民航统计与预测实验指导书

基于统计学习的航班延误预测技术研究随着人们生活水平的提高和旅游业的发展，航空旅行已经成为现代人出行的主要方式。

然而，航班延误问题也伴随着航空运输业发展而来，成为一个全球性的难题。

航班延误给旅客带来不便，也对航空公司造成了巨大的经济损失。

因此，如何准确地预测航班延误情况，成为航空公司和机场管理部门面临的一个重要问题。

一、航班延误预测技术的研究现状航班延误预测的研究可以追溯到上世纪90年代。

最早的航班延误预测技术主要包括基于规则的方法和基于统计学习的方法。

基于规则的方法通常依赖于经验法则、专家经验和人工制定的规则，但其预测效果受到限制，难以适应复杂和多变的运行环境。

基于统计学习的方法不同于基于规则的方法，它使用已有的数据建立数学模型，运用这些模型预测新的航班延误情况。

目前，航班延误预测技术的研究重点集中在机器学习技术和统计方法上，包括决策树、神经网络、支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯等机器学习算法和回归模型、时间序列模型、卡尔曼滤波等统计方法。

然而，航班延误预测技术的研究仍然存在许多困难和挑战。

首先，由于航班延误问题受到多方面因素的影响，预测模型需要考虑多个因素，如天气、机械故障、空管管制等。

其次，航班数据通常是非平衡的，即延误航班的比例非常少。

这使得模型在延误预测方面的性能有限。

最后，由于航班延误预测数据存在较大的噪声，有必要对数据进行清洗和预处理，以提高预测模型的准确性和可靠性。

二、基于统计学习的航班延误预测技术研究方法为提高航班延误预测的准确率和可靠性，可以采用以下基于统计学习的方法：1. 特征选择由于航班延误数据中存在大量无关和冗余的特征，特征选择是航班延误预测的一个重要步骤。

特征选择可以帮助提高预测模型的准确性和解释性。

常用的特征选择方法包括相关系数、方差分析、卡方检验、信息增益等。

2. 模型选择对于航班延误预测问题，可以采用多种机器学习算法和统计方法。

选择合适的预测模型可以提高预测准确率。

民航统计与预测实训后记
五周的课程没想到这么快就过去了，不敢说短短五周的课就学到了多少多少知识，但是确确实实改变了我对统计学的观念。

以前一直认为统计是门很无聊的学科，整天整理一些数据，没有什么实际的作用。

但是这几周每个周四的下午，听完老师讲解的知识，小组成员们聚在一起，分配任务，每个成员认真收集、整理、分析数据，课上课下认真的讨论、总结，才真正发现了统计学的乐趣和意义。

小组成员们从各种渠道收集来数据，先在excel中把数据分类、汇总，然后利用老师讲解的各种分析方法，把看似杂乱的数据通过软件的功能变成一条条有逻辑的论据，最后再把一条条论据在word中陈列出来，加上自己的理解、分析和判断，最终完成整理和预测。

这个过程中小组成员们的讨论是最有趣的，每个人的看法、观点不同，于是从各个方面来处理数据，最后竟然成为了更全面的分析。

这个过程同样锻炼了我们团队合作的能力，而且这个小组是我们新组的，也加深了组员们的互相了解和默契程度。

现在看着我们小组做出来的几次作业，真的想不到这么有条理、专业的分析竟然是我们做出来的，还真是很有成就感啊。

当大量的数据充斥在我们的周围，如果不采用合适的方法去加以整理分析，那数据就只能是一种意识空间的浪费，更不用提以此来拉动经济发展和社会进步了。

正确地对待统计学的学习，用理性分析来指导我们的生活，相信在大数据的背景下，你我都将不是数据的负载者，而是价值的创造人。

统计与统计分析实验指导书统计与统计分析实验指导书【试验⽬的】通过实验教学，使学⽣验证并加深理解和巩固课堂教学内容，掌握常⽤统计分析⽅法在Excel和SPSS中的实现，更好的理解和掌握统计分析⽅法的应⽤原理、基本条件、实现步骤、结果的内涵等问题。

通过实验，使学⽣能够结合具体任务和条件对社会经济问题进⾏初步的调查研究，结合⾃⼰的专业，在定性分析基础上做好定量分析，提⾼学⽣的科研能⼒和解决实际问题的能⼒，以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。

【试验内容】Excel和SPSS中的统计分析功能，包括：1.数据的整理与显⽰，包括数据的排序与筛选、数据透视表与分类汇总、制作频数分布表和绘制各种统计图。

计算描述统计量，选择适合的描述统计量反映统计数据的集中和离中趋势。

2.SPSS的参数检验，包括单样本的T检验，两独⽴样本的T检验及配对样本的T检验。

3.SPSS的⽅差分析。

4.相关与回归分析，包括Excel及SPSS中相关系数的计算、⼀元线性回归的基本⽅法、同时了解各种检验指标的给出、线性拟合图的制作等问题。

【实验要求】1、按学校要求的试验报告格式打印。

2、⽤WORD⽂档输出，宋体，⼩四号。

实验⼀、数据的整理与描述性统计分析⼀、实验介绍统计分析⼯作是以通过实验或调查收集到数据为起点的，有了统计数据之后，⾸先要对获取的数据进⾏系统化、条理化地整理，以提取有⽤的信息。

我们如何能知道其中所包含的信息它们有哪些特点呢，要回答这样的问题，就要先粗略了解数据的基本特点，考虑到数据的代表值，数据的分散程度以及数据的分布形态就需要对数据进⾏整理，并以恰当的⽅式进⾏呈现。

⽅法之⼀就是统计分组，即根据被研究对象的特征和统计研究的⽬的，将所得数据进⾏适当的分组或分类。

统计分组最常⽤的⽅式就是编制数据次数分布，它可以是任何形式的数据分组或分类；通常⽤图表的形式呈现出来，即次数分布表和次数分布图。

⾯对数据可以通过基本的统计量来刻画数值结果，⽽通过次数分布表或次数分布图来直观地了解这些信息。

基于Python的航空航班数据分析与预测系统开发航空业是一个信息密集型行业，航班数据的分析和预测对于航空公司的运营和决策至关重要。

随着Python在数据科学领域的流行，越来越多的航空公司开始采用Python来开发航空航班数据分析与预测系统。

本文将介绍基于Python的航空航班数据分析与预测系统的开发过程和关键技术。

1. 数据采集航空航班数据包括航班号、起降时间、机型、乘客数量、延误情况等信息。

这些数据可以从航空公司的数据库、航班信息网站或者第三方数据提供商处获取。

在系统开发之初，首先需要确定需要采集的数据类型和来源，编写Python脚本进行数据抓取和清洗。

2. 数据存储采集到的航班数据需要进行存储和管理，常见的方式包括使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或者NoSQL数据库（如MongoDB）。

Python中有丰富的数据库操作库（如SQLAlchemy、pymongo），可以方便地实现数据存储和读取操作。

3. 数据分析在航空航班数据分析过程中，可以利用Python中强大的数据分析库（如Pandas、NumPy）进行数据处理和分析。

通过统计分析、可视化等手段，可以深入挖掘航班数据中隐藏的规律和趋势，为航空公司提供决策支持。

4. 预测模型建立基于历史航班数据，可以建立各种预测模型来预测未来航班的情况，如延误概率、乘客数量等。

常用的预测模型包括时间序列模型（如ARIMA）、机器学习模型（如随机森林、神经网络）等。

Python中有丰富的机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow），可以帮助我们构建和训练预测模型。

5. 系统开发在系统开发阶段，需要将数据采集、存储、分析和预测模型整合到一个系统中。

可以使用Python的Web框架（如Django、Flask）搭建一个Web应用，通过用户界面展示分析结果和预测信息。

同时，也可以将系统部署到云端服务器上，实现实时数据更新和在线预测功能。

数据分析与预测方法实践指导书第1章数据分析概述 (3)1.1 数据分析的意义与价值 (3)1.2 数据分析的基本步骤 (4)1.3 数据分析的方法与工具 (4)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.1.1 缺失值处理 (5)2.1.2 异常值处理 (5)2.1.3 重复值处理 (5)2.2 数据整合 (6)2.2.1 数据合并 (6)2.2.2 数据标准化 (6)2.2.3 数据一致性检查 (6)2.3 数据变换 (6)2.3.1 数据规范化 (6)2.3.2 数据离散化 (6)2.3.3 特征提取与选择 (6)2.4 数据规约 (6)2.4.1 数据降维 (7)2.4.2 数据压缩 (7)2.4.3 数据聚合 (7)第3章描述性统计分析 (7)3.1 频数分析与图表展示 (7)3.1.1 频数统计 (7)3.1.2 图表展示 (7)3.2 分布特性分析 (7)3.2.1 分布形态 (7)3.2.2 集中趋势 (7)3.2.3 离散程度 (8)3.3 关联性分析 (8)3.3.1 交叉表 (8)3.3.2 相关系数 (8)3.3.3 协方差矩阵 (8)3.4 异常值分析 (8)3.4.1 箱线图法 (8)3.4.2 基于规则的方法 (8)3.4.3 距离法 (8)3.4.4 统计模型法 (8)第4章假设检验与参数估计 (8)4.1 假设检验基本概念 (8)4.2 单样本检验 (9)4.4 参数估计 (9)第5章回归分析 (10)5.1 线性回归 (10)5.1.1 一元线性回归 (10)5.1.2 多元线性回归 (10)5.2 多元线性回归 (10)5.2.1 多元线性回归模型 (10)5.2.2 多元线性回归的假设检验 (10)5.2.3 应用实例 (10)5.3 逻辑回归 (10)5.3.1 逻辑回归模型 (10)5.3.2 模型评估与优化 (10)5.3.3 应用实例 (10)5.4 非线性回归 (11)5.4.1 非线性回归模型 (11)5.4.2 模型建立与参数估计 (11)5.4.3 应用实例 (11)第6章时间序列分析 (11)6.1 时间序列基本概念 (11)6.2 平稳性检验 (11)6.3 自相关与偏自相关分析 (11)6.4 时间序列预测方法 (12)第7章聚类分析 (12)7.1 聚类分析基本概念 (12)7.2 层次聚类法 (12)7.3 划分聚类法 (13)7.4 密度聚类法 (13)第8章分类与预测方法 (14)8.1 决策树 (14)8.1.1 基本原理 (14)8.1.2 特征选择 (14)8.1.3 决策树算法 (14)8.1.4 决策树剪枝 (14)8.2 随机森林 (14)8.2.1 基本原理 (14)8.2.2 随机森林算法 (14)8.2.3 超参数调优 (14)8.3 支持向量机 (14)8.3.1 基本原理 (15)8.3.2 核函数 (15)8.3.3 SVM算法 (15)8.4 神经网络 (15)8.4.1 基本原理 (15)8.4.3 神经网络算法 (15)8.4.4 神经网络优化方法 (15)第9章优化方法及其应用 (15)9.1 线性规划 (15)9.1.1 基本概念与理论 (15)9.1.2 线性规划的数学模型 (15)9.1.3 线性规划的求解方法 (16)9.2 非线性规划 (16)9.2.1 基本概念与理论 (16)9.2.2 非线性规划的数学模型 (16)9.2.3 非线性规划的求解方法 (16)9.3 整数规划 (16)9.3.1 基本概念与理论 (16)9.3.2 整数规划的数学模型 (16)9.3.3 整数规划的求解方法 (16)9.4 动态规划 (16)9.4.1 基本概念与理论 (16)9.4.2 动态规划的数学模型 (16)9.4.3 动态规划的求解方法 (17)第10章数据分析与预测在实际应用中的案例分析 (17)10.1 金融领域应用案例 (17)10.1.1 风险控制 (17)10.1.2 信用评估 (17)10.1.3 投资决策 (17)10.2 电商领域应用案例 (17)10.2.1 用户行为分析 (17)10.2.2 推荐系统 (17)10.2.3 库存管理 (18)10.3 医疗领域应用案例 (18)10.3.1 疾病预测 (18)10.3.2 药物研发 (18)10.3.3 医疗资源分配 (18)10.4 能源领域应用案例 (18)10.4.1 能源消耗预测 (18)10.4.2 电力负荷预测 (18)10.4.3 新能源利用 (18)第1章数据分析概述1.1 数据分析的意义与价值数据分析作为一种科学的方法论，在现代社会的各个领域具有极高的应用价值。

《最优化方法课程设计》指导书一、课程设计目的统计预测与决策课程以介绍常见的统计预测方法理论为目的，为了能够加深学生对所学的统计方法知识的理解，开设统计预测与决策课程设计具有重要意义。

通过课程设计，学生不但可以通过所学的知识对统计方法进行深入的理论分析及理论创新，提高学生的理论水平；而且，学生还可以结合数学软件，如SAS，SPSS，MATLAB, Mathematica等进行程序设计，通过数值仿真更好地理解理论及特性；此外，学生还可以利用所学的统计理论对某些实际问题建立优化模型，提高学生的数学建模能力，为以后的工程实践打下基础。

二、课程设计要求1．完成论文一篇，字数8000字以上。

2．论文要求：（1） 240字以上的中英文摘要；（2）分章节写正文；（3）引用参考文献需在论文末注明；（4）可多个学生选同一个题目，但内容不可以雷同；（5）格式可参考附件。

3. 在2013-2014下学期结束前完成。

三、课程设计选题本次课程设计共提供17个具体的课题，每个课题选题人数不超过3人，除此外，学生还可以自拟题目，范围包括优化算法改进、优化算法建模与分析、优化算法的实际应用等。

学生选题时，通过随机抽签的方法选择17个课题之一，若某学生对所选课题不满意，再自拟题目。

同一个题目，多人选择时，不可以相互抄袭。

选题结果在17周末完成。

四、课程设计内容课程设计内容：一方面学生通过所学的知识对统计预测方法进行深入的理论分析及理论创新，提高学生的理论水平；另一方面，学生结合数学软件对统计方法进行程序设计，通过软件更好地理解和实现统计方法的应用；此外，学生还可以利用所学的统计理论对某些实际问题建立优化模型，提高学生的数学建模能力。

五．有关安排：（1）第17周到第19周的周二、周四晚19：3０－21：1０在6306安排答疑．２）第19周的周四起进行课程设计验收，具体安排另行通知．。

1. 分类数据（categorical data）
分类数据是对事物进行分类的结果，数据的主要特征是采用 文字、数字的代码和其他符号对事物进行简单的分类和分组。
2. 顺序数据（rank data）
顺序数据，也可称为等级数据，也是对事物进行分类的结果， 只是这些分类在语义上表现出明显的等级或顺序关系
3. 数值型数据（metric data）
随机变量所取得的值，称为观测值。一个随机变量可以有 许多个观测值。
分类变量 顺序变量 数值型变量
统计工具
统计计算工具是我们完成统计分析的必要条件，算 盘、计算器、计算机这些工具为我们完成大量的数据处 理立下的汗马功劳。
使用计算机时，会涉及统计软件的选择问题，目前 常 用 统 计 分 析 软 件 有 ： SAS 、 SPSS 、 STATISTICA 、 MINITAB等等，每个统计分析软件都有各自的组织数据 的方式以及分析界面，但不论何种软件，在WINDOWS 占统治地位的今天，电子表格的数据组织形式必然成为 主流。
本教材使用Office组件中Excel作为数据处理的主要工具。
Excel实现数据处理的主要途径
我们使用Excel处理数据主要涉及两方面：一是 Excel的公式与函数，二是Excel的数据分析工具。
公式和函数是Excel工作表的核心，公式是连续的一 组数据和运算符组成的序列，就象手工或计算器做运算 那样工作；函数只要我们输入相应的参数，就会自动地 计算出所需要的函数值。Excel有灵活多变的公式和丰富 多彩的函数。
古典统计学时期--“政治算术学派” 统计学产生标志：17世纪中期，英国威廉·配第的著作《政治 算数》的问世是统计学产生的标志。
威廉·配第（1623-1687年）（英国） ，他的代表作是《政治 算术》（1671年写出，1690年正式出版）。在这本书里，他 用数字、重量和尺度来分析英国、法国、荷兰三国的国情国 力，提出了英国社会经济发展的方向。 另一“政治算术学派”创始人：约翰·格郎特（1620-1674年） （英国），他的代表作是《对死亡率公报的自然观察和政治 观察》。他对伦敦的出生率、死亡率、性别比和人口发展趋 势，作了分类计算和预测，证明瘟疫对当时的伦敦没有根本 的威胁。

福建工程学院实习报告专业国际经济与贸易班级国贸1002座号3100509209姓名蔡小强日期2012年4月20日《统计学》实验一一、实验名称：数据的图表处理二、实验日期：2012年03月27日三、实验地点：经济管理系实验室四、实验目的和要求目的：培养学生处理数据的基本能力。

通过本实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。

要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据（ 30），利用EXCEL进行如下操作：1.进行数据排序2.进行数据分组3.制作频数分布图、直方图和帕累托图，并进行简要解释4. 制作饼图和雷达图，并进行简要解释五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL 软件六、实验过程（一）问题与数据下面是一种金属零件重量的误差数据单位：g27.3 67.9 74.1 55.6 32.5表1-1（二）实验步骤1、将上表数据复制到EXCEL中；2、将上述数据调整成一列的形式；3、选择“数据-排序“得到由小到大的一列数据。

4、选择“插入-函数（fx）-数学与三角函数-LOG10”图1-1计算lg50/lg2=5.64,从而确定组数为K=1+ lg100/lg2=6.64 这里为了方便取为10组；确定组距为：（max-min）/K=(87.8-19.1)/10=6.87 取为7；5、确定接受界限为 24.0 31.0 38.0 45.0 52.0 59.0 66.0 73.0 80.0 87.0 分别键入EXCEL 表格中，形成一列接受区域；6、选“工具——数据分析——直方图”得到如下频数分布和直方图金属零件重量误差的频数分布表1-2金属零件重量误差的直方图图1-27、将其他这行删除，将表格调整为：表1-38、选择“插入——图表——柱图——子图标类型1”,在数据区域选入接收与频率两列，在图表标题中输入频率。

做出的图形如下图所示：图1-39、双击上述直方图的任一根柱子，将分类间距改为0，得到新的图.图1-410、选择“插入——图表——饼图”，得到金属零件重量的误差饼图：图1-511、选择“插入——图表——雷达图”，得到金属零件重量的误差雷达图图1-6（三）实验结果分析：从以上直方图可以发现，金属零件的重量误差大致呈对称分布，其中54.0—60.0出现的频次最多，从饼图和雷达图也能够比较清晰地看出这样的结果。

统计学专业《毕业实习》指导书青岛理工大学第一篇：统计学专业《毕业实习》指导书青岛理工大学统计学专业《毕业实习》指导书一、实习目的与要求（一）实习目的统计学科属于经济应用类科学，在培养本专业学生时，应注重理论联系实际，提高学生的综合素质。

这就要求在教学中增加实践环节，加大实践性课程的比例，让学生在实践中运用知识，缩短理论知识与实际操作的距离。

在实践中既培养出学生的实际动手能力，同时又使课本上理论滞后性的问题得到有效解决。

统计学专业《毕业实习》目的是引导学生运用专业理论，增强对社会、国情和所学专业的认识看法，培养学生综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题的实际动手能力和创新能力，强化实际工作的知识技能训练，加强学生的社会调查能力、口头表达能力、组织协调能力、文书写作能力和科研能力；培养学生的敬业、创业和合作精神，增强劳动观念，使学生尽可能地将本次实习与今后的就业工作紧密结合起来，为毕业后顺利投身工作岗位并融入社会作好准备。

（二）实习要求1、要求学生必须高度重视毕业实习，在实习指导教师的指导下，掌握必要的实习方法，按质按量完成实习任务，并认真做好实习日记和实习总结。

2、服从学院和实习单位的安排（有能力自己安排实习单位的可自己联系）。

自觉遵守学校和实习单位制定的各项规章制度，特别是安全规定、劳动纪律和保密制度。

敬业爱岗，勤学好问，刻苦钻研。

3、因病、因事不能参加实习者，要有医院证明和书面陈述报告，向指导教师和学院办理请假手续，同意以后方可准假。

实习期间请假，应经指导教师同意，未经批准，不得擅离实习单位，否则按无故缺课处理。

二、实习内容（一）到各级政府统计部门熟悉相关科室工作。

首先了解政府统计部门的各项规章制度，明确政府统计的基本职能，熟悉政府部门综合统计的报表体系、抱送程序、指标内容、统计核算方法。

（二）到各企业单位统计部门熟悉企业统计的操作过程。

到各企业单位了解学习基层统计工作的日常工作流程，熟悉统计分析方法在企业生产管理中的应用。

实验报告课程名称：预测与决策学院：交通运输系专业：物流工程班级：学生姓名：学号：指导教师：====2012 /2013学年第二学期====目录实验大纲 (1)实验一回归分析 (3)实验二曲线趋势外推(一) (4)实验三曲线趋势外推(二) (5)实验四时序平滑预测(一) (6)实验五时序平滑预测(二) (7)实验六同期平均法季节时序数据预测 (8)实验大纲（交通运输工程专业本科2008级学生）1.实验目的使学生通过本课程实验教学，加深理解和巩固所学理论知识；结合专业背景，学会收集或调查行业统计数据；切实掌握各种统计分析方法在统计软件SPSS中的实现，并能正确解释SPSS的运行结果。

2.实验内容在实验过程中，充分考虑到学生的自学能力和创新能力，安排命题开放式的实验内容给学生完成。

共计十个实验项目如下表，实验题目见任务书。

序号实验内容1 实验一回归分析2 实验二曲线趋势外推(一)3 实验三曲线趋势外推(二)4 实验四时序平滑预测(一)5 实验五时序平滑预测(二)6 实验六同期平均法3.实验教材或实验指导书1.罗应婷等主编，SPSS统计分析从基础到实践.北京：电子工业出版社，2007年6月；2. 章文波陈红艳编著.《实用数据统计分析及SPSS12.0应用》.人民出版社，2006年；3.张文彤.SPSS.11.0统计分析教程.(高级篇)，北京希望电子出版社.2002年6月；4.郝黎仁等.SPSS实用统计分析.中国水利水电出版社.2003年1月。

4.实验有关事项实验时间：见课程表；实验地点：学校机房；纪律要求：成果提交：要求独立完成，八个实验项目按指定格式提交成一个最终实验报告，每人提交1份打印的实验报告（A4）及电子文档；打印稿统一交班长汇总并转交任课老师；电子文档以学号后四位+姓名为附件名发至邮箱：33896822@；5.实验报告格式实验报告按以下内容装订：封面、实验大纲、目录、实验一～实验八、成绩评定册。

第1篇一、实验目的本实验旨在通过统计方法对数据进行分析和预测，掌握统计预测的基本原理和操作步骤，提高对实际问题的分析和解决能力。

通过本次实验，我们希望达到以下目标：1. 理解统计预测的基本概念和原理。

2. 掌握常用统计预测方法，如线性回归、时间序列分析等。

3. 能够运用统计软件（如Excel、R等）进行预测分析。

4. 提高对实际问题的分析和解决能力。

二、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据收集与整理2. 描述性统计分析3. 时间序列分析4. 线性回归预测5. 结果分析与讨论三、实验步骤1. 数据收集与整理我们收集了某城市过去五年的GDP数据，并将其整理成表格形式。

2. 描述性统计分析使用Excel对数据进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、最大值、最小值等。

3. 时间序列分析利用R软件对时间序列数据进行处理，包括趋势分析、季节性分析等。

4. 线性回归预测建立线性回归模型，以GDP为因变量，时间（年）为自变量，进行预测。

5. 结果分析与讨论分析预测结果，讨论预测的准确性，并探讨影响预测结果的因素。

四、实验结果与分析1. 描述性统计分析经过描述性统计分析，我们得到以下结果：- 均值：XXXX亿元- 标准差：XXXX亿元- 最大值：XXXX亿元- 最小值：XXXX亿元2. 时间序列分析通过时间序列分析，我们发现该城市GDP呈现逐年增长的趋势，且具有明显的季节性。

3. 线性回归预测建立线性回归模型后，得到以下结果：- R²：XXXX- F值：XXXX- 预测方程：GDP = XXXX + XXXX 年份根据预测方程，预测未来五年的GDP分别为：- 第6年：XXXX亿元- 第7年：XXXX亿元- 第8年：XXXX亿元- 第9年：XXXX亿元- 第10年：XXXX亿元4. 结果分析与讨论从预测结果来看，该城市GDP在未来五年内将持续增长。

然而，预测结果可能受到以下因素的影响：- 经济政策- 社会环境- 自然灾害因此，在分析预测结果时，需要综合考虑各种因素。

5
3.73
0.5885
可以由概率为0.5885，得知方程存在异方差。
.
13
13
多元回归分析
通过学生化残差，库克距离，杠杆值判断是否存在异常值。 因为存在异方差问题，通过多元加权最小二乘进行改进。 改进后方程检验与预测。
.
14
14
多元回归分析
相关分析表
Obs Dependent Predicted
从表中可以看出其中除了X6与Y的相关系数不大， 也就是水运客运量与民用航空客运量中间并没有很强的关联外， 其余因素与民航客运量都有着紧密的联系，这一点从现实生活 中来看也是正确的。
.
9
9
多元回归分析
相关分析表
Root MSE 241.64439
Dependent Mean
13400
R-Square 0.9997
3
5555
4
5630
5
5755
6
6094
7
6722
8
7524
9
8594
10
8759
11
12123
12
13827
13
15968
14
18576
15
19251
16
23052
17
26769
18
29317
19
31936
5190
3784 3931 4757 6565 8433 8861 9616 7313 11796 13468 16034
1771 1699 997.5752 -471.1122 -1712 -1337 -1022 1446 327.4891 359.4283 -66.5339

《统计学》实验教学大纲一、课程代码二、课程名称：统计学Statistics三、课程管理院（系）：统计学院教研室：国民经济统计教研室四、关于本教学大纲的说明1、用专业（层次）：统计及经济类本科2、学时与总学分：63、实验项目数：34、制订本教学大纲的依据统计学是统计与经济类专业学习中一个非常重要的内容，其方法较多且复杂，在实际运用中计算量很大，因此，开设实验上机课更有助于同学们掌握统计方法，提高实际操作能力。

5、先行课程：EXCEL软件6、后续课程：统计预测与决策、时间序列分析、实用回归等。

五、本课程的性质、教学目的与要求统计学是统计与经济类专业的必修课程，本实验课为其辅助教学内容，因此，其教学目的与要求是掌握对理论教学环节中涉及到的部分方法运用有关软件进行实现的方法，同时完成上机实验题目。

六、教学内容及学时分配实验一：Excel基本操作实验目的：掌握EXCEL的统计功能实验内容：1、复习有关EXCEL的统计功能2、利用EXCEL绘制直方图、条形图等实验二：统计制图实验目的：掌握用EXCEL绘制统计图实验内容：1、复习介绍有关EXCEL作图功能2、利用EXCEL绘制直方图、条形图等实验三：季节变动时间序列的分解分析实验目的：掌握用EXCEL进行时间序列的分解分析实验内容：1、熟悉EXCEL的函数功能2、能利用EXCEL练习移动平均法测定长期趋势3、能利用EXCEL求季节指数实验四：利用Excel绘制散点图，分析相关系数实验目的：掌握用EXCEL绘制散点图，计算相关系数实验内容：1、散点图的绘制2、相关系数的计算实验五：线性回归分析实验目的：掌握用EXCEL进行线性回归分析实验内容：1、回归方程的求解2、能对结果进行解释序号实验项目名称（或实践环节基本内容实验项目类型开设性质实践（实验）环节时间安排演示验证综合设计必修选修开放课内课外安排及说明1Excel基本操作/ 2统计制图A/3季节变动时间序列的分解分析A/A/A/24利用Excel绘制散点图，分析相关系数A/A/A/25线性回归分析A/A/2合计6八、考核方式与成绩评定标准考核方式：上机操作参考书目：1、使用Excel 进行数据分析［美］Michadel R. Middleton中国水利水电出版社2、E xcel统计与数量方法应用倪安顺清华大学出版社。

统计09—1班0907060129 钱春萍实验报告例：中国民航客运量的回归模型。

为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因，我们一民航客运量作为因变量y，以国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数为影响民航客运量的主要因素。

y表示民航客运量(万人），x1表示国民收入（亿元），x2表示消费额（亿元），x3表示铁路客运量（万人），x4表示民航航线里程（万公里），x5表示来华旅游入境人数（万人）。

根据《1994年统计摘要》获得1978——1993年统计数据，见下表：年份y x1 x2 x3 x4 x51978 231 3010 1888 81491 14.89 180.921979 298 3350 2195 86389 16.00 420.391980 343 3688 2531 92204 19.53 570.251981 401 3941 2799 95300 21.82 776.711982 445 4258 3057 99922 23.27 792.431983 391 4736 3358 106044 22.91 947.701984 554 5652 3905 110353 26.02 1285.221985 744 7020 4879 112110 27.72 1783.301986 997 7859 5552 108579 32.43 2281.951987 1310 9313 6386 112429 38.91 2690.231988 1442 11738 8038 122645 37.38 3169.481989 1283 13176 9005 113807 47.19 2450.141990 1660 14384 9663 95712 50.68 2746.201991 2178 16557 10969 95081 55.91 3335.651992 2886 20223 12985 99693 83.66 3311.501993 3383 24882 15949 105458 96.08 4152.70第一步，提出因变量与自变量，搜集数据。

一、实验背景与目的随着全球航运业的快速发展，数据已经成为推动行业进步的关键因素。

航运大数据分析实验旨在通过收集、整理和分析航运相关数据，探索航运业的运行规律，为航运企业决策提供数据支持，优化航运资源配置，提高航运效率。

本次实验选取了2023年1月至8月的RCEP集装箱运输数据作为研究对象，通过分析RCEP区域内集装箱运输的效率指数、船舶航行率、平均航次数、直挂率、平均装卸时间等指标，评估RCEP集装箱运输的效率状况，并探讨影响效率的因素。

二、实验方法与数据来源1. 数据来源：实验数据来源于上海国际航运研究中心与船达通联合开发的RCEP集装箱运输效率指数数据库。

2. 实验方法：（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、筛选和整合，确保数据质量。

（2）指标计算：根据RCEP集装箱运输效率指数数据库，计算船舶航行率、平均航次数、直挂率、平均装卸时间等指标。

（3）数据分析：采用统计分析、时间序列分析等方法，对RCEP集装箱运输效率指数及其相关指标进行深入分析。

三、实验结果与分析1. RCEP集装箱运输效率指数波动情况：从实验结果来看，2023年1月至8月RCEP集装箱运输效率指数整体呈现上升趋势，表明RCEP区域内集装箱运输效率逐渐提高。

具体来看，1月RCEP集装箱运输效率指数为958.8点，较去年同期上升9.5%；8月RCEP集装箱运输效率指数为1232.79点，较去年同期上升28.91%。

2. 船舶航行率：2023年1月至8月，RCEP区域内船舶航行率呈上升趋势，表明船舶运行效率逐渐提高。

1月船舶航行率为98.21%，8月船舶航行率为99.21%，较去年同期上升1个百分点。

3. 平均航次数：2023年1月至8月，RCEP区域内平均航次数呈上升趋势，表明船舶在RCEP区域内运输频率逐渐提高。

1月平均航次数为4.4个，8月平均航次数为4.7个，较去年同期增加0.7个航次。

4. 直挂率：2023年1月至8月，RCEP区域内直挂率波动较大，8月直挂率仅为75.2%，较去年同期下降约7个百分点。

统计学调查与预测技术作业指导书第1章统计学基础理论 (4)1.1 数据的收集与整理 (4)1.1.1 数据来源 (4)1.1.2 数据整理 (4)1.2 概率论基本概念 (4)1.2.1 随机事件 (4)1.2.2 样本空间与事件 (4)1.2.3 条件概率与独立性 (4)1.3 随机变量及其分布 (4)1.3.1 离散型随机变量 (4)1.3.2 连续型随机变量 (5)1.3.3 随机变量的数字特征 (5)第2章描述性统计分析 (5)2.1 频数与频率分布 (5)2.1.1 频数分布 (5)2.1.2 频率分布 (5)2.2 图表法 (5)2.2.1 条形图 (5)2.2.2 饼图 (5)2.2.3 折线图 (6)2.2.4 直方图 (6)2.3 统计量度与集中趋势 (6)2.3.1 众数 (6)2.3.2 平均数 (6)2.3.3 中位数 (6)2.4 离散程度的度量 (6)2.4.1 极差 (6)2.4.2 四分位差 (6)2.4.3 方差与标准差 (6)2.4.4 离散系数 (7)第3章概率分布与统计推断 (7)3.1 离散型随机变量的概率分布 (7)3.1.1 定义与性质 (7)3.1.2 常见离散型概率分布 (7)3.1.3 应用案例分析 (7)3.2 连续型随机变量的概率分布 (7)3.2.1 定义与性质 (7)3.2.2 常见连续型概率分布 (7)3.2.3 应用案例分析 (8)3.3 抽样分布与误差分析 (8)3.3.1 抽样分布 (8)3.3.3 应用案例分析 (8)3.4 假设检验 (8)3.4.1 基本概念 (8)3.4.2 常见假设检验方法 (8)3.4.3 应用案例分析 (8)第4章回归分析与相关性分析 (9)4.1 一元线性回归 (9)4.1.1 一元线性回归模型 (9)4.1.2 参数估计 (9)4.1.3 模型检验 (9)4.1.4 应用实例 (9)4.2 多元线性回归 (9)4.2.1 多元线性回归模型 (9)4.2.2 参数估计 (9)4.2.3 模型检验 (9)4.2.4 应用实例 (9)4.3 非线性回归 (9)4.3.1 非线性回归模型 (9)4.3.2 参数估计 (10)4.3.3 模型检验 (10)4.3.4 应用实例 (10)4.4 相关性分析 (10)4.4.1 皮尔逊相关系数 (10)4.4.2 斯皮尔曼相关系数 (10)4.4.3 克朗巴哈α系数 (10)4.4.4 应用实例 (10)第5章时间序列分析与预测 (10)5.1 时间序列的基本概念 (10)5.2 平稳性与白噪声过程 (11)5.3 自回归模型 (11)5.4 移动平均模型 (11)第6章非参数统计方法 (11)6.1 非参数检验概述 (11)6.2 符号检验与秩和检验 (11)6.2.1 符号检验 (11)6.2.2 秩和检验 (12)6.3 核密度估计与自助法 (12)6.3.1 核密度估计 (12)6.3.2 自助法 (12)第7章贝叶斯统计推断 (12)7.1 贝叶斯定理与贝叶斯推断 (12)7.1.1 贝叶斯定理 (13)7.1.2 贝叶斯推断 (13)7.2.1 先验分布 (13)7.2.2 后验分布 (13)7.3 贝叶斯估计与预测 (13)7.3.1 贝叶斯估计 (13)7.3.2 贝叶斯预测 (13)7.4 贝叶斯假设检验 (14)第8章主成分分析与因子分析 (14)8.1 主成分分析原理 (14)8.1.1 数学原理 (14)8.1.2 实施步骤 (14)8.2 主成分分析的应用 (14)8.2.1 数据降维 (15)8.2.2 特征提取 (15)8.2.3 模式识别 (15)8.3 因子分析基本概念 (15)8.3.1 数学模型 (15)8.3.2 实施步骤 (15)8.4 因子分析的应用 (15)8.4.1 心理学研究 (15)8.4.2 经济学研究 (15)8.4.3 市场营销 (16)第9章聚类分析 (16)9.1 聚类分析概述 (16)9.2 层次聚类法 (16)9.3 划分聚类法 (16)9.4 密度聚类法 (17)第10章统计预测技术与应用 (17)10.1 定性预测方法 (17)10.1.1 专家调查法 (17)10.1.2 德尔菲法 (17)10.1.3 趋势预测法 (17)10.1.4 类比预测法 (17)10.2 定量预测方法 (18)10.2.1 时间序列预测法 (18)10.2.2 回归分析预测法 (18)10.2.3 移动平均预测法 (18)10.2.4 指数平滑预测法 (18)10.3 预测误差与模型评估 (18)10.3.1 预测误差的度量 (18)10.3.2 模型评估指标 (18)10.4 统计预测软件与应用实例 (18)10.4.1 常用统计预测软件 (19)10.4.2 应用实例 (19)第1章统计学基础理论1.1 数据的收集与整理本节主要介绍统计学调查与预测技术中数据收集与整理的基本原理和方法。

中航大的统计学(民航大数据)专业课中航大的统计学（民航大数据）专业课统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，而民航大数据则是指航空领域中产生的大量数据。

中航大的统计学（民航大数据）专业课旨在培养学生运用统计学原理和方法，分析和应用民航大数据的能力。

统计学作为一门重要的学科，对于民航大数据的分析和应用有着至关重要的作用。

在民航领域中，大量的数据被持续产生，包括航班数据、乘客数据、机组人员数据等。

这些数据蕴含着宝贵的信息，可以用于航空公司的运营决策、航班调度优化、乘客需求预测等方面。

然而，要有效地利用这些数据，就需要运用统计学的知识和方法进行分析和解释。

中航大的统计学（民航大数据）专业课涵盖了统计学的基本概念、方法和技巧，以及民航领域中的实际应用案例。

学生将学习统计学的基本理论，包括概率论、数理统计等。

同时，他们还将学习如何使用统计软件进行数据分析，如SPSS、R等。

在课程中，学生将接触到大量的真实民航数据，通过实践操作和案例分析，培养他们运用统计学知识解决实际问题的能力。

中航大的统计学（民航大数据）专业课还注重培养学生的数据处理和数据可视化能力。

学生将学习如何有效地整理和清洗数据，以及如何使用图表、统计图形等手段将数据进行可视化展示。

这对于民航领域中的数据分析和决策具有重要的意义，可以帮助决策者更直观地理解和利用数据。

除了课堂学习，中航大的统计学（民航大数据）专业课还注重培养学生的实践能力。

学生将有机会参与到真实的民航数据分析项目中，与航空公司、航空管理部门等机构进行合作，解决实际问题。

这样的实践机会可以帮助学生将所学的理论知识应用到实际中，提高他们的综合素质和职业能力。

中航大的统计学（民航大数据）专业课是一门旨在培养学生运用统计学原理和方法，分析和应用民航大数据的能力的课程。

通过学习这门课程，学生将掌握统计学的基本理论和方法，具备处理和分析民航大数据的能力，并能够应用统计学知识解决实际问题。