法:Р时间序列回归模型,是考虑事物发展的变化规律,以时间为自变量建立的一种相关模型,它既考虑了事物发展的延续性,又充分考虑到事物的发展受偶然因素的作用而产生的随机变化。Р1.2.5多元回归方法:Р多元回归分析预测法是通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立预测模型进行预测的方法。它是研究一个随机变量与两个或两个以上一般变量之间相依关系的统计分析方法。Р本设计采用的分析方法Р本课程设计将采用一元线性回归预测法、多元回归预测方法,时间序列法,S曲线分析进行分析与预测。Р数据采集Р 数据来源Р本设计所需的数据,(总人口、生产总值、旅客周转率等经济指标的)来源是2011年中国统计年鉴(/tjsj/ndsj/2011/indexch.htm)。:Р表2-1:上海市2006-2010年统计年鉴Р年度Р公路客运量Р(万人)Р总人口(万人)Р生产总值Р(亿元)Р旅客周转量Р(亿人公里)Р2006Р2784Р1815Р10572.24Р86.8Р2007Р2872Р1858Р12494.01Р94.0Р2008Р2934Р1888Р14069.86Р94.1Р2009Р2995Р1921Р15046.45Р99.6Р2010Р3634Р2302Р17165.98Р115.4Р数据处理Р本课程设计选取上海市总人口数量、生产总值、旅客周转量作为主要指标。Рa.总人口数量。针对此模型中被解释变量为公路客运量,其主要消费者为上海市民,总人口数量是一个重要的影响因素。Рb.生产总值。交通运输的发展离不开国家宏观经济的密切影响,因此选取地区生产总值(GDP)作为解释变量之一,分析其对公路客运量的影响。Рc.旅客周转量。反映交通部门一定时期内旅客运输工作量的指标。指旅客人数与运送距离的乘积,旅客周转量是制订运输计划和考核运输任务完成情况的主要依据之一。因此旅客周转量也是一个重要的影响因素。
全文预览
