票的機率。本研究以取票機率與搭乘時間差異天數作為分類標準，並以訂票次數偏高的使用者為探討對象。在以取票機率為分類標準的情況下，本研究建構了8個模型

，依據各個模型的預測準確度進行評選，最佳模型組合之預測準確度高達94.22%。影響取票機率最大的變數為搭乘時間差異天數變數(X2)、距離差異變數(X3)，以及起訖點之一為直轄市的變數(X4)等三個變數，起訖點為直轄市變數之勝算比(odds ratio)高達1.8801，表示若起訖點中有一個是直轄市，那麼訂票者取票的發生率為起訖點都不是直轄市者的1.88倍。而在以搭乘時間差異天數為分類標準的情況下，本研究建構了4個模型，綜合4個模型的總預測準確度高達92.67%。影響取票機率最大的變數訂票張數、距離差異、搭乘日當天為星期一或星期五、搭乘日當天為星期二、星期三，或星期四對於觀察者之訂票後的選擇行為

有顯著的影響。以訂票張數的勝算比為例，其值最小為0.5112，表示若訂票張數增加一張，那麼取票者的發生率會減少0.5112。而若以搭乘日當天為星期二、星期三，或星期四的勝算比為例，其值最大為3.1093，亦即若搭乘日當天為星期二、星期三，或是星期四，則訂票者取票的發生率為搭乘日當天非為星期二、星期三，或是星期四的3.1093倍。