X地区AA指标近三年发展量分析报告Word格式文档下载.doc
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10月
11月
12月
汇总
2009年
2010年
2011年
3年平均
根据图形可以看出X地区每年A1指标的发展情况大致呈“W”形走势。
A1指标数量波动范围约为50~250。
(二)A2指标发展情况
表略
图略
根据图形可以看出,除2010年10月和2011年8月波动较大外,其余月份A2量平稳发展,大致呈“—”形直线趋势。
除去较大波动值外,A2指标数量集中波动范围约为*~*。
(三)A3指标发展情况
根据图形可以看出,X地区每年A3指标发展情况与A1指标发展情况相似,大致呈“W”形走势。
除去2011年12月的负A3外,A3指标数量波动范围约为*~*。
二、相关性分析
第一部分对图表进行直观分析之后,需要对原始数据进行深度分析,用以验证直观分析的准确性。
运用SPSS统计分析软件,对A1指标数、A2指标数、A3指标数、AA指标数进行相关性分析,进一步探索这4个变量之间的发展关系。
软件运行结果详见附件1。
(一)显著相关
1.A1指标数和A3指标数显著相关,即A3指标随A1指标的增减而增减。
验证了第一部分A3随A1呈相同走势的正确性。
*两者相关系数为0.438,相关的双尾检验值为0.007。
(二)一定程度相关
1.A1量与A2量有一定正相关性,表明……。
验证了第一部分A2量在一定区间内呈“一”走势的正确性。
*两者相关系数为0.097,相关的双尾检验值为0.575。
2.A2量与AA指标有一定相关性,……。
*两者相关系数为0.206,相关的双尾检验值为0.227。
3.A1量与AA指标弱相关,……。
因此,以下的分析不采用AA指标这一变量。
*两者相关系数为0.059,相关的双尾检验值为0.733。
(三)不相关
1.A2量与A3量几乎不相关,……。
*相关系数为0.009,相关的双尾检验值为0.956。
2.A3与AA指标基本不存在负相关性,……。
*相关系数为-0.011,相关的双尾检验值为0.952。
三、回归分析
根据前两部分的分析可知:
①A2量基本呈直线发展趋势,②A3量与A1量呈相同走势。
因此只需对A1量进行回归分析。
影响A1指标数的因素存在内部、外部多种因素,但因系统提取数据有限,此分析报告仅从时间和A1指标数的关系来分析。
(一)A1指标数的回归拟合
以12个月份作为自变量,3年AA指标A1指标数作为因变量进行回归分析。
由以上分析可知A1指标数不呈直线发展,因此选择多种曲线模型进行拟合。
软件运行结果详见附件2,拟合图形如下:
通过图形观察发现,三次函数(Cubic)的拟合曲线大致能反映数据走势,与“W”形状接近。
三次函数拟合图
拟合的三次函数为Y=251.226-74.355x+11.344x2-0.507x3
将1-12带入,计算结果如下:
模型计算值
模型计算值为2009年到2011年三年A1指标量的发展基准数,这组数据可作为2012年A1指标数的参考基准数。
(二)3年累计A1指标数回归分析
以上的A1指标数回归分析只是横向展现了12个月内的发展基准数。
以下从纵向来进行分析,观察累计A1量与时间的关系。
1.变量定义
时间变量以2009年1月为基数,定义为1。
以后的月份分别为2、3、……36。
累计A1量以2009年1月的A1指标数为基数,以后的数据逐月累加。
2.回归分析
将处理后的数据进行曲线拟合,得出运行结果详见附件3,和如下拟合图形。
从图形可以看出二次曲线(Quadratic)、幂函数(Power)、三次曲线(Cubic)拟合较好。
下面分别对这三种曲线进行详解。
①二次曲线
(略)
运用软件计算出二次曲线模型y=80.819+116.454x+0.158x2
通过与前三年的数据对比,发现预测值的发展趋势比较平稳,与基准线的走势出入较大,因此不采用此模型。
②幂函数
通过与前三年的数据比较,此模型得出数据第一月为负数,排除第一月的负增长,后面11个月的增长趋势基本为等量增长,与A1指标数基准走势不符,因此不采用此模型。
③三次曲线
运用软件计算出三次曲线y=26.899+132.83x-0.933x2+0.02x3,
将37~48,带入模型计算,并将累计A1量分解到月,得出以下数据。
通过与前三年数据的比较,模型计算值有微小的曲线走势,且A1量呈增长趋势,相比前两个模型,次模型较好。
四、总结
(一)A1指标……
(二)A2指标……
(三)A3指标……
五、附件
附件1
相关性分析结果
Correlations
A2指标数
A3指标数
AA指标
PearsonCorrelation
1
.097
.438**
.059
Sig.(2-tailed)
.575
.007
.733
SumofSquaresandCross-products
60914.000
3494.667
40826.000
92048.333
Covariance
1740.400
99.848
1166.457
2629.952
N
36
.009
.206
.956
.227
21442.222
523.000
1.913E5
612.635
14.943
5465.422
-.011
.952
1.423E5
-2.510E4
4066.314
-717.071
4.009E7
1.145E6
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
附件2
A1指标数回归分析结果
ModelDescription
ModelName
MOD_8
DependentVariable
Equation
Logarithmic
2
Inverse
3
Quadratic
4
Cubic
5
Powera
6
Sa
IndependentVariable
月份
Constant
Included
VariableWhoseValuesLabelObservationsinPlots
Unspecified
ToleranceforEnteringTermsinEquations
.0001
a.Themodelrequiresallnon-missingvaluestobepositive.
CaseProcessingSummary
TotalCases
ExcludedCasesa
ForecastedCases
NewlyCreatedCases
a.Caseswithamissingvalueinanyvariableareexcludedfromtheanalysis.
VariableProcessingSummary
Variables
Dependent
Independent
NumberofPositiveValues
NumberofZeros
NumberofNegativeValues
NumberofMissingValues
User-Missing
System-Missing
ModelSummaryandParameterEstimates
DependentVariable:
ModelSummary
ParameterEstimates
RSquare
F
df1
df2
Sig.
b1
b2
b3
.106
4.018
34
.053
156.112
-18.479
.237
10.575
.003
104.779
79.484
.166
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- 地区 AA 指标 三年 发展 分析 报告