统计分析报告(共16页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上【目录】一引言二研究目的三数据分析I.对能源生产及构成的分析I.1.基于excel对能源生产及构成的简单分析I.2.基于spss对能源生产及构成的有关分析I.2.a.相关分析I.2.b.回归分析II.对能源消费的分析II.1.从能源消费总量和类型方面做简单分析II.2.综合分析能源消耗各类型及总量之间的关系II.2.a.相关分析II.2.b.以年份粗略预测未来对能源的需求量四.综合上述分析并总结五附录一【引言】能源是整个社会经济增长和社会发展的重要物质基础, 也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点，能源短缺曾长期制约社会经济的发展，经济的可持续发展对于合理的能源

2、生产与消费提出了更高的要求。探讨能源消费与生产状况，对于保障国家能源安全、实施科学发展观战略和走能源可持续发展道路具有重大的现实意义。二研究目的本文采自1978年以来近30年全社会的能源生产及消费数据（来源国家统计局），基于excel及spss软件，从能源的生产构成及消费情况等方面进行分析，并用线性回归模型对世界能源需求进行预测。三统计数据分析I.对能源生产及构成的分析I.1.基于excel对能源生产及构成的简单分析 下图是自1978年以来社会能源生产总量的情况，对原始数据进行简单的转换得到图一。 从图中不难看出能源的生产几乎成直线增长，最近十余年来由于科技的发展及能源的需求量的不断提高，能源

3、的产量增长尤为明显。各能源占生产总量的比例结构从图二中显而易见，原煤不论从储存量还是对人类生活和工业发展的角度而言，目前仍是世界经济发展的支柱。而原油的产量却有回落的趋势，自1978年以来逐年降低。当然随着近年来科技的发展，能源短缺危机，在天然气开采上有所提高，水、核、风能逐步发展。 图二 各能源占总产量的比例0.020.040.060.080.0100.01978198519911993199519971999200120032005200720092011年份占能源生产总量的比重(%) 原 煤占能源生产总量的比重(%) 原 油占能源生产总量的比重(%) 天然气占能源生产总量的比重(%) 水

4、电、核电、风电 下面基于excel将近30年的数据进行了简单的处理，得到各能源的产量增长对能源总产量变化的影响。当然这里我就简单的以原煤产量对总产量的影响做了分析（原油，天然气等同理），几乎成线性正相关，并得到方称y=1.2708x+5455.6。基于此方程我们可以从原煤的产量粗率估计能源总产量的情况。I.2.基于spss对能源生产及构成的有关分析I.2.a.相关分析 由于自1978年以来的数据太多，于是接下来我选择了近十年来能源的生产情况及相关数据进行分析。下面选取2002年至2012年的数据，如表一：表一 能源生产及构成（万吨）年份总量原煤产量及比例（%）原油产量及比例（%）天然气产量及比

5、例（%）水、核、风电产量及比例（%）200273.5.015.823804.02.94369.07.811751.0200376.2.014.124239.02.74641.07.013433.0200477.1.012.825171.02.85506.07.314355.0200577.6.012.025946.03.06487.07.416000.0200677.8.011.326235.03.47894.07.517413.0200777.7.010.826706.03.79149.07.819288.0200876.8.010.527358.04.110683.08.622407.02

6、00977.3.09.927187.04.111259.08.723892.0201076.6.09.829098.04.212470.09.427910.0201177.8.09.128937.04.313673.08.827982.0201276.5.08.929534.04.314269.010.334180.0表一很清晰的呈现出能源生产总量的增长趋势，同样也反映出各能源组成的不断增长及所占比例的变化情况。由于变化趋势的一致性，所以我对各能源构成及生产总量进行了简单的相关分析。结果如下表：表二 各能源构成及生产总量的相关性分析原 煤原 油天然气水电、核电、风电总量原 煤Pearson 相

7、关性1.985*.983*.961*.999*显著性（双侧）.000.000.000.000N1111111111原 油Pearson 相关性.985*1.978*.970*.989*显著性（双侧）.000.000.000.000N1111111111天然气Pearson 相关性.983*.978*1.977*.988*显著性（双侧）.000.000.000.000N1111111111水电、核电、风电Pearson 相关性.961*.970*.977*1.972*显著性（双侧）.000.000.000.000N1111111111总量Pearson 相关性.999*.989*.988*.97

8、2*1显著性（双侧）.000.000.000.000N1111111111*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。由表二可以看出能源的生产总量与各构成成分之间确实有着明显的相关性，从表中数据可以得到能源生产总量与原煤，原油，天然气及水、核、风电的相关系数分别为0.999、0.989、0.988和0.972，所有相关系数均大于0.8，成显著相关关系。所以各能源产量确实与能源总产量间存在某种密切关系，能够影响全球的能源总产量。I.2.b.回归分析同样我利用表一的数据，基于spss分析各能源构成的产量对能源生产总量的影响， 运用回归分析的方法得到表三：表三 回归分析相关系数a模型非标准化系数标准系

9、数tSig.B标准 误差试用版1(常量)-8274.2919664.145-.856.425原 煤.992.022.77945.319.000原 油1.395.489.0462.855.029天然气1.165.275.0724.239.005水电、核电、风电.888.101.1088.827.000a. 因变量: 总量 如上图，通过回归分析得到了相关数据，加以整理可以得到一个有关能源总产量与各能源构成的多元线性方程。设能源总产量为W,原煤产量为A,原油产量为B,天然气产量为C，水、核、风电产量为D,则有W=-8274.291+0.992A+1.395B+1.165C+0.888D，运用此方程即

10、可根据各能源的产量进行预测。*注：可能一开始选取数据时出现选择性错向，以至于上述预测无实际意义！ 对于上述预测问题，由于我们的失误导致结论无意义，当然更大的可能是我对数据的处理不当所造成。对此，我根据表四我以年份和能源总产量为研究对象进行简单的回归分析，以达预测的目的。表四 回归分析相关系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量).4732894.07648.219.000年份17602.482426.708.99741.252.000a. 因变量: 总量 首先我设年份为t,能源总产量为y,并以2002年为第一年（即令t=1）,从表中可以得到方程y=.473+17602.

11、482t.根据此方程我们就可以对能源总产量进行粗略的预测，如2014年（即t=13），所以y=.473+17602.482*13=.7,即2014年的能源总产量约为.7万吨。II.对能源消费的分析II.1.从能源消费总量和类型方面做简单分析 当然如同上面对能源生产及构成的分析一样，我首先对自1978年以来能源的消费总量及各种能源消耗的情况进行综合性分析。下面是对原始数据基于excel进行的简单处理，得到如下图所示的折线图。图四是近30年来消费总量的情况，很明显自1978年开始能源消费就一直上升，特别是从2002年以后能源消耗急剧增加。另外根据消费量的增长趋势得到一条线性方程y=11454x+2

12、5524,其中y为年能源消费总量，x为年份（此处年份未经处理），当然这只是为了方便看清趋势，可以得到粗略的数据。 各能源消费占能源消费总量的比例如图五所示，大体与能源生产成相同趋势，但原煤的消耗有所下降，其他能源消耗的比重反而成增长趋势。当然可能由于近年来对环境问题的重视，像原煤这类污染比较大的能源消耗是应该受到节制。 当然为了更加明确的表示近年来的能源消费情况，从图六看就显得容易多了。如图所示，能源消费基本每年都在增加，尽管增长幅度有所不同，不过足以显示当今社会对能源的消费情况以及对能源需求的增加。而本文主要针对的是一次性能源（除水、风、核能）消耗问题，所以我们应该得到警惕，做到科学合理的利

13、用能源，走可持续发展道路，并尽力开发利用新型清洁可再生能源。II.2.综合分析能源消耗各类型及总量之间的关系II.2.a.相关分析 首先为了方便计算我截取了2000年到2012年的能源消费数据，并整理得到表五。表五 能源消费总量及构成（万吨）年 份能源消费总量煤 炭石 油天然气水电、核电、风电2000.432307.93201.793142001.332788.53609.711280.52002.135553.13826.311638.52003.838963.94594.811946.52004.945466.15336.414301.62005.946727.46135.916047.7

14、2006.649924.57501.61733.1.32007.252735.59256.819074.52008.95333510783.622441.52009.554889.811959.223918.52010.561738.414297.327944.82011.464728.417400.127840.22012.568005.618810.134002.8 为了更准确的说明各能源消费及能源消费总量之间的紧密关系，我们运用spss对上述数据进行了相关分析，以确定他们之间是否存在这种紧密关系。表六 各能源构消费与消费总量的相关性分析煤 炭水电、核电、风电天然气石 油能源消费总量（万吨

15、标准煤）煤 炭Pearson 相关性1.946*.937*.984*.997*显著性（双侧）.000.000.000.000N1313131313水电、核电、风电Pearson 相关性.946*1.987*.971*.967*显著性（双侧）.000.000.000.000N1313131313天然气Pearson 相关性.937*.987*1.964*.959*显著性（双侧）.000.000.000.000N1313131313石 油Pearson 相关性.984*.971*.964*1.993*显著性（双侧）.000.000.000.000N1313131313能源消费总量（万吨标准煤）Pe

16、arson 相关性.997*.967*.959*.993*1显著性（双侧）.000.000.000.000N1313131313*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 从表六中我们可以清晰的看见能源消费总量与各能源消费的紧密程度，很明显各组数据基本都在0.9一上，所以各能源消费及消费总量之间的确存在显著相关关系。II.2.b.以年份粗略预测未来对能源的需求量 下面我同样也是截取的2000年到2012年的能源消费数据（表五），而且仅仅对各年份能源消费总量的情况运用spss进行了简单的回归分析，结果如表七：表七 回归分析相关系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量).

17、2314501.16225.676.000年 份19320.209567.093.99534.069.000a. 因变量: 能源消费总量（万吨标准煤） 首先我设年份为x,能源消费总量为y,并以2000年为第一年（即x=1），从表七中可以得到y=.231+19320.209x，运用此方程也可以简单的预测未来能源的消费总量情况。如2014年(即x=15),则有y=.231+19320.209*15=.4，所以2014年的能源消费总量约为.4万吨。四.综合上述分析并总结 在前面两部分我分别对能源的生产和消费进行了简单的分析，其实那也并不能说明什么问题，但准确预测未来所需要的能源总量却是必须的。上面只

18、是针对这份报告做了一些可能没有意义的假设性分析，个人觉得做得很差不能对能源的现状及应该采取的措施进行合理的说明。 下面我还截取了一部分有关能源生产总量和消费总量的数据，如表八所示：从这份生产与消费的能源数据中，我们可以很清楚的看到能源不论是生产还是消费都在逐年增加，更重要的是每年能源的消耗总量总是比能源的生产总量多。这样大批量的对能源的消费，尽管带来了巨大经济效益，但这也同样说明了能源正在一年一年的减少，我们不得不面临能源危机。表八 能源生产与消费对比（万吨）年份能源生产能源消费20022003200420052006200720082009201020112012随着世界经济的持续增长，对能

19、源的需求也将稳步增加。我们应该明白能源危机不是现在才存在，在过去也一直存在着，只是未来的能源危机会更加严重! 能源危机通常会造成经济衰退，能源危机迫在眉睫，所以我们应该积极探寻克服能源危机的出路。大力发展可再生能源，用可再生能源和原料大部分或全面取代一次性不可再生资源，进行一场新的能源革命。这不仅仅是出于生存的原因，与之相连的也是整个世界经济的可持续发展。如果地球真的面临了能源危机（末期），那么人类将无法生存，地球也必然毁灭。所以如何准确的分析能源生产和消费之间的关系，并进行准确的预测显得尤为重要。五【附录】附件一年 份能源生产总量占能源生产总量的比重 (%)(万吨标准煤)原 煤原 油天然气水

20、电、核电、风电19786277070.323.72.93.119806373569.423.83.03.819858554672.820.92.04.3199074.219.02.04.8199174.119.22.04.7199274.318.92.04.8199374.018.72.05.3199474.617.61.95.9199575.316.61.96.2199675.016.92.06.1199774.317.22.16.5199873.317.72.26.8199973.917.32.56.3200073.217.22.76.9200173.016.32.87.9200273.5

21、15.82.97.8200376.214.12.77.0200477.112.82.87.3200577.612.03.07.4200677.811.33.47.5200777.710.83.77.8200876.810.54.18.6200977.39.94.18.7201076.69.84.29.4201177.89.14.38.8201276.58.94.310.3附件二8-2 能源消费总量及构成年 份能源消费总量占能源消费总量的比重 (%)(万吨标准煤)煤 炭石 油天然气水电、核电、风电19785714470.722.73.23.419806027572.220.73.14.01985

22、7668275.817.12.24.919909870376.216.62.15.1199176.117.12.04.8199275.717.51.94.9199374.718.21.95.2199475.017.41.95.7199574.617.51.86.1199673.518.71.86.0199771.420.41.86.4199870.920.81.86.5199970.621.52.05.9200069.222.22.26.4200168.321.82.47.5200268.022.32.47.3200369.821.22.56.5200469.521.32.56.7200570

23、.819.82.66.8200671.119.32.96.7200771.118.83.36.8200870.318.33.77.7200970.417.93.97.8201068.019.04.48.6201168.418.65.08.0201266.618.85.29.4附件三8-8 能源消费弹性系数年 份能源消费比电力消费比国内生产总值比能源消费电力消费上年增长 (%)上年增长 (%)上年增长 (%)弹性系数弹性系数19858.19.013.50.600.6719901.86.23.80.471.6319915.19.29.20.551.0019925.211.514.20.370.81

24、19936.311.014.00.450.7919945.89.913.10.440.7619956.98.210.90.630.7519963.17.410.00.310.7419970.54.89.30.060.5219980.22.87.80.030.3619993.26.17.60.420.8020003.59.58.40.421.1320013.39.38.30.401.1220026.011.89.10.661.30200315.315.610.01.531.56200416.115.410.11.601.52200510.613.511.30.931.1920069.614.612.70.761.1520078.414.414.20.591.0120083.95.69.60.410.5820095.27.29.20.570.7820106.013.210.40.581.2720117.112.19.30.761.3020123.95.97.70.510.77专心-专注-专业