1、精選優質文檔-傾情為你奉上X地區AA指標近三年發展量分析報告（2009年2011年）*說明：1.此分析報告數據全部來源于*。2.此分析報告擬合出的模型僅在分析前3年發展量的基礎上得出，即預測數據僅在市場環境、政策扶持等因素與前3年相同或相似的情況下成立。預測數據僅作為基準數或趨勢數的參考，與實際數據允許存在一定誤差。一、基本統計量展示2009年到2011年，X地區AA指標A1指標總計（數據），平均每月A1指標（數據）；A2指標總計（數據），平均每月A2指標（數據）；A3指標總計（數據），平均每月A3指標（數據），截至2011年12月，X地區AA指標用到達（數據）。（一）A1指標發展情況A1指標

2、數1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月匯總2009年2010年2011年3年平均根據圖形可以看出X地區每年A1指標的發展情況大致呈“W”形走勢。A1指標數量波動范圍約為50 250。（二）A2指標發展情況表略圖略根據圖形可以看出，除2010年10月和2011年8月波動較大外，其余月份A2量平穩發展，大致呈“”形直線趨勢。除去較大波動值外，A2指標數量集中波動范圍約為* *。（三）A3指標發展情況表略圖略根據圖形可以看出，X地區每年A3指標發展情況與A1指標發展情況相似，大致呈“W”形走勢。除去2011年12月的負A3外，A3指標數量波動范圍約為*。二、相關性分析第一部分對圖表

3、進行直觀分析之后，需要對原始數據進行深度分析，用以驗證直觀分析的準確性。運用SPSS統計分析軟件，對A1指標數、A2指標數、A3指標數、AA指標數進行相關性分析，進一步探索這4個變量之間的發展關系。軟件運行結果詳見。（一）顯著相關1.A1指標數和A3指標數顯著相關，即A3指標隨A1指標的增減而增減。驗證了第一部分A3隨A1呈相同走勢的正確性。*兩者相關系數為0.438，相關的雙尾檢驗值為0.007。（二）一定程度相關1.A1量與A2量有一定正相關性，表明。驗證了第一部分A2量在一定區間內呈“一”走勢的正確性。*兩者相關系數為0.097，相關的雙尾檢驗值為0.575。2.A2量與AA指標有一定相

4、關性，。*兩者相關系數為0.206，相關的雙尾檢驗值為0.227。3.A1量與AA指標弱相關，。因此，以下的分析不采用AA指標這一變量。*兩者相關系數為0.059，相關的雙尾檢驗值為0.733。（三）不相關1.A2量與A3量幾乎不相關，。*相關系數為0.009，相關的雙尾檢驗值為0.956。2.A3與AA指標基本不存在負相關性，。*相關系數為-0.011，相關的雙尾檢驗值為0.952。三、回歸分析根據前兩部分的分析可知：A2量基本呈直線發展趨勢，A3量與A1量呈相同走勢。因此只需對A1量進行回歸分析。影響A1指標數的因素存在內部、外部多種因素，但因系統提取數據有限，此分析報告僅從時間和A1指標

5、數的關系來分析。（一）A1指標數的回歸擬合以12個月份作為自變量，3年AA指標A1指標數作為因變量進行回歸分析。由以上分析可知A1指標數不呈直線發展，因此選擇多種曲線模型進行擬合。軟件運行結果詳見，擬合圖形如下：通過圖形觀察發現，三次函數（Cubic）的擬合曲線大致能反映數據走勢，與“W”形狀接近。三次函數擬合圖擬合的三次函數為 Y=251.226-74.355x+11.344x2-0.507x3將1-12帶入，計算結果如下：A1指標數1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月匯總2009年2010年2011年模型計算值模型計算值為2009年到2011年三年A1指標量的發展基準數，

6、這組數據可作為2012年A1指標數的參考基準數。（二）3年累計A1指標數回歸分析以上的A1指標數回歸分析只是橫向展現了12個月內的發展基準數。以下從縱向來進行分析，觀察累計A1量與時間的關系。1.變量定義時間變量以2009年1月為基數，定義為1。以后的月份分別為2、3、36。累計A1量以2009年1月的A1指標數為基數，以后的數據逐月累加。2.回歸分析將處理后的數據進行曲線擬合，得出運行結果詳見，和如下擬合圖形。從圖形可以看出二次曲線（Quadratic）、冪函數（Power）、三次曲線（Cubic）擬合較好。下面分別對這三種曲線進行詳解。 二次曲線（略）運用軟件計算出二次曲線模型 y=80.

7、819+116.454x+0.158x2 通過與前三年的數據對比，發現預測值的發展趨勢比較平穩，與基準線的走勢出入較大，因此不采用此模型。 冪函數（略）通過與前三年的數據比較，此模型得出數據第一月為負數，排除第一月的負增長，后面11個月的增長趨勢基本為等量增長，與A1指標數基準走勢不符，因此不采用此模型。 三次曲線圖略運用軟件計算出三次曲線 y=26.899+132.83x-0.933x2+0.02x3，將3748，帶入模型計算，并將累計A1量分解到月，得出以下數據。A1指標數1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月匯總2009年2010年2011年模型計算值通過與前三年數據的比

8、較，模型計算值有微小的曲線走勢，且A1量呈增長趨勢，相比前兩個模型，次模型較好。四、總結（一）A1指標（二）A2指標（三）A3指標五、附件附件1相關性分析結果CorrelationsA1指標數A2指標數A3指標數AA指標A1指標數Pearson Correlation1.097.438*.059Sig. (2-tailed).575.007.733Sum of Squares and Cross-products60914.0003494.66740826.00092048.333Covariance1740.40099.8481166.4572629.952N36363636A2指標數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指標數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指標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指標數回歸分析結果Mode

11、l DescriptionModel NameMOD_8Dependent Variable1A1指標數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指標數月份Number of Positive Values3636Number of Zeros00Number of Nega

13、tive Values00Number of Missing ValuesUser-Missing00System-Missing00Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable:A1指標數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年累計A1指標回歸分析結果Model DescriptionModel NameMOD_2Dependent Variable1A13年累計量Equation1Logarithmic2Inverse3Quadratic4Cubic5Compounda6Powera7Sa8G

15、rowtha9ExponentialaIndependent Variable月份處理數據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年累計量月份處理數據Number of Positive Values3636Number of Zeros00Number of Negative Values00Number of Missing ValuesUser-Missing00System-Missing00Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable:A13年累計量EquationModel SummaryParameter EstimatesR SquareFdf1df2Sig.Constantb1b2b3Logarithmic.835172.033134.000-1.316E31.362E3Inverse.38421.204134.0002.822E3-4.443E3Quadratic.9988.427E3233.00080.819116.454.