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