问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，
以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断 编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
对于固始县2020年建设用地需求量预测探析 发表时间：2010-10-09T11:44:38.547Z 来源：《魅力中国》2010年6月第2期供稿作者：张志明[导读] 随着城镇化进程的加快和经济的飞速发展，必然形成建设用地数量不断上升的趋势。张志明（固始县国土资源局河南信阳 465200） 中图分类号：C911 文献标识码：A 摘要：土地资源是人类赖以生存和发展的且无法替代的自然资源。土地数量有限性和土地需求增长之间的矛盾，需要合理地利用土地、科学地规划土地来解决。而建设用地需求量预测是编制土地利用总体规划的基础，也是土地利用管理的依据。该文理论分析与实证研究相结合，对河南省固始县2020年的建设用地量进行了需求量预测，以期为新一轮土地利用总体规划修编提供借鉴和参考。关键词：建设用地用地预测需求探析持续利用 近几年来,县域经济的持续快速增长,对土地利用的需求也就越来越强烈。因此，节约用地十分重要。在土地利用规划中，需要做到既恰当地满足经济发展对用地的需求，又能保持各类用地之间适当的平衡关系，实现土地资源的可持续利用。 一、固始县概况 建设用地规模是与户籍总人口、非农业人口总量历年变化趋势一致，建设用地的扩展与人口的发展呈正相关关系。2004年固始县总人口为156万人，按人口自然增长率10‰的比例，2020年人口将增至180万人，根据《信阳地区城镇体系规划》，结合2003年城镇人口35.5万人，农村人口144.5万人，城市化水平27的实际，预测到2020年城镇化水平为45%，全县城镇人口将达70万人，农村人口110万人。对此，根据城市用地现状和国家《城市用地分类规划建设用地标准》，参考国内其他城镇用地情况，并考虑到社会经济发展速度，设定到2020年固始县人均城市用地100平方米，在人口预测的基础上，固始城市用地将达到50平方公里。建设用地需求量预测是土地利用总体规划中非常重要的一部分，要科学合理地编制土地利用总体规划，就必须对建设用地需求量进行准确的预测。 二、固始县建设用地预测 随着城镇化进程的加快和经济的飞速发展，必然形成建设用地数量不断上升的趋势。城镇人口数量持续增加，生活水平不断提高，为满足生活必需以及休闲娱乐要求的公共建筑、住宅用地等不断攀升，城镇的扩张就很难避免。同时，随着时间的推移，这种结构会愈演愈烈。为了适应经济社会发展的需要，耕地向建设用地的转化很难避免，建设用地比例不断提高。因此要合理控制建设用地总量，科学预测未来建设用地需求量，为土地利用总体规划提供科学准确的参考数据。 （一）城市及建制镇用地预测 固始县是豫南地区社会经济活动重要枢纽，经济的快速发展必将刺激城市建设用地的快速增长。2000年固始县城市用地17.56平方公里，人口15万人，根据县城体系规划，到2020年建制镇由2003年的8个发展到15个。按照国家《村镇规划建设标准》要求，结合城镇用地现状和社会经济发展目标，并考虑到近期处在农村向城镇转移初期，大批新建农居将保留现状，并将建制镇人均用地控制在人均100平方米以内。据此推算固始县2020年建制镇用地69平方公里。 （二）居民点及工矿用地预测 居民点用地是指建房用地、道路建设用地及各类公共设施、绿化综合用地。固始全县2003年共有居民地及工矿用地35522.87公顷，其中农村居民点占地29238.72公顷。根据农村人口发展规模预测和农村居民人均用地水平标准，通过农村宅基地整治，合并自然村等方面以及对工矿用地预测，2020年需用地9.4平方公里，其中居民点及工矿用地32643.08公顷。 （三）旅游设施用地和特殊耕地需求量预测 旅游设施用地主要根据固始县生态旅游风景区建设规划为基础，并对其进行预测分析。规划期内如胡族白鹭湾风景区，祖师仰天洼茶场风景区，段集休闲山庄，泉河森林公园等的开发，预测到2020年，全县需旅游设施用地100公顷。特殊用地的增加主要是公墓的规划建设，现有特殊用地为2130.04公顷，预测为3326.03公顷。 （四）交通用地预测 交通是国民经济的基础硬件，是物流、人流的大动脉，也是促进固始县与周边县市经济辐射的纽带。2003年固始县交通用地为4138.11公顷，比1996年增加356.13公顷，在2020年，全县交通用地主要有：宁西铁路、312汽车专用线固始段、商淮公路固始县段以及通往宁西、京九火车站分线路用地。同时，改造县乡和乡村公路，经测算到2020年，将增加1150.39公顷。 三、预测结果分析 城市化水平、总人口、非农业人口与固始县建设用地需求量的相关性很大。固始作为一个农业大县，也面临着国家加大对中西部地区开发、增加农业投入的良好机遇，有着向集约、高效加工综合农业方面发展的巨大潜力。随着产业结构的调整，第一产业的比重不断下降，第二、三产业投资规模不断加大，从第一产业退出的土地大部分将投入到第二、三产业中，建设用地外延扩张趋势明显，正是由于政府加大了对固定资产的投资，加大了对土地的资本投入，使得土地利用结构趋于合理化，因地制宜，产生最大的经济效益，GDP和人民的生活水平才会随之提高，即固定资产投资对固始县建设用地需求量影响最大。土地管理部门可以通过改变固定投资方向来控制建设用地的增长，合理布置用地结构，达到保护耕地的目的。 总之，河南省固始县相对于我国其他地区人口众多，县域经济还不是特别发达，土地利用也不充分，为推进全县的城市化水平快速发展，依据固始县经济社会发展状况，规划期内建设用地需求量预测结果最终确定为：依据2003年固始县建设用地面积38594.23公顷推算，到2020年调整为36780.3公顷，净减少1813.93公顷；2003年，居民地及工矿用地由34219.25公顷，到2020年调整为31450.91公顷，净减2768.34公顷；2003年，交通用地由1468.79公顷，到2010年调整为1807.19公顷，净增338.4公顷；水利设施用地，2003年全县水利设施用地2906.19公顷，，到2020年调整为3654.82公顷，净增加748.63公顷，增加面积主要是对公共设施的投入，以保持增减平衡，为固始县土地利用规划制定建设用地需求量提供了支持和依据。 參考文献 [1]姜海、曲福田.建设用地需求预测的理论与方法.中国土地科学.2005（2）； [2]朱明仓、楊韬．城镇建設用地需求预测与配置研究[J].资源开发与市場.2007； [3]林芳．建设用地需求量预测方法研究[D].福建师范大学地理科学学院.2005；
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
3 建设用地需求量预测 崇左市并县建市，又逢中国-东盟自由贸易区项目启动，处于广西通往东盟的前沿城市的崇左市将跨越式的进入工业化、城镇化快速发展的阶段，土地需求十分强烈，特别是建设用地需求猛增，考虑到崇左市土地后备资源十分有限，而经济发展对建设用地需求量较大，建设用地供需矛盾十分尖锐。所以，在预测过程中秉持理性规划的理念，反对建设用地规模的盲目扩张，鼓励走内涵挖潜、土地集约利用的道路，从提高土地集约利用水平的原则出发，围绕保障宏观经济平稳运行和建立资源节约型社会的目标，从严控制农用地转用尤其是严格控制建设占用耕地；同时综合考虑农村居民点整理、合并对未来建设用地需求的有效补充。切实测算建设用地总量，统筹安排合理布局，协调地区经济快速发展和耕地保护的矛盾。 3.1 建设用地现状与变化趋势分析 3.1.1 建设用地现状 新兴的崇左市七县、市、区原属老少边山穷的地区，过去也许受战争等因素的影响，人们总是把“边”与“老少山穷”看待，使边关建设一直得不到应有的重视，地区人口经济发展缓慢，农业是地区经济的主要支柱，工业基础薄弱，建设用地增长缓慢。但是这个老少边山穷的地区有一个全国之最，即在533公里的中越边境线上有一类口岸3个，二类口岸4个，2003年8月并县建市以后，崇左市成为是全国陆路口岸最多的地级市。 图3.1 崇左市建设用地变化（1996-2005年） 2005年，有陆无海的出口通道—崇左市，在广西自治区14个市中，市龄最小，GDP 排13位，但是外贸出口4.95亿美元，跃居14个市首位，遥遥领先于第二名近2000万美元，比原南宁地区2002年翻了一番多。2005年国内生产总值比2004年净增加22.40亿元，增长率达17.40%，经济增长的同时，建设用地也发生了巨大变化，2004-2005年间，全市新增建设用地806.07公顷，略大于1996-2003年间7年的增加量的总和。从崇左市建设用地历年的变化趋势来看，2003年前崇左市建设用地处于缓慢增长的阶段，年均增长198.42公顷。
钢材需求量预测 内容摘要： ★钢材价格近几个月来出现的较大的下 跌，这种趋势的形成是供求关系决定的。 ★从2008年二季度开始，国内出现了钢铁产量大于钢铁需求的趋势，这种趋势可能会延续到四季度。 ★从目前预测的数据和实际产量来看，供求关系并不十分恶化，但由于这种效用可能累加和传递，使得钢材价格出现了较大的跌幅。 ★钢材需求量的改变，我们建议关注三个因素：固定投资因素，内需拉动因素和出口提升因素，重点在汽车行业和出口的改善。 GDP 同比增长 ： 固定资产投资增速： MySpic 指数 ：
一、本文概要 本文主要通过采集钢铁行业的下游产业数据，如房地产、汽车等。运用统计的数学分析方法回归分析和主因子分析，试图预测明年的钢材需求量，以及影响钢材需求的主要因素。 从而与钢材年产量进行比较，大致判断明年钢材价格的大体走势。当然市场变化太快了，对下一年预测变得相当困难。 宏观经济的短期放缓对钢铁需求的抑制作用也非常明显。从主要下游行业来看，除船舶以外的几乎所有下游产量增速均出现锐减。汽车产量连续5个月环比下降，8月份开始出现同比下降；而机床、发电设备、冰箱、空调等行业更不容乐观，产量同比下降均已持续了2个月以上。下游行业的“旺季不旺”直接传导到了钢铁需求。 迫于内需订单的清淡，钢企纷纷转向开拓国际市场。尽管国际需求也因季节性淡季有所下降，但国内外巨幅价差使得出口成为了钢企消耗库存的最好方式。8月份我国出口钢材768万吨，再次创下历史新高，比7月份增加47万吨，比去年8月增加230万吨，同比增长42.78%。 7月出口数据公布后，市场就有传言政府将自9月起全面取消出口退税政策，后来虽因大钢厂的压力而暂缓执行，但8月出口的再创新高使得钢材出口政策的调整已经迫在眉睫，随之而来的回流必将加
实验十三 商品需求量的预测 【实验目的】 1．了解回归分析的基本原理和方法。 2．学习用回归分析的方法解决问题，初步掌握对变量进行预测和控制。 3．学习掌握用MATLAB 命令求解回归分析问题。 【实验内容】 现有某种商品的需求量、消费者的平均收入、商品价格的统计数据如表1所示，试用所提供的数据预测消费者平均收入为1000、商品价格为6时的商品需求量。 【实验准备】 现实生活中，一切事物都是相互关联、相互制约的。我们将变化的事物看作变量，那么变量之间的相互关系，可以分为两大类：一类是确定性关系，也叫作函数关系，其特征是一个变量随着其它变量的确定而确定，如矩形的面积由长宽确定；另一类关系叫相关关系，其特征是变量之间很难用一种精确的方法表示出来，如商品销量与售价之间有一定的关联，但由售价我们不能精确地计算出销量。不过，确定性关系与相关关系之间没有一道不可逾越的鸿沟，由于存在实际误差等原因，确定性关系在实际问题中往往通过相关关系来体现；另一方面，当对事物内部规律了解得更加深刻时，相关关系也可能转化为确定性关系。 1．回归分析的基本概念 回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法，它是最常用的数理统计方法，能解决预测、控制、生产工艺化等问题。由相关关系函数确定形式的不同，回归分析一般分为线性回归、非线性回归和逐步回归，在这里我们着重介绍线性回归，它是比较简单的一类回归分析，在实际问题的处理中也是应用得较多的一类。 回归分析中最简单的形式是 y ＝0β＋1βx ＋ε （x 、y 为标量） （1） 固定的未知参数0β，1β称为回归系数，自变量x 称为回归变量，ε是均值为零的随机变量，它是其他随机因素对 y 的影响，是不可观察的，我们称（1）为一元线性回归。它的一个自然推 广是x 是多元变量，形如 y ＝0β＋1β1x ＋…＋m βm x ＋ε （2） m ≥2，我们称为多元线性回归，或者更有一般地
经济预测与决策第四章时间序列分析预测法时间序列分析预测法时间序列分析预测法是将预测目标的历史数据按照时间的顺序排列成为时间序列，然后分析它随时间的变化趋势, 外推预测目标的未来值。本章学习目的与要求通过本章的学习，了解时间序列的概念；掌握移动平均法和指数平滑法。本章学习重点和难点重点是移动平均法；难点是指数平滑法。本章内容提示第一节时间序列第二节移动平均法第三节指数平滑法第一节时间序列一、时间序列二、时间序列的影响因素三、时间序列因素的组合形式四、时间序列预测的步骤一、时间序列时间序列是指某种经济统计指标的数值，按时间先后顺序排列起来的数列。时间序列是时间t 的函数，若用Y 表示，则有：Y=Y（t ）。时间序列时间序列按其指标不同，可分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列三种。 绝对数时间序列是基本序列。可分为时期序列和时点序列两种。时期序列是指由反映某种社会经济现象在一段时期内发展过程的总量指标所构成的序列。如各个年度的国民生产总值。时点序列是指由反映某种社会经济现象在一定时点上的发展状况的指标所构成的序列。如各个年末的人口总数。 二、时间序列的影响因素一个时间序列是多种因素综合作用的结果。这些因素可以分为四种：1. 长期趋势变动2. 季节变动3. 循环变动4. 不规则变动1. 长期趋势变动长期趋势变动又称倾向变动，它是指伴随着经济的发展，在相当长的持续时间内，单方向的上升、下降或水平变动的因素。它反映了经济现象的主要 变动趋势。长期趋势变动是时间t 的函数，它反映了不可逆转的倾向的变动。长期趋势变动通常用T表示，T=T( t )。2.循环变动循环变动是围绕于
统计分析的八种方法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。
品牌科2008年5月份 卷烟需求预测分析报告 一、上月品牌供需情况回顾分析 上月卷烟销售同/环比均有明显增加。增加的主要原因一是节后市场需求的逐步增加；二是销售供应政策的调整。各类品牌货源充足，有效满足了零售客户订单需求，同时促进了销量增加。 从各类别卷烟销售情况看，与去年同期相比比较突出的特点是一、二类卷烟销售增幅明显，而五类卷烟销售出现下降。三类烟因云烟（紫）等品牌（规格）调拨价上调，总量有所下降，但品牌销售整体保持稳定增加。从销售份额同比变化情况看，3月份一、二、三类卷烟销量合计份额达到总销量的46.12%，比去年同期的41.75%提高4.37个百分点；四类烟市场份额与去年基本持平；而五类烟份额由去年的18.57%下降到14.86%，减少3.71个百分点。与上月相比，因销售时间差异，销量有明显增加。但从各类烟销售份额看，总体变化表现为：一、二类烟份额有下降，三、五类卷烟份额基本持平，四类烟份额明显增加。从整体走势看，销售结构整体提升的变化趋势明显。 二、5月份需求预测分析 1、市场环境变化分析 （1）五一假期调整对销售产生一定影响。今年五一假日缩短，全月工作日比去年多4天，销量预计同比会有一定程度增加。
（2）市场环境不断规范对销售促进作用日益明显。3月以来，专卖部门开展了“全面清理整顿卷烟市场百日专项行动”市场环境得到进一步改善，对卷烟销售起到了良好的促进作用。 （3）一、二类卷烟需求预计将有明显回升。煤炭价格的不断上涨和行业景气程度的提高对本地经济发展产生一定影响，高收入群体消费能力不断增强，高档卷烟需求增加趋势明显，突出表现在200-500元价位段品牌用于消费者吸食的需求量明显增加。 （4）低档烟需求有所回升。5月份城区市政工程大面积开工，建筑行业民工群体大量增多，低档烟整体需求预计比上月会有一定程度增加。 2、品牌需求预测分析 需求预测分析参考依据为去年同期销量、最近三个月平均销量、年度/半年度计划、全国性大品牌培育发展方向,新品牌培育计划、市场需求预测分析等，5月份市场需求总量与3、4月相比预计将保持平稳状态，整体需求结构有所上移，五类烟需求预计会略有减少，同时四类、三类品牌需求会有所增加。按照“控制总量、稍紧平衡”的原则,结合近几个月销售和社会库存情况,需求总量适度控制在14500箱左右,比三月份销量略有减少。 结合市场需求形势综合分析,卷烟消费整体结构呈逐步上升趋势,农村消费者及民工群体消费提升趋势明显,低档烟需求量有下降趋势,因此5月份需求适度减少了大丰收（福临门）、北戴河、
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致 性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
2 城市建设用地需求量预测的理论基础 开封市建设用地需求量预测 2.1.1 土地稀缺理论 土地的稀缺性是指提供给人类所需功能的土地供不应求。土地面积的有限性、位置的固定性、质量的差异性和报酬的递减性造成了土地的稀缺性。伊利(R．Ely）是西方土地经济学的创始人，他在《土地经济学原理》指出：“适合人类生存、生活和生产的土地供不应求时，土地就处于一种稀缺状态，就更值得花代价去寻求，甚至购买。现在人类社会中已经出现了这种现象，土壤越是肥沃，土地质量越是优良，那么这块土地在市场上交易的价格越具有优势”。土地的稀缺性，不仅表现在土地总量的供需矛盾上，还表现在某种土地功能在人类生产生活中被视为特殊需求上[48-50]。 土地的稀缺性是我们在土地利用规划过程中必须值得充分考虑的土地特性，因为土地的稀缺性，我们必须科学预测未来的土地需求量，合理分析未来土地需求量，是我们进行土地利用规划中十分重要的一部分，而土地稀缺性在人口密集地区的表现，要求人们必须科学合理进行建设用地需求量的预测，以达到建设用地的集约节约利用[52]。 2.1.2土地供需理论 土地需求就是人类为生存与发展进行生产和消费活动时，对土地的需求。人类的生 存离不开土地，土地为人类提供着生存和生产的场所，随着社会经济的快速发展，人们 对土地的依赖已经不满足于一般的生存，而追求更高更舒适的目标，增加了对土地的需 求量，尤其是对建设用地的需求量。土地的有限性使得土地的自然供给是一定的，虽然 土地经济供给相对于土地自然供给相对有一定的弹性，可以对土地利用机构进行合理科 学性调整或者对可利用土地进行内部挖掘，但整体来讲，土地供给量仍然是有限性的。 土地供给的有限性和人类对土地需求的无限性致使土地供需不平衡，也使得土地经济活 动中的土地供需矛盾必然一直存在。而平衡土地供需矛盾也成为土地利用规划的一个重 要任务，也有利于土地利用总体规划和土地的可持续利用 [54-55] 土地供需平衡分析是在认真研究国民经济与社会发展规划和土地利用总体规划目标的基础上,结合当地的土地资源潜力,充分了解区域内土地资源的可供给量,并据此根据需求量对各类用地进行合理分配,使各类用地的需求不超过当地土地资源的可供给量。它包括土地供给量分析、土地需求量分析和土地供需分析。 随着人口的迅猛增加以及社会经济的不断发展,土地资源的需求量呈现增长 的趋势,而由于土地资源的位置固定性和数量的有限性,导致土地资源的供给与 需求之间矛盾不断。土地供需不平衡不仅阻碍国民经济发展,同时也会带来土地 资源的闲置、浪费等现象。因此,土地供给平衡是土地利用总体规划的核心内容 之一。在协调土地资源的供给和需求时,必须坚持科学发展观和可持续发展观, 遵循自然规律以及社会发展规律,实现土地利用的经济效益、社会效益和生态效 益的协调统一[24]。 2.1.3可持续发挥理论 “可持续发展”现在已经成为国际社会一个十分流行的词汇。可持续发展理论是多 学科、多领域融合的产物，是人类实践和科学技术高度发展的产物，是人们在长期社会 实践中总结了经验教训换来的，也是人们共同探讨和研究总结的成果。可持续发展理论 的核心就是正确处理人与人、人与自然之间的关系。20 世纪50 至60 年代，在经济增长、城市化、人口、资源等所形成的环境压力下，人们对发展的模式产生怀疑并开展讨论。 随后，美国女生物学家蕾切尔?卡逊（Rachel Carson）著作的《寂静的春天》、美国学 者杜博斯?雷内（Rene Dubos）和巴巴拉?沃德(Barbara Ward) 发表的《只有一个地球》，
理论研究之阶段二——建设用地的预测 一、建设用地需求预测 1.定义：建设用地需求预测就是依据某地区多年的建设用地相关资料、人口环境资料、经济资料等，借助一定的预测方法对该地区未来一定时期内各类建设用地的规模及其动态变化进行预测。 2.目的：建设用地需求预测的目的是在构建合理建设用地结构条件下满足建设用地需求，以促进建设用地可持续合理利用，也为政府调控建设用地提供理论依据。 3.意义：对于本项目，进行建设用地需求预测的可以得到泰山区一定时期内各类建设用地增长趋势及其需求量，为本项目后期模型建造提供依据，从而为下一步的建设用地规划做好基础。 二、建设用地需求预测方法 1.年均变化率法 年变化率预测法就是按既一定时期内往年份建设用地年均变化率经验值进行预测。 例如：根据云南省建设用地年变化率表，可算出过去10年间建设用地平均增长率为1.35%。结合近年经济发展水平和建设发展速度，选择年均增长1.5%、2%两个指标，反映不同的集约利用水平，分别预测两种情况下各年度建设用地总量。 年均变化率公式：K=(b-a)/a * 1/T 即：年均变化率=（末期建设用地土地利用面积—初期建设用地土地利用面积）÷初期建设用地土地利用面积÷时间 2.分类趋势预测法 建设用地分类趋势分析主要考察研究时间段的各类建设用地总量、新增量和转移量，找出潜在规律，建立符合规律的模型函数。 思路： 收集数据（想要预测的因变量数据，如居住用地就收集95-05年耕地数据、自变量数据、时间） ↓ 绘散点图 ↓ 选择适当的趋势线方程 ↓ 求解方程中的参数（常系数） ↓ 运用趋势线方程进行预测 例如：从表1可以看出1996~2006年建设用地规模总的趋势是逐年增加,从增量看,中期大,前期和后期小,应该使用二次函数或三次函数。结合省实际经济发展趋势,可以预知未来一个时期云南省建设用地需求规模仍会加大。运用SPSS统计分析软件对该时序数据的统计分析处理表明,建设用地总量y与年份x间呈乘幂回归关系: y=0.021 3x2+0.776 3x+67.626 艳丽同学，此方法的具体公式是否准确？？？？指数次幂？？？还是一次函数？？？最好在明确一下。
质量管理常用的七种统计方法 日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类，本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。 日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查，根据1979年的统计资料，在企业制造现场应用的各种统计方法中，应用初级统计分析方法的占98%。 由此可见，掌握好这七种方法，在质量管理中非常之必要；同时，在我国企业的制造现场，如何继续广泛地推行这七种质量管理工具（即初级的统计分析方法），仍然是开展全面质量管理的重要工作。 一、排列图 排列图法又叫帕累特图法，也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。它是寻找影响产品质量主要因素，以便对症下药，有的放矢进行质量改善，从而提高质量，以达到取得较好的经济效益的目的。故称排列法。由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特（Pareto）用来分析社会财富分布状况的，他发现少数人占有社会的大量财富，而多数人却仅有少量财富，即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。因此这一方法称为帕累特图法。后来美国质量管理专家朱兰（J．Ｍ．Juran）博士将此原理应用于质量管理，作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法．在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时，通常是将影响质量的因素分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类，A类为主要因素，B类为次要因素，C 类为一般因素。根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类，哪些属于B类，哪些属于C类，因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目，故有的亦把它叫主项目图法。 所谓排列图，它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。其一般形式如图1所示，其横坐标表示影响质量的各个因素（即项目），按影响程度的大小从左到右排列；两个纵坐标中，左边的那个表示频数（件数、金额等），右边的那个表示频率（以百分比表示）；直方形表示影响因素，有直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。 二、因果分析图法 因果分析图法是一种系统地分析和寻找影响质量问题原因的简便而有效的图示方法。因其最初是由日本质量管理专家石川馨于1953年在日本川琦制铁公司提出使用的，故又称为石川图法。由于因果图形似树枝或鱼刺，故也有称之为树枝图法或鱼刺图法。另外，还有的
常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法
第四章 预 测 在本章当中我们讨论预测的一般概念和方法，然后分析利用),(q p ARMA 模型进行预测的问题。 §4.1 预期原理 利用各种条件对某个变量下一个时点或者时间阶段内取值的判断是预测的重要情形。为此，需要了解如何确定预测值和度量预测的精度。 4.1.1 基于条件预期的预测 假设我们可以观察到一组随机变量t X 的样本值，然后利用这些数据预测随机变量1+t Y 的值。特别地，一个最为简单的情形就是利用t Y 的前m 个样本值预测1+t Y ，此时t X 可以描述为： 假设*|1t t Y +表示根据t X 对于1+t Y 做出的预测。那么如何度量预测效果呢？通常情况下，我们利用损失函数来度量预测效果的优劣。假设预测值与真实值之间的偏离作为损失，则简单的二次损失函数可以表示为(该度量也称为预测的均方误差)： 定理4.1 使得预测均方误差达到最小的预测是给定t X 时，对1 +t Y 的条件数学期望，即： 证明：假设基于t X 对1+t Y 的任意预测值为： 则此预测的均方误差为： 对上式均方误差进行分解，可以得到： 其中交叉项的数学期望为(利用数学期望的叠代法则)： 因此均方误差为： 为了使得均方误差达到最小，则有： 此时最优预测的均方误差为： 211*|1)]|([)(t t t t t X Y E Y E Y MSE +++-= End 我们以后经常使用条件数学期望作为随机变量的预测值。 4.1.2 基于线性投影的预测 由于上述条件数学期望比较难以确定，因此将预测函数的范围限制在线性函数当中，我们考虑下述线性预测： 如此预测的选取是所有预测变量的线性组合，预测的优劣则体现在系数向量的选择上。 定义4.1 如果我们可以求出一个系数向量值α，使得预测误差)(1t t X Y α'-+与t X 不相关： 则称预测t X α'为1+t Y 基于t X 的线性投影。 定理4.2 在所有线性预测当中，线性投影预测具有最小的均方误差。