201130010217-彭巍-湖南省公路货运量需求影响因素分析剖析

课程设计设计题目：湖南省公路货运量需求影响因素分析课程名称：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：交运1102班学生姓名：彭巍学号：201130010217指导教师：====2012/2013年第二学期====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：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：2012-2013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。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。目录1概述..............................................................11.1研究背景.................................................11.2常用分析方法.............................................21.3本设计采用的分析方法.....................................52数据采集..........................................................52.1数据来源.................................................52.2数据处理.................................................62.3现状分析.................................................93统计模型与分析...................................................103.1相关分析...............................................103.2因子分析..............................................103.3回归分析..............................................184总结.............................................................244.1本设计的主要工作.......................................244.2存在的不足.............................................244.3下阶段研究需解决的问题.................................25附录数据清单................................................25~1~1概述1.1研究背景目前，全世界机动车总数已达4亿多辆，全世界现代交通网中，公路线长占2/3，约达2千万公里，公路运输所完成的货运量占整个货运量的80%左右，货物周转量占10%。在一些工业发达国家，公路运输的货运量、周转量在各种运输方式中都名列前茅，公路运输已成为一个不可缺少的重要组成部分。改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，公路货物运输也进入了一个高速发展的时代。公路货物运输作为现代运输主要方式之一，在整个运输领域中发挥着越来越重要的作用。据《中国交通年鉴》统计结果表明，1997年我国道路运输完成货运量97.7亿吨，货物周转量5272亿吨公里，分别是1996年的99.3%和105.2%。其中货运量在五种运输方式中为第一位。到1997年底，全国有营业性客货运输车辆450多万辆，经营业户270多万户，从事道路运输业活动的人员有11000多万人。近几年来，湖南省的交通基础设施建设进入快车道，这为湖南省的公路货物运输的发展创造了良好的条件。公路货运以其固有的机动、灵活和能够实现“门到门”运输的特点快速发展。根据湖南统计局公布的相关数据可知，全省公路货运量保持了平稳、较快的发展态势，2011年全省公路完成货运量144241.00万吨，同比上年增长13.0%，公路货运占全部货运的85.5%，公路运输在全省铁路、公路、水路、民航和管道五种运输方式中，居主体地位。湖南省公路货运量保持快速发展增长，其主要原因有：○1公路运输是一种机动灵活、简捷方便的运输方式，拥有“门到门”服务的特殊运输优势；○2随着湖南省高速公路和其他高等级公路的高速发展，公路货运在中、长途运输市场比重加大；○3湖南省的场站及车辆等服务设施和装备水平不断提高，公路货运的整体~2~服务质量与水平在逐步改善；○4现代公路货物运输方式和经营内容的不断发展，特别是公路快速货运的出现，使得货物运输越来越有吸引力。分析公路货运量需求影响因素有着重要的意义。长期以来我国公路运输发展存在着“重客运轻货运”的情形，并且公路货运的发展存在着很大争议。一方面是缩小与发达地区的经济差距，另一方面是我国生态环境遭到破坏，如何发展我国的公路货运成为一个急需解决的问题。而分析公路货运量的影响因素，对于货运基础设施的建设，提高运输的效率，调整运力结构有着重大的作用。研究湖南省公路货运量需求影响因素,将有助于优化运输生产组织，优化配置资源，推动货物运输企业的全面预算管理，同时也有利于提高公路货运的经济效益。通过科学合理的分析，不仅能够帮助运输企业合理的调整自身运力结构，发现自身问题，而且有助于今后湖南省货运量需求的科学预测，帮助湖南省建立更加高效合理的运输系统。1.2常用分析方法研究公路货运量需求影响因素这类问题涉及到统计学、运筹学、道路运输统计与分析等学科，常用的分析方法有因子分析、主成分分析、相关分析以及回归分析、logistic回归分析。1.2.1因子分析法因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。~3~1.2.2主成分分析法主成分分析是一种把各变量之间互相关联的复杂关系进行简化分析的方法。主成分分析就是把原有的多个指标转化成少数几个代表性较好的综合指标，这少数几个指标能够反映原来指标大部分的信息（85%以上），并且各个指标之间保持独立，避免出现重叠信息。用主成分分析筛选变量，可以用较少的计算量来选择量，获得选择最佳变量子集合的效果。进行主成分分析主要步骤如下：1.指标数据标准化；2.指标之间的相关性判定；3.确定主成分个数；4.确定主成分表达式；5.主成分命名；1.2.3相关分析相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。在实际操作中，可以通过计算变量之间的相关系数来衡量变量之间的相关程度。相关系数的取值范围为11r，其中：若01r，表明变量之间存在负相关关系，即两个变量的相随变动方向相反；若10r，表明变量之间存在正相关关系，即两个变量的相随变动方向相同；若0r时，变量之间不在线性相关关系，但有可能是其他非线性相关关系。在说明变量之间线性相关程度时，根据经验可以将相关程度分为以下几种情~4~况：1．当8.0r时，视为高度相关；2.当8.05.0r时，视为中度相关；3．当5.03.0r时，视为低度相关；4.3.0r时，说明变量之间的相关程度极弱，可视为不相关。在实际中，因为研究目的不同，变量的类型不同，采用的相关分析方法也不同。比较常用的相关分析是二元定距变量相关分析、二元定序变量相关分析、偏相关分析和距离相关分析。1.2.4回归分析法回归分析又称为因素分析法，是研究变量与因变量之间关系形势的分析方法。主要是从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系。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的影响显著，哪些不显著。（1）一元线性回归当涉及一个自变量时称为一元回归，若因为y与自变量x之间为线性关系时称为一元线性回归，其模型为：xbby10其中0b与1b为回归系数，y为因变量，x为自变量。（2）多元线性回归当涉及两个或两个以上自变量时称为多远线性回归，模型为：nixbxbbyippii,,2,1110其中pbbb、、、10是偏回归系数。回归模型的检验方法主要有相关系数检验，回归系数显著性T检验，回归系数显著性F检验。再进行多元线性回归方程时，各自单位不同，其偏回归系数无法直接比较，需要对偏回归系数标准化，以消除量纲。标准化的偏回归系数绝对~5~值的大小可以说明各自变量在回归方程中的重要性。1.3本设计采用的分析方法本课程设计将采用因子分析、相关分析、主成分分析和回归分析。2数据采集2.1数据来源本设计中所需的数据均为时间序列数据（湖南省生产