我國民航客運(yùn)量分析

1、1我國民航客運(yùn)量分析我國民航客運(yùn)量分析一、一、前言前言隨著社會(huì)的進(jìn)步，人民生活水平的提高，越來越多的人們選擇航空這個(gè)交通方式，為合理安排班機(jī)數(shù)量，估計(jì)每年我國民航客運(yùn)量顯得非常有必要。本文利用我國的歷年相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用SAS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究19781993年我國民航客運(yùn)量y（萬人）與國民收入x1（億元）、消費(fèi)額x2（億元）、鐵路客運(yùn)量x3（萬人）、民航航線里程x4（萬千米）、來華旅游人數(shù)x5（萬人）的關(guān)系。分別采用逐步回歸和嶺回歸

2、兩種方法建立線性模型，通過相關(guān)比較，選出較優(yōu)的線性回歸模型。一、一、關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞相關(guān)分析回歸診斷逐步回歸嶺回歸決定系數(shù)二、二、數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)來源于由吳誠鷗、秦偉良編著的《近代實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)分析》教材，氣象出版社出版。見附表1附表一：附表一：19781993年我國民航客運(yùn)量的情況表年我國民航客運(yùn)量的情況表年度我國民航客運(yùn)量（y）國民收入（x1）消費(fèi)額（x2）鐵路客運(yùn)量（x3）民航航線里程數(shù)（x4）來華旅游人數(shù)（x5）197823130

3、1018888149114.89180.921979298335021958638916.00420.391980343368825319220419.53570.251981401394127999530021.82776.711982445425830549992223.27792.4319833914736335810604422.91947.7019845545652390511035326.021285.22198574470

4、20487911211027.721783.3019869977859555210857932.432281.95198713109313638611242938.912690.231988144211738803812264537.383169.481989128313176900511380747.192450.14199016601438496639571250.681746.201991217816557109699508155

5、.913335.651992288620223129859969383.663311.5019933383248821594910545896.084152.70三、三、數(shù)據(jù)處理結(jié)果及結(jié)論分析：數(shù)據(jù)處理結(jié)果及結(jié)論分析：1、用、用SAS軟件畫出軟件畫出y與x1、x2、x3、x4、x5的散點(diǎn)圖如圖一所示的散點(diǎn)圖如圖一所示：3說明國民收入、消費(fèi)額、民航航線里程數(shù)、來華旅游人數(shù)與我國民航客運(yùn)量的線性相關(guān)關(guān)系比較密切，而y與x3的相關(guān)系數(shù)只有0.

6、2269，說明鐵路客運(yùn)量與我國民航客運(yùn)量沒有明顯的線性相關(guān)性，與散點(diǎn)圖的分析相一致。同時(shí)x1與x4、x5的相關(guān)系數(shù)也達(dá)到了0.9以上，說明自變量之間也存在明顯的線性相關(guān)性。3、參數(shù)估計(jì)和復(fù)共線性的回歸診斷、參數(shù)估計(jì)和復(fù)共線性的回歸診斷ParameterEstimatesParameterStardVarianceVariableDFEstimateErrtValuePr|t|InflationIntercept1622.32696302

7、.763232.060.06690x110.134330.130401.030.32721951.54281x210.157150.181680.870.40731551.73196x310.009740.003552.740.02073.97007x4118.443506.080043.030.012653.63262x510.292780.059154.950.000613.65963根據(jù)參數(shù)估計(jì)可知x3、x4、x5的參數(shù)估計(jì)的P值

8、小于0.05，可以拒絕參數(shù)為零的原假設(shè)即自變量x3、x4、x5對(duì)因變量y有顯著影響。而x1、x2的參數(shù)估計(jì)的P值大于0.05，參數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)。CollinearityDiagnosticsConditionNumberEigenvalueIndex15.569631.0000020.376753.8449030.0458811.0182740.0054132.0813850.0022449.82473ProptioofVariat

9、ionNumberInterceptx1x2x3x4x510.000109020.000004870.000005800.000076530.000152060.0006433020.003800.000048100.000045170.002290.000778950.0028730.003500.000167350.000086940.001470.018610.3161440.005910.004010.008410.000067