《spss课程设计客运量预测》由会员分享，可在线阅读，更多相关《spss课程设计客运量预测（33页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1课程设计课程设计设计题目： 上海公路客运量需求预测与分析 课程名称： 运输统计与分析 学 院： 交通运输工程学院 专 业： 交通运输 班 级： 学生姓名： 学 号： 指导教师： = 2011 /2012 学年第二学期=2课程设计（学年论文）任务书课程名称：运输统计与分析适用对象：交通运输工程一、课程设计（论文）目的运输统计与分析课程设计作为独立的教学环节，是交通运输本科专业的必修课。其目的是，通过本课程设计实践，培养学生理论联系实际思想，加深统计分析基本理论与基本知识的理解，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，并能灵活运用统计软件在计算机上实现，正确解释和分析运行结果，培养
2、运用各种统计分析方法解决交通运输领域内实际问题的能力。二、课程设计（论文）题目与内容本课程设计（论文）主要任务为：针对交通运输领域内某一主题，设计调查表调查或查询相关统计数据，根据本课程讲授内容选择一种或多种合适的统计分析方法，运用 SPSS 建立模型分析问题。题目自拟，但题名一般要包含主题与统计方法。且必须与交通运输相关，选题主题主要包括：1. 运输市场定位研究2. 运输需求分析与预测3. 政策或技术方法实施效果评价4. 交通行为选择5. 影响因素分析6. 聚类分析7. 服务质量评价8. 自选3三、课程设计（论文）基本要求报告内容原则上不少于 8000 字，其正文至少包括如下几个方面的内容：
3、1. 问题背景（问题的提出、必要性与意义，该问题目前常用的分析手段与方法，本设计采用的方法）2. 数据采集（含数据采集方式、描述性分析、统计图表）说明：调查分析则必须包含调查方案，其它数据原则上必须说明出处。3. 统计模型与分析（包含模型原理、SPSS 操作步骤、输出结果及分析）4. 总结5. 附录 数据清单四、课程设计（论文）时间及进度安排1. 时间:两周：2011-2012 学年第二学期第十九、二十周2. 进度安排：确定主题；调查、收集数据：2 天数据分析与预处理、描述性统计分析：2 天分析方法原理及选择：3 天SPSS 操作及结果分析：4 天解决实际问题或建议：2 天撰写报告、总结：1
4、天（此部分同学们可以按照自己设计具体内容，详细安排）3. 成果提交：要求独立完成，每人需提交 1 份打印的设计报告（A4） 、word 电子文档、数据文件（sav 格式） 。电子文档文件名为：学号后四位+姓名+题目，先发电子文档给指导老师，经许可后方可打印。最终成果（打印稿 1 份、电子文档 1 份）统一交班长汇总并转交指导老师；最终成果提交截止时间为第 20 周周五。4五、成绩评定平时考勤 20%，报告撰写规范 20%,内容(选题合理、方案可行、分析正确、有创新)60%。成绩评定实行优秀、良好、中等、及格和不及格五个等级。优秀者人数一般不得超过总人数的 20%。六、报告格式课程设计报告装订顺
5、序依次为：封面、课程设计(学年论文)任务书、目录、正文、参考文献、成绩评定表。报告中所有图表应按“章号-图表序号-图表名”（例：图 1-1-*频数图）进行编号。具体格式参看实验报告样本。七、主要参考资料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。5目目 录录1 概述 11.1研
6、究背景 .11.2常用分析方法 .21.3本设计采用的分析方法 .32 数据采集 42.1数据来源 .42.2数据处理 .42.3现状分析 .73 统计模型与分析 93.1 一元线性回归预测93.2 多元线性回归预测 .143.3 时间序列法： .163.4 曲线拟合 .184 总结 .224.1 本设计的主要工作 .224.2 存在的不足 .224.3 下阶段研究需解决的问题 .234.4 个人感悟 .23附录 数据清单2411 1 概述概述1.11.1 研究背景研究背景随着社会经济的发展，人民生活水平日渐提高，公路基础设施建设取得了跨越式发展，公路客运日益增加。对于经济相当发达的上海市，公
7、路交通是其居民出行的重要交通方式。改革开放以来，特别是进入“八五”以来，随着我国公路状况的不断改善，公路客运以其快速、灵活、方便的优势快速发展。据统计， “八五”期间全国客运量比“七五”增长 518%，年均递增 98%，同期公路客运年均递增率达 111%。自 1991 年以来，在全国新增旅客运量中，公路客运量占 99%。公路客运除在运量上大大高于铁路等其他运输方式外，自1995 年起，其旅客周转量占全国旅客周转量的比重也已超过 50%。 导致公路客运量持续增长的主要原因：一是公路对铁路继续保持在中、短途客运上的分流优势；二是公路客运因高速公路和其他高等级公路的发展而在中、长途客运上逐步获得了市
8、场竞争优势；三是场站及车辆等服务设施和装备水平不断提高；四是公路客运的整体服务质量与水平在逐步改善，使公路客运对旅客的吸引力在提高。研究公路交通客运的需求有重大意义。一个高效运行的客运系统有利于交通的通畅，方便人们出行，减少环境污染。分析公路客运量的发展变化规律，研究公路客运量的预测技术，并应用于公路客运管理工作中，对提高公路交通的管理水平和公路营运效率具有非常重要的实际意义，从而促进公路交通事业的持续发展，缓解交通压力。预测未来若干年后上海市公路客运量及其发展趋势,可以为投资、规划、优化配置资源及其相关问题的科学决策提供可靠依据,同时提高公路客运的经济效益和社会效益，也对公路管理水平和建立高
9、效公路客运交通系统具有重要作2用。在预先掌握公路线路客运量发展变化的情况下，公路客运企业才能科学的制定调度计划，合理地调配人、车资源。从而改变以往车辆管理调度中缺乏实用的分析预测手段，大多依靠经验和直觉来判断客运量变化的传统方式。因此，上海市公路客运量预测为上海市的公共交通规划提供有力的支持。1.21.2 常用分析方法常用分析方法研究公路客运量需求预测这类问题涉及到统计学、运筹学、交通经济学等学科，常用的预测方法有回归分析法、灰色模型、组合预测法。1 12.12.1 回归分析法：回归分析法：回归分析法是指根据预测的相关性原则，找出影响预测目标的各因素，并用数学方法找出这些因素与预测目标之间的函
10、数关系的近似表达，再利用样本数据对其模型估计参数及对模型进行误差检验，一旦模型确定，就可利用模型，根据因素的变化值进行预测。回归分析预测法的步骤：a.根据预测目标，确定自变量和因变量;b.建立回归预测模型;c.进行相关分析;d.检验回归预测模型，计算预测误差;c.计算并确定预测值。1.2.21.2.2 灰色模型预测：灰色模型预测：灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法。灰色系统的特点：a.用灰色数学处理不确定量，使之量化;3b.充分利用已知信息寻求系统的运动规律;c.灰色系统理论能处理贫信息系统.1.2.31.2.3 组合预测：组合预测：组合预测方法是对同
11、一个问题，采用两种以上不同预测方法的预测。它既可是几种定量方法的组合，也可是几种定性的方法的组合，但实践中更多的则是利用定性方法与定量方法的组合。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。1.2.41.2.4时间序列法：时间序列法：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。1.2.51.2.5多元回归方法：多元回归方法：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
12、以上一般变量之间相依关系的统计分析方法。1.31.3 本设计采用的分析方法本设计采用的分析方法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，一元线性回归预测法、多元回归预测方法，时间序列法，S S 曲线分析曲线分析进行分析与预测。42 2数据采集数据采集2.12.1 数据来源数据来源本设计所需的数据， （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（http:/ 。:表 2-1：上海市 2006-2010 年统计年鉴年度公路客运量（万人）总人口（万人）生产总值(亿元）旅客周转量（亿人公里）20062784181510572.2486.82007
13、2872185812494.0194.020082934188814069.8694.120092995192115046.4599.620103634230217165.98115.42.22.2 数据处理数据处理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。a.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。b.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。c.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
14、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。52.2.1 数据描述性分析数据描述性分析处理过程：打开 spss 软件，在菜单栏中找到“分析描述统计频率” ，单击出现一个对话框，在对话框中输入变量和数据，点击确定，即可得到最终数据。表21：各指标描述性统计表描述统计量描述统计量N极小值极大值均值标准差公路客运量(万人）5278436343043.80339.037总人口（万人）5181523021956.80196.880生产总值（亿元）510572.2417165.9813869.70802502.80002旅客周转量（亿人公里
15、） 586.8115.497.98010.7467有效的 N （列表状态） 5图21：公路客运量与总人口茎叶图6图22：公路客运量与生产总值茎叶图图23：公路客运量与旅客周转量茎叶图7表 23：各指标相互相关性相关性相关性公路客运量(万人）总人口（万人） 生产总值（亿元）旅客周转量（亿人公里）Pearson 相关性1.999*.872.975*显著性（双侧）.000.054.005公路客运量(万人）N5555Pearson 相关性.999*1.855.969*显著性（双侧）.000.065.007总人口（万人）N5555Pearson 相关性.872.8551.938*显著性（双侧）.054.065.018生产总值（亿元）N5555Pearson 相关性.975*.969*.938*1显著性（双侧）.005.007.018旅客周转量（亿人公里）N5555*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。2.32.3 现状分析现状分析经过对以上图表的数据分析可以得出：根据公路客运量与其他各指标的茎叶
