X地区AA指标近三年发展量分析报告(共12页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上X地区AA指标近三年发展量分析报告（2009年2011年）*说明：1.此分析报告数据全部来源于*。2.此分析报告拟合出的模型仅在分析前3年发展量的基础上得出，即预测数据仅在市场环境、政策扶持等因素与前3年相同或相似的情况下成立。预测数据仅作为基准数或趋势数的参考，与实际数据允许存在一定误差。一、基本统计量展示2009年到2011年，X地区AA指标A1指标总计（数据），平均每月A1指标（数据）；A2指标总计（数据），平均每月A2指标（数据）；A3指标总计（数据），平均每月A3指标（数据），截至2011年12月，X地区AA指标用到达（数据）。（一）A1指标发展情况A1指标

2、数1月2月3月4月5月6月7月8月9月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指标发展情况表略图略根据图形可以看出，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

3、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。（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

4、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：A2量基本呈直线发展趋势，A3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

5、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，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：A1指标数1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月汇总2009年2010年2011年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，

6、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，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。 二次曲线（略）运用软件计算出二次曲线模型 y=80.

7、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。 幂函数（略）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。 三次曲线图略运用软件计算出三次曲线 y=26.899+132.83x-0.933x2+0.02x3，将3748，带入模型计算，并将累计A1量分解到月，得出以下数据。A1指标数1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月汇总2009年2010年2011年模型计算值通过与前三年数据的比

8、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CorrelationsA1指标数A2指标数A3指标数AA指标A1指标数Pearson Correlation1.097.438*.059Sig. (2-tailed).575.007.733Sum of Squares and Cross-products60914.0003494.66740826.00092048.333Covariance1740.40099.8481166.4572629.952N36363636A2指标数Pea

9、rson Correlation.0971.009.206Sig. (2-tailed).575.956.227Sum of Squares and Cross-products3494.66721442.222523.0001.913E5Covariance99.848612.63514.9435465.422N36363636A3指标数Pearson Correlation.438*.0091-.011Sig. (2-tailed).007.956.952Sum of Squares and Cross-products40826.000523.0001.423E5-2.510E4Cova

10、riance1166.45714.9434066.314-717.071N36363636AA指标Pearson Correlation.059.206-.0111Sig. (2-tailed).733.227.952Sum of Squares and Cross-products92048.3331.913E5-2.510E44.009E7Covariance2629.9525465.422-717.0711.145E6N36363636*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).附件2A1指标数回归分析结果Mode

11、l DescriptionModel NameMOD_8Dependent Variable1A1指标数Equation1Logarithmic2Inverse3Quadratic4Cubic5Powera6SaIndependent Variable月份ConstantIncludedVariable Whose Values Label Observations in PlotsUnspecifiedTolerance for Entering Terms in Equations.0001a. The model requires all non-missing values to be

12、 positive.Case Processing SummaryNTotal Cases36Excluded Casesa0Forecasted Cases0Newly Created Cases0a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis.Variable Processing SummaryVariablesDependentIndependentA1指标数月份Number of Positive Values3636Number of Zeros00Number of Nega

13、tive Values00Number of Missing ValuesUser-Missing00System-Missing00Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable:A1指标数EquationModel SummaryParameter EstimatesR SquareFdf1df2Sig.Constantb1b2b3Logarithmic.1064.018134.053156.112-18.479Inverse.23710.575134.003104.77979.484Quadratic.1663.273233

14、.050182.015-20.8621.457Cubic.3124.841332.007251.226-74.35511.344-.507Power.0752.749134.106145.371-.119S.1817.519134.0104.643.532The independent variable is 月份.附件33年累计A1指标回归分析结果Model DescriptionModel NameMOD_2Dependent Variable1A13年累计量Equation1Logarithmic2Inverse3Quadratic4Cubic5Compounda6Powera7Sa8G

15、rowtha9ExponentialaIndependent Variable月份处理数据ConstantIncludedVariable Whose Values Label Observations in PlotsUnspecifiedTolerance for Entering Terms in Equations.0001a. The model requires all non-missing values to be positive.Case Processing SummaryNTotal Cases36Excluded Casesa0Forecasted Cases0New

16、ly Created Cases0a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis.Variable Processing SummaryVariablesDependentIndependentA13年累计量月份处理数据Number of Positive Values3636Number of Zeros00Number of Negative Values00Number of Missing ValuesUser-Missing00System-Missing00Model Summ

17、ary and Parameter EstimatesDependent Variable:A13年累计量EquationModel SummaryParameter EstimatesR SquareFdf1df2Sig.Constantb1b2b3Logarithmic.835172.033134.000-1.316E31.362E3Inverse.38421.204134.0002.822E3-4.443E3Quadratic.9988.427E3233.00080.819116.454.158Cubic.9986.015E3332.00026.899132.830-.933.020Compound.857204.285134.000482.8671.074Power.9979.749E3134.000149.114.940S.70982.879134.0007.947-3.814Growth.857204.285134.0006.180.072Exponential.857204.285134.000482.867.072The independent variable is 月份处理数据.专心-专注-专业