《应用统计学》课程论文（2011学年01学期）
SPSS在信用卡消费调查中的应用
学生姓名
学号
院系工学院
专业工程管理
班级工管
完成日期2011年12月04日
SPSS在信用卡消费调查中的应用
X X
绍兴文理学院工程管理
摘要：本文通过消费者的年收入、家庭人口和每年使用信用卡支付的金额数据，利用SPSS软件提供的散点图、相关系数分析、回归分析对数据进行了深入的分析，再把分析结果进行预测，最后根据预测结果来进行控制调整。关键词：信用卡；消费;SPSS分析
引言
消费是社会生产的重要环节，是社会经济活动的出发点和归宿，消费结构的状况不仅反映社会经济发展的水平，又涉及到社会经济诸多方面，近年来，随着社会经济、计算机技术和信息技术的发展，商业领域越来越活跃，消费者除了用现金和个人支票支付外，信用卡支付方式越来越被广泛的采用。通过信用卡的使用状况，分析各相关因数的关系，利用SPSS软件提对数据进行了深入的分析。
1 抽样调查基本情况
研究人员分层抽样的方法从收集的资料中随机抽取50位消费者的年收入、家庭人口和每年使用费信用卡支付的金额数据，用于统计分析。通过调查消费者的消费特征，此特征可以用来预测用户使用信用卡的支付金额的消费特征。
信用卡消费调查数据见附录。
2 SPSS中的统计分析
SPSS作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。其中的统计分析功能包括从基本描述统计、推断统计到聚类分析、因子分析等多元统计分析方法。本文主要利用其中的散点图、相关系数分析、回归分析对相关信息进行统计分析，而基本描述统计功能就不再做介绍。
2.1 散点图
散点图用于表现测量数据的原始分布状况，可从点的位置判断测量值的高低、大小、变动趋势或变化范围，在相关与回归分析中，侧重于使用散点图来直观的观察和判断变量之间的关系，据此判断变量之间协变关系的类型。具体创建过程是利用在三维空间中绘制出2个或3个变量确定的点，然
后通过这些点的分布特征来显示数据的分布特征。
散点图有五种类型：简单散点图（Simple Scatterplot）
重叠散点图（Overlay Scatterplot）
散点图矩阵（Scatterplot Matrix）
三维散点图（3-D Scatterplot）
散点∕圆点图（Scatter/Dot）
2.2 相关系数分析
（1）相关分析
相关分析就是从数量的角度出发，精确界定变量之间的关系，把变量之间的关联的紧密程度用数量方法予以反映，即相关系数；相关系数大说明变量之间的关联程度高，相关系数小说明变量之间的关联比较松散。
相关系数是测定变量之间线性相关程度和方向的代表性指标。其特点表现在：参与相关分析的两个变量是对等的，不分自变量和因变量，因此相关系数只有一个，计算相关系数的两个变量都是随机变量。相关系数有Pearson相关系数、Spearman和Kendall's tua-b等级相关系数。
（2）偏相关分析
在实际问题中，事物之间的联系往往比较复杂，一个结果往往是受到多种因素相互综合作用产生的。在多变量的情况下，变量之间的的相关系复杂。偏相关分析是指在对其他变量的影响进行控制的条件下，分析多个变量中两个变量之间的线性相关程度。
偏相关分析的工作是计算偏相关系数，计算偏相关系数时需要掌握多个变量的数据，一方面考虑多个变量之间可能产生的影响，另一方面又采用一定的方法控制其他变量，专门考察两个特低昂变量的净相关关系。由于变量之间穿在错综复杂的关系，因此偏相关系数与济南单的相关系数与简单的相关系数在数值上可能相差很大，有时甚至符号都相反，一般偏相关系数更能反映现象之间的真实关系。
2.3 线性回归分析
回归分析是从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式，对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量影响显著，哪些不显著。然后利用所求得关系式根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精度。
回归分析按照经验公式的函数类型可以分为线性回归和非线性回归。若回归分析的经验公式是线性函数，则称为线性回归；若回归分析的经验公式是非线性函数，则称为非线性回归。
按自变量的个数可以将回归分析分为一元回归和多元回归。一元回归是自由一个自变量的回归分析。有两个或两个以上的自变量的回归分析称为多元回归。
按自变量和因变量的类型回归分析分为一般的回归分析、含有哑变量的回归分析和Logistic回归分析。一般的回归分析自变量和因变量都是定量变量。若因变量是定性变量的回归分析，则称为Logistic回归。
3 SPSS在消费特征调查中的应用
3.1 创建SPSS数据文件
将信用卡消费调查数据保存在xykxf.sav中该数据文件的变量、类型及其标签如图1所示：
图1 数据文件xykxf.sav的变量、类型及其标签
3.2 绘制散点图
通过散点图可以观察变量之间的关系，从而决定拟合模型的类型。启动SPSS，读入数据后：
（1）打开对话框。点击Graphs→Scatter/Dot系统弹出一个对话窗口，选择Scatterplot Matrix，单击Define进入Scatterplot Matrix对话框。
（2）选择矩阵变量。把变量“年收入”、“家庭人口”、“消费金额”移到Matrix Variables。
（3）选择图形标题。在对话框中单击Titles，在Titles中修改散点图矩阵的标题“消费特征的散点图”，单击Continue。
（4）单击Scatterplot Matrix对话框中的OK，得到绘制的散点图矩阵图，即图2。
图2 消费特征的散点图
从图2可以看出，家庭人口、年收入与信用卡消费金额成比较明显的线性关系。
3.3 相关系数分析
通过变量之间的相关性分析，初步了解销售额与哪些因素相关性高，各种提高销售措施之间是否有高度的相关性或可替代性，以及为后续回归分析的变量纳入方式提供参考依据。操作步骤如下：
（1）单击Analyze→Correlate→Partial，把变量“消费金额”、“年收入”移到Variables，把变量“家庭人口”移到Controlling。
（2）单击Options，参数选项如图3。单击Continue，返回Partial Correlations对话框。
图3 Options对话框
（3）单击OK按钮，得到相关分析结果如图4、图5。
Descriptive Statistics
3964.06933.494503480.0014550.742503.42 1.73950
消费金额（元）年收入（元）家庭人口（人）Mean Std. Deviation N
图4 偏相关的描述性统计量
Correlations
1.000
.631.753..000.00004848.631 1.000
.173.000..23148048.753.173 1.000
.000.231.48480
1.000
.773..000047.773 1.000
.000.47
Correlation
Significance (2-tailed)df
Correlation
Significance (2-tailed)df
Correlation
Significance (2-tailed)df
Correlation
Significance (2-tailed)df
Correlation
Significance (2-tailed)df
消费金额（元）
年收入（元）
家庭人口（人）
消费金额（元）
年收入（元）
Control Variables
-none-a
家庭人口（人）消费金额（元）年收入（元）家庭人口（人）
Cells contain zero-order (Pearson) correlations.
a.
图5 偏相关的分析结果
从图4可知，50位消费者通过信用卡消费的平均的额度为3964.06元，年平均为43480元，家庭人均为3人。
从图5的分析结果初步可知，信用卡消费金额与家庭人口、年收入较显著，对应的显著水平都远小于0.01。 3.4 回归分析
建立回归模型，进一步研究信用卡消费金额与家庭人口、年收入的关系，并利用预测结果来控制调节信用卡的市场营销策略。
操作步骤如下：
（1）单击Analyze →Regression →Linear ，把Linear Regression 对话框左侧列表中选择变量“消费金额”使之进入Dependent ；选择变量“家庭人口”和“年收入”，使之进入Independent(s)；根据偏相关系数，在Method 下拉框中选择Enter 选项，使其他选项框为默认值。
（2）单击Statistics 按钮，弹出“线性回归统计量”窗口，选中复选框Estimates 、Model fit 和Collinearity diagnostics ，单击continue 返回Linear Regression 对话框。
（3）单击OK ，得到结果如图6~10所示。
Variables Entered/Removed b
家庭人口（人）, 年收入（元）
a .
Enter
Model 1
Variables Entered Variables
Removed
Method All requested variables entered.a. Dependent Variable: 消费金额（元）
b.
图6 变量进入情况
Model Summary
.909a .826.818398.091Model 1R R Square Adjusted R Square Std. Error of
the Estimate
Predictors: (Constant), 家庭人口（人）, 年
（元）
a.
图7 模型模拟合度检验
ANOVA
b 5250756
2625377.84111.218.000a
74483934758476.4502699149
49
Regressio Residual Total Model 1Sum of
Squares df Mean Square F
Sig.Predictors: (Constant), 家庭人口（人）, 年收入（元）a. Dependent Variable: 消费金额（元）
b.
图8 方差分析表
Coefficients
a
04.90597.655 6.602
.000
.033.004.5168.350.000.9701.03156.29633.201.66410.732.000.9701.031
(Constant 年收入（元）家庭人口（人Mod 1BStd. Erro Unstandardized Coefficients Beta tandardize
Coefficients
t Si g.Tolerance V IF linearity Statis
Dependent Variabl e: 消费金额（元）
a.
图9 回归分析结果
Collinearity Diagnostics
a
2.810 1.000.01.01.02
.141 4.469.05.17.93.0497.568.94.82.05Dimension 123Model 1Eigenvalue Condition Index (Constant)年收入（元）家庭人口
（人）Variance Proportions
Dependent Variable: 消费金额（元）
a.
图10 共线性检验
（1）根据相关分析结果，认为信用卡消费金额与家庭人口、年收入相关性高，所以采用所有变量强行进入模型的方法。
（2）对模型模拟合度进行检验，进入模型的变量其调整的决定系数（Adjusted R Square ）为0.818。可见模型的拟合效果很理想。
（3）对模型进行方差分析。回归模型的Sig.值为0，说明该模型有显著的统计意义。
（4）对模型的回归分析结果和共线性检验结果可知，未标准化时本例的拟合结果为：
Y =1304.905+0.033x 1+356.296x 2
常数项和自变量系数的Sig.值为0，模型中不存在共线问题。检验结果是显著的。该模型的拟合程度很高，可以用来预测。
4 结果分析
回归分析在数据挖掘中主要有预测和控制两大功能，通过对已知训练数据进行回归分析的出经验公式，利用经验公式就可以在已知变量的情况下，预测因变量的取值。实际问题中往往是根据预测结果来进行控制调整。
本案例中，根据50为消费者的年收入、家庭人口和每年石油信用卡支付的金额数据得到经验公式为：Y =1304.905+0.033x 1+356.296x 2
经验公式可以预测：在其他条件不变的情况下，家庭人口每增加1人，信用卡支付的金额将增加356.296元；收入每增加1000元，信用卡支付金额将增加33元。因此，针对此地区的消费者，家庭人口的数量对信用卡支付的金额影响较大。若要推行信用卡消费，其目标用户的首选是家庭人口较多的用户。
附录
信用卡消费调查数据
参考文献：
[1] 孙艳玲, 何源, 等. 2010. SPSS 统计分析 北京:人民邮电出版社 [2] 马庆国主编. 2005. 应用统计学 北京:科学出版社
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年收入 （元） 家庭人口（人）
消费金额（元） 年收入 （元） 家庭人口（人）
消费金额（元） 54000 3 4016 41000 7 4828 30000 2 3159 23000 6 4127 32000 4 5100 51000 3 4110 50000 5 4742 25000 3 4208 31000 2 1864 48000 4 4219 55000 2 4070 27000 1 2477 37000 1 2731 33000 2 2514 40000 2 3348 65000 3 4214 66000 4 4764 63000 4 4965 54000 6 5573 42000 6 4412 30000 1 2583 62000 3 4705 48000 2 3866 64000 2 4157 34000 5 3586 22000 3 3579 67000 4 5037 29000 4 3890 50000 2 3605 39000 2 2972 67000 5 5345 35000 1 3121 55000 6 5370 39000 4 4183 52000 2 3890 54000 3 3730 21000 2 2448 27000 2 2921 44000 1 2995 26000 7 4603 37000 5 4171 61000 2 4273 62000 6 5678 30000 2 3067 21000 3 3623 22000 4 3074 55000 7 5301 46000 5 4820 42000
2
3020
66000
4
5149
[7] 马庆国. 2002. 管理统计:数据获取、统计原理、SPSS工具与应用研究. 北京:科学出版社
[8] 张寿,于清文. 1984. 计量经济学, 上海:交通大学出版社
应用统计学课程论文 经过这学期短暂的学习应用统计学，我对这门学科也有了一定认识。应用统计学是一门运用统计学的原理和方法，研究各个领域有关数据收集、整理、分析的科学是经济、管理类专业的一门重要专业基础课程。掌握统计学的基本理论和方法，具有较好的科学素养，能熟练地运用计算机分析数据，能从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制等工作。在当前的社会发展中，是市场经济和信息经济的时代，社会各个方面的发展都需要对信息进行收集、分析和整理，所以学好应用统计对不久即将走向社会的我们是只有好处，没有坏处的。 绪论 一、应用统计学的发展： 从统计学的发展过程来看，可以把统计学大致分为古典统计学、近代统计学和现代统计学三个时期。 第一、古典统计学时期： 古典统计学时期是指17世纪初至18世纪末，这是统计学的创立时期,亦称古典统计学时期。在这时期出现了政治算术学派和德国的国势学派两个统计学派. 1、国势学派 国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。由于该学派主要以文字记述国家的显著事项，故称记述学派。 2、政治算术学派 政治算术学派产生于19世纪中叶的英国,其创始人是威廉和约翰.“算术”是指统计方法。主要利用实际资料，运用数字、重量和尺度等统计方法对实际情况作了系统的数量对比分析，从而为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。 第二、近代统计学时期： 近代统计学是指18世纪末到19世纪末这一百年的统计学，它是古典统计学的继续和发展，是古典统计学向现代统计学过渡的统计学。近代统计学的发端，不能不提到著名的统计学家阿道夫·凯特勒的卓越员献。他既继承了国势学和政治算术的传统，把统计学从作为管理国家行政的“政治医学”，扩展到作为研究社会内在矛盾及其规律性数量表现的科学认识方法，又积极地把古典概率引人统计学，以研究社会经济现象偶然变化中的规律性表现。 1、数理统计学派 指概率论引进统计学形成数理统计学,以概率作为理论基础,抽象掉统 计学的社会经济现象内涵,变成了抽象的数学分析和推断技术. 2、社会统计学派 指研究社会现象变动的原因和规律性的实质性科学。社会统计学在这里也称为社会经济统计学,包括政治统计.经济统计.人口统计.犯罪统计等多方面内容. 第三、现代统计学时期：
毕业论文（设计） 题目 学院学院 专业 学生姓名 学号年级级指导教师 教务处制表 二〇一五年十二月一日
应用统计学毕业论文选题（1221个) 一、论文说明 本写作团队致力于毕业论文写作与辅导服务，精通前沿理论研究、仿真编程、数据图表制作，专业本科论文300起,具体可以联系 二、论文参考题目 应用统计学教学中项目驱动教学模式的应用 “比较+案例+实验”教学方法在应用统计学中的应用 应用统计学实际应用教学的思考 开发内化教学法在《应用统计学》教学中的应用 基于同一案例的应用统计与数理统计的教学区别 应用统计学专业“概率论”课程多元化课堂教学模式的改革与实践 基于组织机构代码数据库的应用统计分析初探 结合数学建模思想完善研究生《应用统计》案例式教学改革 经济类专业“应用统计学”课程案例教学法探析 发展应用统计专业学位研究生教育的必要性探析 应用统计学专业课程体系改革实施中的几点建议 经管类专业应用统计学实验教学模式的改革与实践 应用统计技术进行铝溶胶生产管理探究 应用统计学课程改革的思考 高职高专医药应用统计课程中上机辅助练习的必要性调查 应用统计创新人才素质培育的内容和方法 面向大数据分析方向的应用统计专业硕士培养模式探讨 应用统计技术降低编织袋原料消耗 《应用统计》课程理实一体化教学探讨
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浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 题目：浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 姓名：王震宇 指导老师： 学号：
浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 摘要：在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析就是这样一种降维的方法。 关键词：spss 主成分分析统计学 （一）主分成分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。 （二）主成分分析数学模型 F1=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p=a1m ZX1+a2m ZX2+……+a pm ZX p 其中a1i, a2i, ……,a pi(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z 标准化]。 A=(a ij)p×m=(a1,a2,…a m,)，Ra i=λi a i，R为相关系数矩阵，λi、a i是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。 （三）在城市经济效益的评价中，设计的指标往往很多。为了简化系统结构，抓住经济效益评价中的主要问题，我们可由原始数据矩阵出发求出主成分。表1是从《中国统计年鉴2007》摘录的省会城市和计划单列市主要经济指标(2006年)，其中样品数n=35,变量数p=5。
统计学专业论文参考文献 统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文statisticumcollegium(国会)、意大利文statista(国民或政治家) 以及德文Statistik，最早是由GottfriedAchenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由JohnSinclair引进到英语世界。 统计学专业论文参考文献范文一： [1]蔡立梅，马瑾，周永章，黄兰椿，窦磊，张澄博，付善明.东莞市农业土壤重金属的空间分布特征及解析[J].环境科学.xx(12) [2]钟晓兰，周生路，赵其国，李江涛，廖启林.长三角典型区土壤重金属有效态的协同区域化分析、空间相关分析与空间主成分分析[J].环境科学.xx(12) [3]张仁铎着.空间变异理论及应用[M].科学出版社，xx [4]张建同，孙昌言编着.以Excel和SPSS为工具的管理统计[M].清华大学出版社，xx [5]PGoovaerts,R.Webster,J.-P.Dubois.Assessingtheriskofsoilc ontaminationintheSwissJurausingindicatorgeostatistics[J].En vironmentalandEcologicalStatistics.1997(1)
[6]PeterM.Chapman.Sedimentqualityassessment:statusandoutloo k[J].JournalofAquaticEcosystemHealth.1995(3) [7]王政权编着.地统计学及在生态学中的应用[M].科学出版社，1999 [8]杜瑞成，闫秀霞主编.系统工程[M].机械工业出版社，1999 [9]侯景儒等编着.实用地质统计学[M].地质出版社，1998 [10]陈静生，周家义主编.中国水环境重金属研究[M].中国环境科学出版社，1992 [11]国家环境保护局主持，中国环境监测总站主编.中国土壤元素背景值[M].中国环境科学出版社，1990 [12]王仁铎，胡光道编.线性地质统计学[M].地质出版社，1988 [13]史舟，李艳，程街亮.水稻土重金属空间分布的随机模拟和不确定评价[J].环境科学.xx(01) [14]乔胜英，蒋敬业，向武，唐俊红.武汉地区湖泊沉积物重金属的分布及潜在生态效应评价[J].长江流域资源与环境.xx(03) [15]张丽旭，任松，蔡健.东海三个倾倒区表层沉积物重金属富积特征及其潜在生态风险评价[J].海洋通报.xx(02) [16]ZHANGXuelei,GONGZitong(StateKeyLabofSoilandSustainableA griculture,InstituteofSoilScience,CAS,Nanjing210008,China).
《统计分析与S P S S的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第10章SPSS的聚类分析 1、根据“高校科研研究.sav”数据，利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。要求： 1）根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。 2）绘制聚类树形图，说明哪些省市聚在一起。 3）绘制各类的科研指标的均值对比图。 4）利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。 采用欧氏距离，组间平均链锁法 利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数，回归散点图，得到碎石图。大约聚成4类。 步骤：分析→分类→系统聚类→按如下方式设置…… 结果： 凝聚计划 阶段 组合的集群 系数 首次出现阶段集群 下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 2 1 26 30 328.189 0 0 2 2 26 29 638.295 1 0 7 3 20 25 1053.423 0 0 5 4 4 12 1209.922 0 0 15 5 8 20 1505.035 0 3 6 6 8 16 1760.170 5 0 9 7 24 26 1831.926 0 2 10 8 7 11 1929.891 0 0 11 9 5 8 2302.024 0 6 22 10 24 31 2487.209 7 0 22 11 2 7 2709.887 0 8 16 12 22 28 2897.106 0 0 19 13 6 23 2916.551 0 0 17 14 10 19 3280.752 0 0 25 15 4 21 3491.585 4 0 21 16 2 3 4229.375 11 0 21 17 6 13 4612.423 13 0 20 18 9 18 5377.253 0 0 25 19 14 22 5622.415 0 12 24 20 6 15 5933.518 17 0 23 21 2 4 6827.276 16 15 26 22 5 24 7930.765 9 10 24 23 6 27 9475.498 20 0 26 24 5 14 14959.704 22 19 28 25 9 10 19623.050 18 14 27 26 2 6 24042.669 21 23 28 27 9 17 32829.466 25 0 29 28 2 5 48360.854 26 24 29 29 2 9 91313.530 28 27 30 30 1 2 293834.503 0 29 0 将系数复制下来后，在EXCEL中建立工作表。 选中数据列，点击“插入”菜单→拆线图……
统计学专业毕业论文题目 1、关于国民经济核算中绿色GDP的核算问题 2、基于面板数据的外商投资（FI）对GDP增长的实证分析 3、财政收支与GDP相互关系的研究 4、国民经济核算中的可持续发展问题 5、经济社会可持续发展指标体系研究 6、区域竞争力的综合评价分析 7、宏观经济统计中相关数据的分析 8、我国货币供求问题研究 9、我国工业化发展阶段的统计测度 10、甘肃省科技进步对经济增长影响的实证分析 11、城镇居民收入差距的现状、成因及适度性 12、城乡居民收入差距统计分析 13、我国居民储蓄存款余额变化的趋势预测 14、我国居民生活质量差异分析 15、基于公平的初次收入分配差距问题研究 16、收入分配与经济增长的统计研究 17、我国城镇居民收入差距对消费需求的影响研究 18、城乡居民消费结构统计分析 19、因子分析在居民消费结构变动分析中的应用 20、消费结构与产业结构的关联分析 21、统计数据生产的博弈分析 22、PPI 和CPI传导效应实证分析 23、CPI价格传导研究——来自XX的实证数据 24、工资增长与CPI相关分析 25、基于因子分析法的中外商业银行盈利能力比较研究 26、我国三次产业结构变动的统计分析 27、信息产业竞争力评价 28、能源效率与经济增长 29、政绩考核评价指标体系的构建与实证分析 30、影响中国农村劳动力省际迁移动因的实证分析 31、我国统计教育面临的问题与对策研究 32、股票市场（分板快）投资价值分析 33、深沪股市收益率分布特征的统计分析 34、企业经济效益的综合分析与评价 35、工业企业经济效益综合评价的应用研究 36、因子分析在企业竞争力评价中的应用 37、工业企业科技竞争力的综合评价 38、企业竞争力评价指标体系研究 39、企业自主创新评价体系研究 40、甘肃省信息化发展水平的统计测度 41、甘肃省经济增长影响因素的实证分析
SPSS基础之一：数据挖掘与统计学应用 数据挖掘与统计学应用数据挖掘与统计学应用基本框架一、关键词与摘要数据挖掘与统计应用之间关系数据挖掘的发展前景二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同三、统计学的性质统计学决不是数学的分支，而是一门独立学科统计分析是以样本推断总体，而数据挖掘使用的往往是总体数据统计应用和数据挖掘中模型的差别数据挖掘接触到的大量数据中的偶然因素可以使统计方法失效统计分析之前需要准备大量数据，以期得到确定的目的；数据挖掘往往已有数据库，而目的也是不确定的四、数据挖掘的性质什么是数据挖掘——不同学者对数据挖掘的定义目前数据挖掘的主要软件当前数据挖掘软件的特点当前的数据挖掘软件包中被用到的统计分析过程数据挖掘和计算机科学的联系在统计科学中萌芽，但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域——数据挖掘是否也会如此？五、讨论对数据挖掘的认识的误区数据挖掘与统计应用的前景一、关键词和摘要关键词：统计学数据挖掘知识发现摘要： 1、数据挖掘与统计应用之间关系统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。DM（数据挖掘）是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。目前对该学科的作用尽管有点夸大其词，但该领域对商业，工业，及科学研究都有极大的影响，且提供了大量的为促使新方法的发展而进行的研究工作。尽管数据挖掘和统计分析之间有明显的联系，但迄今为止大部分的数据挖掘方法都不是产生于统计学科。这篇文章对这一现象作了一些解释，并说明了为什么统计学家应该关注数据挖掘。统计学可能会对数据挖掘产生很大影响，但这可能要求统计学家们改变他们的一些基本思路及操作原则。 2、数据挖掘的发展前景随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，运用数据挖掘技术在这些数据当中我们可以找出“金子”来。数据挖掘技术主要又分成“关联规则”，“时间序列”“聚集”，“分类”，“估值”等这几类. 据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。2000年7月IDC发布了关于信息存取工具市场的报告，其中估计1999年的数据挖掘的市场大概是7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率（Compound Annual Growth Rate）为32.4%，其中亚太地区为26.6%，并且预测此市场在2002年时会达到22亿美元。二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其
数理统计中回归分析的探究与应用
回归分析问题探究 摘要 本文主要针对数理统计中的回归分析问题，通过对一元线性回归、多元线性回归以及非线性回归原理的探究，分别运用了SPSS和MATLAB软件进行实例分析以及进一步的学习。 首先，通过变量之间关系的概念诠释引出回归函数；其次，针 对回归函数，分别对一元线性回归原理上的学习，了解并会运用这三种线性回归模型、参数估计和回归系数的显著性检验来处理和解决实际的一元线性回归问题；接着，对多元线性回归和非线性回归进行学习，掌握它们与一元线性回归在理论和实践的联系与区别；然后，通过实际问题运用SPSS进行简单的分析，熟悉SPSS软件的使用步骤和分析方法，能够运用SPSS进行简单的数理分析；最后，用MATLAB编程来处理线性回归问题，通过多种方法进行比较，进行线性回归拟合计算并输出Logistic模型拟合曲线。 关键词：回归分析；一元线性回归；多元线性回归；非线性回归；SPSS；MATLAB
一、回归概念 一般来说，变量之间的关系大致可以分为两类：一类是确定性的，即变量之间的关系可以用函数的关系来表达；另一类是非确定性的，这种不确定的关系成为相关关系。相关关系是多种多样的，回归分析就是研究相关关系的数理统计方法。它从统计数据出发，提供建立变量之间相关关系的近似数学表达式——经验公式的方法，给出相关行的检验规则，并运用经验公式达到预测与控制的目的。 如随机变量Y与变量x（可能是多维变量）之间的关系，当自变量x确定后，因变量Y 的值并不跟着确定，而是按照一定的停机规律（随机变量Y的分布）取值。这是我们将它们之间的关系表示为 其中是一个确定的函数，称之为回归函数，为随机项，且。回归分析 的任务之一就是确定回归函数。当是一元线性函数形时，称之为一元线性回归；当 是多元线性函数形时，称之为多元线性回归；当是非线性函数形时，称之为非线性回归。 二、回归分析 2.1 一元线性回归分析 2.1.1 一元线性回归模型 设随机变量Y与x之间存在着某种相关关系，这里x是可以控制或可以精确测量的普通变量。对于取定的一组不完全相同的值做独立实验得到n对观察值 一般地，假定x与Y之间存在的相关关系可以表示为 ， 其中为随机误差且，未知，a和b都是未知参数。这个数学模型成为医院 线性回归模型，称为回归方程，它所代表的直线称为回归直线，称b为回归系数。 对于一元线性回归模型，显然有。
关于物价形势的思考 摘要： 国家统计局发布11月份经济数据，其中居民消费价格同比上涨5.1%，而这次5.1%的物价上涨幅度带来了比较强烈的社会反应，社会大众普遍表现出对通胀形势的担忧。本文通过分析商品零售价格变化对居民消费的影响及其影响程度，在此基础上预测物价、消费者信心指数走势，进一步探究当前物价形势对于通货膨胀的影响。 关键词：物价分析消费者信心指数 1.数据分析 1.12010年商品零售价格的变化趋势及其影响
分析： 通过移动平均、指数平滑对商品零售价格进行长期趋势分析，由上述图表可以看出商品零售价格呈上涨趋势，而商品价格的上涨会对于居民的消费造成一定影响，某种程度上反映了消费者对经济环境的信心强弱程度。 商品零售价格变化与消费者信心指数的相关性分析 r1=?0.448440223 分析： 由上述图表可以看出，商品价格的变化与消费者信心呈弱负相关，而消费者信心指数反映了消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受，其负相关现象反映了消费者对于当前的物价满意度的降低。
1.2食品价格变化对居民消费的影响 食品作为人们日常生活所需，其价格的变化消费者比较敏感，食品的购买量直接反映了人们对于当前物价水平的满意程度，通过分析食品的价格走势及其与消费者信心指数的相关性分析可以进一步了解物价变化对于消费者的影响程度。 分析： 2010年食品价格总体呈上涨趋势，与总体商品零售价格指数变化趋势相吻合，下文图表通过对食品价格变化与消费者信心指数的相关性分析可以更明显的反映消费者对于物价上涨的态度。
食品价格变化消费者信心的相关性分析： r2=?0.594669557 由上述图表可以看出2010年食品价格的变化与消费者信心指数呈负相关，且r2 很好的一篇统计学专业毕业论文 关于我国就业人员工资水平分析 目录 摘要 (3) 一、引言 (5) . 1. 研究背景及意义 2. 资料分组 二、计算数据的有关综合指标 (7) 1. 总量指标 2. 相对指标 3. 平均指标 三、有关增长量和发展速度指标的计算 (11) 1. 增长量的计算 2. 速度指标的计算 四、有关离散程度及趋势分析 (13) 1.各省市人均工资的有关标志变异指标 五、各省市人均平均工资的趋势分析 (17) 六、结语 (18) 摘要 20世纪90年代以来，随着市场经济体制进程的加快和经济结构的调整，我国的经济出现了快速的发展。就业人员的工资也随之而增长。但是由于我国企业经济效益的普遍低下，导致我国就业人员工资水平总体上偏低。另外由于我国就业人员整体素质普遍低下，我国的分配制度并不是很完善等原因，导致就业人员工资在各行业和各部门的差距较大。我国经济发展有着地区性的差异，东部沿海地区各省市由于具有对外开放的地理优势和人才，技术优势，加上原有的经济基础较广大中部地区和西北边远地区更为强，导致其经济发展水平较我国其他区域更高，所以这些经济发展水平较高的地区的就业人员工资较高，而且与其他经济发展水平较低的省市自治区的工资水平差距较大。且随着经济的发展，这个差距越来越大。 由于我国人口众多，素质较低，而且就业观念较落后，导致我国劳动力普遍廉价，就业职工工资普遍低下。刚毕业的大学生人数众多，城市发展速度与农村发展速度不平衡，各省市自治区的就业条件和国家政策，就业环境不同，导致职工工资存在行业间，区域间，农村与城市之间的工资水平存在着巨大的差异，从另一个方面反映出了中国贫富差距的不断扩大。对我国就业人员职工工资的研究，对我国的社会保障政策和就业政策，教育政策等具有重要的决策意义。也为对我国经济社会的研究提供了一个因素。我国就业职工工资水平的地区差异已经日益成为我国政府重视的一个问题。 关键字：就业人员职工平均工资贫富差距劳动报酬 Abstract Since the 20th century, 90 years, with the accelerated process of market economic system and economic structure adjustment, China's economy has experienced rapid development. The wages of employed persons also increased simultaneously. However, because of China's economic efficiency of enterprises generally low, leading to employment in wage levels in China were generally low. In addition, as employment in the overall quality of China's generally low, China's distribution system is not perfect and other reasons, lead to salaries of personnel employed in various industries and a big gap between the various sectors. China's economic development with regional differences, the eastern coastal provinces and cities have opened due to geographical advantages and talents and technological advantages, coupled with the existing economic base, the wider central and north-west is more remote areas, contributing to its economic development level higher than other regions in China, so these higher levels of economic development employed in areas where higher wages, but also with other economic development in provinces with lower levels of a big gap between the wage levels. And as the economy develops, this gap is growing. Because of China's large population, low quality, but also the concept of employment more backward, leading to widespread low-cost Chinese 毕业论文 课题 学生姓名胡泽学 系别 专业班级数学与应用数学指导教师 二0 一六年三月 目录 摘要.................................................................... I ABSTRACT................................................................... II 第一章绪论. (1) 第二章概率在生活中的应用 (4) 2.1在抽签和摸彩中的应用 (4) 2.2经济效益中的应用 (8) 2.3在现实决策中的应用 (4) 2.4在相遇问题中的应用 (12) 2.5在预算及检测中的应用 (10) 结论 (13) 参考文献 (14) 致谢 (15) 概率统计在生活中的应用 摘要 随着时代的发展人类的进步，17—18世纪出现了一门新的学科概率论，概率论逐渐成为了为数不多的可以和传统数学相抗衡的学科之一，并一步步的走向了人们的生活，成为了人们生活中不可或缺的部分。 本文先简述了概率论的发展，之后从概率在抽签中的应用、经济效益中的应用、现实决策中的应用、追击相遇问题中的应用、最大利润问题中的应用、最佳配置问题中的应用、经济保险问题中的应用、获奖问题中的应用、概率和选购方案的综合应用、金融界中的应用、设计方案的综合应用、厂矿生产中的如何合理配置维修工人问题、在商品质检中的应用和在运输预算费用中的应用等。多方面论述了概率的应用。 关键词：概率；概率的含义；概率的应用 Abstract 第一章绪论 概率统计是一门和生活关联紧密的学科同样也是一门特别有趣的数学分支学科，17-18世纪，数学得到了快速的发展。数学家们打破了古希腊的演绎框架，社会生活对与自然界的多方面吸取灵感，数学领域涌现了许多新面孔，之后都形成了完整的数学分支。除了分析学这之外，概率论就是同时期能使"欧几里德几何不相上下"的几个伟大成就之一。 概率的发源与赌博有关，伴随着科学技术的发展进步以及计算机普及,它在最近几十年来的社会科学和自然科学中得到了特别广泛的应用,在生活与社会生产中起着很重要的作用。我们生活在一个千变万化千变万化、千变万化的时代里，而我们每个人无时无刻都要直面生活中遇到的问题。而其中很多的问题都是随机的与随机的随机的。如决策时如何获取最大利益，公司要如何组合生产才能取得最大收益，如何加大买彩票的获奖概率，怎样进行误差分析、所购买物品的产品检验，生产质量把控等，当我们在遇到这些问题时应该如何解决它呢？幸好我们如今有了概率，概率是一门探索和揭示随机现象和规律的一门学科。 实践证明,概率是对生活中碰到的问题进行量的解答的有效工具,对经济决策和预测提供了新型的手段。下文就通过列举实例来表述概率在抽签中的应用、经济效益中的应用、现实决策中的应用、追击相遇问题中的应用、最大利润问题中的应用、最佳配置问题中的应用、经济保险问题中的应用、获奖问题中的应用、概率和选购方案的综合应用、金融界中的应用、设计方案的综合应用、厂矿生产中的如何合理配置维修工人问题、在商品质检中的应用和在运输预算费用中的应用等。 《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第10章SPSS的聚类分析 1、根据“高校科研研究.sav”数据，利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。要求： 1）根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。 2）绘制聚类树形图，说明哪些省市聚在一起。 3）绘制各类的科研指标的均值对比图。 4）利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。 采用欧氏距离，组间平均链锁法 利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数，回归散点图，得到碎石图。大约聚成4类。步骤：分析分类系统聚类按如下方式设置…… 结果： 凝聚计划 阶段 组合的集群 系数 首次出现阶段集群 下一个阶段集群1集群2集群1集群2 12630002 22629107 32025005 44120015 5820036 6816509 724260210 87110011 9580622 1024317022 11270816 1222280019 136230017 1410190025 154214021 162311021 1761313020 189180025 19142201224 2061517023 2124161526 2252491024 2362720026 24514221928 25910181427 2626212328 2791725029 2825262429 2929282730 30120290 将系数复制下来后，在EXCEL中建立工作表。选中数据列，点击“插入”菜单拆线图…… 碎石图： 由图可知，北京自成一类，江苏、广东、上海、湖南、湖北聚成一类。其他略。 接下来，添加一个变量CLU4_1，其值为类别值。（1、2、3、4），再数据汇总设置……确定。 《应用统计学》结课论文——浅析人口自然增长率与经济发展的关系 系别：工程管理 专业：工程管理 班级：B110804班 姓名： 学号： 浅析人口自然增长率与经济发展的关系 工程管理 B110804班 摘要：十八届三中全会为解决中国老龄化问题，使中国人口稳定分布出台了“单独二胎”政策。早在上个世纪70年代为控制人口增长我国开展了计划生育政策使当时的人口增长率迅速降下降，接近世代更替水平。此后，人口自然增长率很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系，与经济生活息息相关。本文从经济方面出发，研究国民收入和人均JDP对人口自然增长率的影响，运用回归方程更加形象具体的展现经济水平对人口的影响。 关键字：人口自然增长率；国民收入；人均JDP；回归方程； 引言： 影响中国人口自然增长率的因素有很多，但据主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。（5）男女性别比例，现有的男女性别比例可能会影响下一代的人口增长率。 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国民收入”和“人均GDP”作为经济整体增长的代表，暂不考虑文化程度、人口分布还有男女比例的影响。 一、模型设定 1、理论分析 人口增长与经济发展的关系问题是一个长期以来一直困扰人类和社会发展的问题，只是不同时期问题的侧重点不同而已。有些理论强调人口增长对经济发展的消极影响，有些则强调积极影响。 对于人口增长与经济发展的关系问题的讨论最有影响的文献当推马尔萨斯在1798年发表的《人口论》。马尔萨斯的先验假设是，粮食生产充其量以算术级数增长，而人口（如果没有其他因素的制约）将以几何级数增长，其结果是产生大量的“过剩人口”。这种过剩人口只能以饥荒、瘟疫、战争等消极手段或独身、节欲等积极手段来消除。马尔萨斯的人口论隐含：1）人口增长受到粮食供应或土地等自然资源的约束，当因人口增长过快造成失衡 《时间序列分析》期末论文 题目：外商直接投资及其影响因素的实证分析班级：统计学＊**＊班 学号:*****＊ 姓名:*＊ 成绩 【摘要】改革开放以来，中国经济得到了快速的发展,伴随着世界经济全球化和一体化的进程进一步加快,资金流动性的增强,外商直接投资呈现出强劲的增长势头。本文选取了１98１—2009年我国外商直接投资(FDI）、国内生产总值(GDP）与出口总额(EXPORT)的时间序列数据，首先,描绘了外商直接投资的发展态势,对三者的运行走势进行分析.其次,建立时间序列模型，对FDI进行了实证分析，构建了FDI变化的IＭＡ(1，1）模型，并对该模型进行了相关的检验.然后，对ＦDＩ及GDP和出口额进行分析，在进行了平稳性检验和协整检验之后,构建了误差修正模型,分析了外商直接投资及ＧDP和出口之间的动态关系。最后,针对上述分析结果，有针对性的提出了相关建议. 【关键词】外商直接投资 AＲIMA模型ADF检验ＥG两步法检验误差修正模型 目录 一、引言............................................ 错误!未定义书签。 二、实证分析........................................ 错误!未定义书签。 （一）数据来源及变量说明?错误!未定义书签。 （二）外商直接投资及其影响因素基本走势分析?错误!未定义书签。 1。外商投资总额概况?错误!未定义书签。 2.FＤI、GDP及出口之间的走势分析............. 错误!未定义书签。 （三）对外商直接投资的时间序列分析?错误!未定义书签。 1。平稳性检验................................ 错误!未定义书签。 （1)时序图分析........................... 错误!未定义书签。 （2）自相关图分析........................ 错误!未定义书签。 (３)对ＦDＩ序列进行差分处理?错误!未定义书签。 （4)FＤI一阶差分数据的时序图分析......... 错误!未定义书签。 （5）FDI一阶差分数据ADF平稳性检验....... 错误!未定义书签。 (6）FDI一阶差分数据白噪声检验?错误!未定义书签。 ２。模型的选择............................... 错误!未定义书签。 (1）ARI（1,1)模型的拟合.................. 错误!未定义书签。 （2)IMA（1，1)模型的拟合?错误!未定义书签。 (3）ARIＭA(1,1,1)模型的拟合.............. 错误!未定义书签。 (四）对外商直接投资的影响因素的分析............. 错误!未定义书签。 １.对ＦDI、GDP、EXPOＲT的协整分析?错误!未定义书签。 （1）对GDP、EXPOＲT的平稳性检验?错误!未定义书签。 （2)对FＤI、ＧDP、EXPORT进行协整检验.... 错误!未定义书签。 2。误差修正模型?错误!未定义书签。 三、建议?错误!未定义书签。 (一）坚持将外商直接投资作为主要外资来源?错误!未定义书签。 （二)在经济发展过程中合理引进外资............... 错误!未定义书签。 （三）提高我国企业市场竞争力?错误!未定义书签。 (四）加强政府干预，降低FDI负面影响。?错误!未定义书签。 （五)利用外商直接投资促使我国成为自主创新型“全球制造中心"?错误! 未定义书签。 郑重声明： 以下课题均属个人网上整理而得，仅做参考，如有雷同，纯属巧合，本人不承担任何因个人因素引起的刑事民事责任。 统计学专业毕业论文题目选题 1 区域服务业饱和度与溢出度研究 2 微区位人流量测算技术研究 3 基于购买力平价下的富裕度测算方法 4 部门劳动生产率与劳动报酬率关联性分析 5 文化创意产业增加值测算技术研究 6 区域质量指数的计算技术研究 7 社会发展水平综合评价技术及应用研究 8 微区位富裕度的测量技术及其应用 9 柳州主导产业同构性与差异性研究 10 区域旅游产业经济贡献统计技术研究 11 富裕度测算方法及其应用研究 12 劳动生产率与劳动报酬率关联的存在性研究 13 非统一收银商场交易量与经济总量调查技术研究 14 综合评价权数确定的坎蒂雷方法实证研究 15 高校学生评教指标体系的构建与分析 16 农村居民生活质量评价指标体系的构建 17 柳州市城乡收入分配差距的统计分析 18 柳州市城乡居民消费结构比较分析 19 柳州城镇居民消费结构变动分析 20 城乡统筹的评价指标体系与实证分析 21 西部地区农村居民生活消费需求变动分析 22 柳州市农民消费结构的灰色关联分析及其趋势预测 23 消费质量的统计测度研究 24 西部地区城镇居民内部收入差距分析 25 西部地区农村居民内部收入差距分析 26 城乡统筹评价指标体系设计及应用 27 西部地区教育差距的聚类分析 28 从统计调查看科大学分制推行的经验及其不足 29 我国居民消费价格指数编制存在的问题探讨及其改革 30 柳州城乡收入差距预测 31 我国收入统计存在的问题及其改革 32 从城乡收入差距看城乡统筹试验区的效果—以柳州为例 33 柳州市商品住宅价格与土地价格互动性研究 34 房地产市场发展现状及对策研究 35 房地产市场供求与房价关系的实证研究 36 房地产周期与宏观经济周期关系研究 37 中国房地产周期波动区域比较 SPSS在铁路春运客流调查中的应用 摘要：本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析，得到南昌站春运客流相关因素的关系，为改善运输组织和提高服务质量提供依据。 关键词：铁路，春运，客流，SPSS，分析 每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站，每年春运都承担着较大的旅客发送任务，对车站的春运客流状况进行调查，有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况，分析各相关因素的关系，在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析，希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。 1 抽样调查基本情况 1.1 调查时间和对象 抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷，即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。 1.2 抽样方法 本次抽样调查采用分层、等距抽样设计，即首先依照候车室分层，在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后，在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客，每隔一固定数目等距抽取一名旅客，直到满足样本量为止。 1.3 调查项目 考虑到南昌站春运客流较为集中，旅客密集且流动性大，在问卷中采用封闭性答题形式，以方便被调查人快速、准确地完成调查。 (1)您乘车的目的：包括外出工作，探亲，旅游，学生返校。 (2)您的出行方向：包括北京方向(内蒙/北京／东北／合肥等)；上海方向(杭州／宁波／南京／温州／苏州等)；福建方向(福州／厦门等)；成都方向(重庆／成都／柳州／贵州／昆明等)；广东方向(东莞／广州／深圳等)：武汉方向(武汉／长沙／郑州等)；其他方向。 (3)您春节出行优先考虑的因素：包括安全；票价；舒适；快捷；能走就行。 (4)您对列车席位种类的选择：包括普通硬座；普通硬卧；空调硬座；空调硬卧；软座；软卧；其他。 (5)选择临时加开列车时，您考虑的因素(可多选)：包括有空调，票价便宜，到达或开车时间；乘车时间：有卧铺：乘车环境及服务。统计学专业论文
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