第5章 数据分析—动态分析法
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。
尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。
随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。
此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。
而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。
在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。
传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。
每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。
这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。
大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。
与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。
第4章统计学动态分析方法
第4章统计学动态分析方法4.1引言统计学是一门应用数学的学科，它研究如何收集、分析和解释数据。
在实际应用中，我们往往需要对数据的变化进行动态分析，以了解其趋势和规律。
本章介绍了几种常见的统计学动态分析方法，包括时间序列分析、动态因子分析和波动率模型。
4.2时间序列分析时间序列是按时间顺序排列的一系列观察值。
时间序列分析是通过对时间序列数据进行建模和分析，来研究其内在的规律和趋势。
常用的时间序列分析方法包括趋势分析、季节性分析和周期性分析。
趋势分析是通过拟合一条线性或非线性的趋势线，来描述时间序列数据的总体变化趋势。
拟合趋势线的常见方法包括移动平均法、指数平滑法和多项式拟合法。
季节性分析是用来研究时间序列数据在不同季节性因素下的变化规律。
常用的季节性分析方法包括季节指数法和ARIMA模型。
周期性分析是用来研究时间序列数据在长期周期因素下的变化规律。
常用的周期性分析方法包括傅里叶分析和周期图法。
4.3动态因子分析动态因子分析是一种用于研究多个变量之间的相关性和因果关系的统计分析方法。
它建立在因子分析的基础上，通过引入时间维度，将因子模型扩展为动态因子模型。
在动态因子分析中，变量和因子都是时间相关的。
通过对观测变量的因子载荷和因子的权重进行估计，可以得到动态因子模型的参数。
然后，可以利用动态因子模型来预测未来的变量值，从而进行动态的数据分析。
动态因子分析可以应用于各种领域，例如经济学中的宏观经济因子分析、金融学中的股票市场因子分析等。
它可以帮助我们了解变量之间的关系和变化趋势，从而做出更准确的预测和决策。
4.4波动率模型波动率是指价格或收益率在一段时间内的变化幅度。
波动率模型是用来研究和预测金融市场波动率的统计模型。
常用的波动率模型包括ARCH 模型、GARCH模型和EGARCH模型等。
ARCH模型是自回归条件异方差模型，它假设波动率是过去一段时间内的观测值的函数。
GARCH模型是ARCH模型的一种扩展，它引入了过去的波动率数据，以更好地捕捉波动率的动态特性。
动态分析法的名词解释
动态分析法的名词解释动态分析法是一种系统性的方法，用于研究和分析现实世界中的动态现象、变化、趋势和关联性。
它基于对数据和时间序列的观察，以及对相关变量之间关系的深入研究。
通过动态分析法，我们可以深入理解和预测复杂系统的行为和演化。
一、动态变量和时间序列的概念动态分析法的核心是对动态变量和时间序列的研究。
动态变量是指在一段时间内发生变化的变量，如生产指标、销售额、股价等。
它们通过时间序列以一定的频率记录和展示。
时间序列是按照时间顺序排列的动态变量的集合，可以用来研究变量的趋势、周期性和相关性。
二、动态数据的收集和整理在进行动态分析之前，我们需要收集和整理相关的动态数据。
这可以通过各种渠道和方式完成，如调查问卷、实地观察、数据采集系统等。
收集到的数据要经过整理和处理，以去除异常值、填补缺失值、标准化等，确保数据的准确性和可靠性。
三、动态趋势和周期性的研究动态分析法可以帮助我们揭示出数据中的动态趋势和周期性。
通过观察数据的变化，我们可以分析出趋势的走向，例如上升趋势、下降趋势或震荡趋势。
此外，我们还可以利用谱分析等方法，揭示出时间序列中具有的周期性，如季节性、年度周期性等。
四、动态关联性和预测方法动态分析法不仅可以帮助我们研究数据的趋势和周期性，还可以揭示出变量之间的关联性。
通过构建动态关联模型，我们可以分析和预测变量之间的相互影响和作用。
这些模型可以基于统计学方法、机器学习算法和人工智能等技术，提供准确的预测和决策支持。
五、动态分析法的应用领域动态分析法在各个领域都有着广泛的应用。
在企业管理中，动态分析法可以用于预测市场需求、优化生产流程、制定销售策略等。
在金融领域，动态分析法可以用于预测股市走势、评估投资风险、制定资产配置策略等。
在社会科学中，动态分析法可以用于研究人口变化、社会意见动态、流行病传播等问题。
六、动态分析法面临的挑战和发展方向尽管动态分析法在许多领域都取得了显著的成就，但它仍然面临着一些挑战。
统计学原理完整版
课件制作：邓 力 漫画绘制：晓 天 电子邮箱：d330@
目录
第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 什么是统计学 第6章 动态分析：动态三数 数据从哪里来 第7章 动态预测：因素分析 数据怎么整理 第8章 综合预测：相关分析 静态分析：静态三数 第9章 数据文章的写法 静态预测：抽样估计
来源：Excel之家
4-12
***休息***
第5章
静态预测：抽样估计
目标
什么是抽样估计：定义
特点 抽样估计的形式：框架 实例 抽样估计的方法：定义 实例 抽样估计的运用：1 2 3 视频点播
返回目录
漫画5 玩牌乐
5-1
一、什么是抽样估计：定义
抽样估计——是指在遵循随机原则的条件 下，用样本值估计总体值的一种非全面调 查方法。即先抽取样本，再进行估计。
说明： 上有老：标题； 下有小：数据来源、作图者姓名； 左 依：计量单位； 右 傍：图例； 中间区域：统计图。
环境保护投资额
环境保护投资额的增长倍数 增长（倍） 2.53 54000 3.00 2.50
1.87
1.74
1.76 1.13 15300 7200
2.00 1.50 1.00 0.50 0.00
3-5
3-6
六、整理数据的作图：视频
PDF：统计图的制作 视频：图表与图形入门
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七、整理数据的运用2： Excel作图
例如： “两轴线—柱图”的制 作
中国“六五”～“十二五”期间环境保护投资额的增长
投资额（亿元） 60000 50000 40000 30000 1.00 20000 10000 476.42 0
项目质量管理课后习题答案
大时，则用标准差来比较离散程度便不太恰当了。为此，就应用标准差与平均值的相对数值进行比
较。
6. 合格控制具有（ ）等重要职能。
A.保证
B.预防
C.报告
D.验收
答案：ABC
考点：合格控制方法
解析：P129。合格控制具有保证、预防及报告等三项重要的职能
四、 简答题
1. 什么是工序能力？ 考点：工序能力分析方法 答案：P72， 工序质量是形成项目质量的最基本环节。工序质量越好，项目质量所得到的保证程度就越高。这种 工序对项目质量的保证程度称为工序能力。工序能力，是工序处于稳定状态下的实际加工能力。 2. 什么是工序能力指数？ 考点：工序能力指数 答案：P73， 工序能力指数，是指某工序的工序能力满足公差要求的程度，用 Cp 或 Cpk 表示。Cp 表示设计公 差的中心值与测定数据的分布中心一致时，即无偏情况下的工序能力指数。Cpk 表示设计公差的中 心值与测定数据分布中心不一致，即有偏情况下的工序能力指数。 3. 什么是因果分析图？ 考点：因果分析图法 答案：P81 因果分析图，也称特性要因图，因其形状又称为树枝图或鱼刺图。为寻找产生某种质量问题的原因， 采用“头脑风暴法”、“专家判断法”等方法。集思广益，同时将有关意见在图上反映出来，这种图 就是因果分析图。 4. 什么是控制图？ 考点：控制图概述 答案：P87， 控制图是用于区分质量波动究竟由于偶然因素引起还是由于异常因素引起，从而判明项目实施过程 是否处于控制状态的一种有效工具，是监督控制项目质量变化的一双眼睛。控制图上一般有三条控 制界限。上面的一条线称为控制上限，下面的一条线称为控制下限，中间的一条线称为中心线。将 所控制的质量特性值在控制图上打点，若点子全部落在上下控制界限内，且点子的排列无缺陷（如 链、倾向、接近、周期等），则可判断项目实施过程处于控制状态。 5. 什么是排列图？ 考点：排列图法 答案：P84， 排列图又称主次因素排列图，是用来找出影响项目质量主要因素的一种常用的统计分析工具。排列 图是由两个纵坐标（即频数纵坐标和频率纵坐标），一个横坐标（项目排列）。由若干个根据频数大
四大数据分析方法
产品经理简称PM，是指在公司中针对某一项或是某一类的产品进行规划和管理的人员，主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。
产品经理是很难定义的一个角色，如果非要一句话定义，那么产品经理是为终端用户服务，负责产品整个生命周期的人。
产品经理需要考虑目标用户特征、竞争产品、产品是否符合公司的业务模式等等诸多因素。
近年来互联网产品经理火热，一起看下为大家精选的互联网产品经理学习文章。
以前产品的好坏主要凭感觉，随着移动互联网的发展，可获取用户的各种行为数据，通过数据，我们可以了解产品的好坏、用户的喜好，从而用数据驱动产品迭代。
数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，把隐藏的数据背后信息提炼和总结出来，发现其中有价值的内容。
由于这个过程中，数据是客观的，人是主管的。
同样的数据不同的人解读出来的结论可能是不一样的，甚至是完全相反的，但结论本身没有对错，所以从客观的数据到主观的人，需要有一些科学的分析方法作为桥梁，帮助数据的信息更好、更全面、更快的传递。
那常用的数据分析方法有哪些呢？1趋势分析当数据很多，而我们又想从数据中更快、更便捷来发现数据信息的时候，这个时候需要借助图形的力量，所谓图形的力量，就是借助EXCEl或者其他画图工具把他画出来。
下图是某个7月份每天的访问数据，你能从数据中得出啥有用的信息么？如果把它用图形画出来，就能发现一些问题。
1、从7月初到7月末，整体的访问人数是呈上升的趋势。
2、每周每两天数据都会低下去，也就是说数据有明显的周期性，工作日的表现会比周末好一些。
3、7月29日当天出现了一个波峰，有可能当天正在搞活动，所以当天数据是上去的。
这就是趋势分析，趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪，比如：点击率、GMV、活跃用户数。
一般做成简单的数据趋势图，但光制作成数据趋势图还不算分析，必须像上面一样，数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点，并分析背后的原因，无论是内部原因还是外部原因。
趋势分析最好的产出是比值。
第五章 矢量数据的空间分析方法
第五章 矢量数据空间分析方法
5.2 矢量数据的包含分析 在包含分析的具体算法中，点与点，点与线的包含分 析一般均可以分别通过先计算点到点，点到线之间的距离， 然后利用最小距离阈值判断包含的结果。 点与面之间的包含分析，或者称为Point-Polygon分析， 具有较为典型的意义。
5.2 矢量数据的包含分析
5.4 矢量数据的叠置分析
通过点与多边形叠置，可以计算出每个多边形类型里 有多少个点，不但要区分点是否在多边形内，还要描述在 多边形内部的点的属性信息。 例如将油井与行政区划叠置可以得到除油井本身的属 性如井位、井深、出油量等外，还可以得到行政区划的目 标标识，行政区名称，行政区首长姓名等。
5.4 矢量数据的叠置分析
8/37
5.1 矢量数据
(2)线状数据的拓扑关系 线状数据的拓扑关系 一条线段叫做一条弧段，由节点的连线组成。 一条线段叫做一条弧段，由节点的连线组成。开始点称为始 节点，结束点称为终节点。 节点，结束点称为终节点。 弧段-节点清单 列出了弧段-节点的关系 节点清单” “弧段 节点清单”列出了弧段 节点的关系 弧段-坐标清单 显示组成每条弧段的x、 坐标 坐标清单” “弧段 坐标清单”显示组成每条弧段的 、y坐标
第五章 矢量数据空间分析方法
5.4 矢量数据的叠置分析
其基本的处理方法是：根据两组多边形边界的交点来建立具有 多重属性的多边形或进行多边形范围内的属性特性的统计分析。 其中，前者叫做地图内容的合成叠置，如左图。后者称为地图 内容的统计叠置，如右图。
5.4 矢量数据的叠置分析
合成叠置的目的，是通过 区域多重属性的模拟，寻找和 确定同时具有几种地理属性的 分布区域。 或者按照确定的地理目标， 对叠置后产生的具有不同属性 多边形进行重新分类或分级， 因此叠置的结果为新的多边形 数据文件。
第五章时间序列分析习题
第五章时间序列分析习题第五章时间序列分析习题⼀、填空题1．时间序列有两个组成要素：⼀是，⼆是。
2．在⼀个时间序列中，最早出现的数值称为，最晚出现的数值称为。
3．时间序列可以分为时间序列、时间序列和时间序列三种。
其中是最基本的序列。
4．绝对数时间序列可以分为和两种，其中，序列中不同时间的数值相加有实际意义的是序列，不同时间的数值相加没有实际意义的是序列。
5．已知某油⽥1995年的原油总产量为200万吨，2000年的原油总产量是459万吨，则“九五”计划期间该油⽥原油总产量年平均增长速度的算式为。
6．发展速度由于采⽤的基期不同，分为和两种，它们之间的关系可以表达为。
7．设i=1，2，3，…，n，a i为第i个时期经济⽔平，则a i/a0是发展速度，a i/a i-1是发展速度。
8．计算平均发展速度的常⽤⽅法有⽅程式法和.9．某产品产量1995年⽐1990年增长了105%，2000年⽐1990年增长了306．8％，则该产品2000年⽐1995增长速度的算式是。
10．如果移动时间长度适当，采⽤移动平均法能有效地消除循环变动和。
11．时间序列的波动可分解为长期趋势变动、、循环变动和不规则变动。
12．⽤最⼩⼆乘法测定长期趋势，采⽤的标准⽅程组是。
⼆、单项选择题1．时间序列与变量数列( )A都是根据时间顺序排列的B都是根据变量值⼤⼩排列的C前者是根据时间顺序排列的，后者是根据变量值⼤⼩排列的D前者是根据变量值⼤⼩排列的，后者是根据时间顺序排列的2．时间序列中，数值⼤⼩与时间长短有直接关系的是( )A平均数时间序列B时期序列C时点序列D相对数时间序列3．发展速度属于( )A⽐例相对数B⽐较相对数C动态相对数D强度相对数4．计算发展速度的分母是( )A报告期⽔平B基期⽔平C实际⽔平D计划⽔平5．某车间⽉初⼯⼈⼈数资料如下：A 296⼈B 292⼈C 295 ⼈D 300⼈6．某地区某年9⽉末的⼈⼝数为150万⼈，10⽉末的⼈⼝数为150．2万⼈，该地区10⽉的⼈⼝平均数为( )A150万⼈ B150．2万⼈ C150．1万⼈ D ⽆法确定 7．由⼀个9项的时间序列可以计算的环⽐发展速度( ) A 有8个 B 有9个 C 有10个 D 有7个 8．采⽤⼏何平均法计算平均发展速度的依据是( )A 各年环⽐发展速度之积等于总速度B 各年环⽐发展速度之和等于总速度C 各年环⽐增长速度之积等于总速度D 各年环⽐增长速度之和等于总速度9．某企业的科技投,3,2000年⽐1995年增长了58．6％，则该企业1996—2000年间科技投⼊的平均发展速度为( ) A5%6.58 B5%6.158 C6%6.58 D6%6.15810．根据牧区每个⽉初的牲畜存栏数计算全牧区半年的牲畜平均存栏数，采⽤的公式是( )A 简单平均法B ⼏何平均法C 加权序时平均法D ⾸末折半法 11．在测定长期趋势的⽅法中，可以形成数学模型的是( )A 时距扩⼤法B 移动平均法C 最⼩平⽅法D 季节指数法三、多项选择题1．对于时间序列，下列说法正确的有( )A 序列是按数值⼤⼩顺序排列的B 序列是按时间顺序排列的C 序列中的数值都有可加性D 序列是进⾏动态分析的基础E 编制时应注意数值间的可⽐性 2．时点序列的特点有( )A 数值⼤⼩与间隔长短有关B 数值⼤⼩与间隔长短⽆关C 数值相加有实际意义D 数值相加没有实际意义E 数值是连续登记得到的3．下列说法正确的有( )A 平均增长速度⼤于平均发展速度B 平均增长速度⼩于平均发展速度C 平均增长速度=平均发展速度-1D 平均发展速度=平均增长速度-1E 平均发展速度×平均增长速度=14．下列计算增长速度的公式正确的有( )A 增长速度=%100?基期⽔平增长量 B 增长速度=%100?报告期⽔平增长量C 增长速度= 发展速度—100％D 增长速度=%100?-基期⽔平基期⽔平报告期⽔平E 增长速度= %100?基期⽔平报告期⽔平5．采⽤⼏何平均法计算平均发展速度的公式有( ) A 1 231201-?=n n a a a a a a a a nx B 0a a nx n =C 1a a nx n = D R n x = E nx x ∑=A 第⼆年的环⽐增长速度⼆定基增长速度=10％B 第三年的累计增长量⼆逐期增长量=200万元C 第四年的定基发展速度为135％D 第五年增长1％绝对值为14万元E 第五年增长1％绝对值为13．5万元7．下列关系正确的有( )A 环⽐发展速度的连乘积等于相应的定基发展速度B 定基发展速度的连乘积等于相应的环⽐发展速度C 环⽐增长速度的连乘积等于相应的定基增长速度D 环⽐发展速度的连乘积等于相应的定基增长速度E 平均增长速度=平均发展速度-1 8．测定长期趋势的⽅法主要有( )A 时距扩⼤法B ⽅程法C 最⼩平⽅法D 移动平均法E ⼏何平均法 9．关于季节变动的测定，下列说法正确的是( ) A ⽬的在于掌握事物变动的季节周期性 B 常⽤的⽅法是按⽉(季)平均法C 需要计算季节⽐率D 按⽉计算的季节⽐率之和应等于400％E 季节⽐率越⼤，说明事物的变动越处于淡季 10．时间序列的可⽐性原则主要指( )A 时间长度要⼀致B 经济内容要⼀致C 计算⽅法要⼀致D 总体范围要⼀致E 计算价格和单位要⼀致四、判断题1．时间序列中的发展⽔平都是统计绝对数。
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12
2.平均发展水平
• 平均发展水平是时间序列中不同时间观察 值的平均数，用 a 表示，又叫做序时平均 数。在计算序时平均数时，需根据不同时 间序列类型进行计算。
13
平均发展水平的计算
时期序列 总量指标时 连续时点序列 时点序列 间断时点序列 间隔相等 间隔不等 间隔相等 间隔不等
间序列
时间序列
• [例] 某企业2002年1—3月份产量计划完程度资料如 下表6-11
• 计算该企业第一季度平均计划完成程度。
a a 510 618 864 c 1.048 或 104.8% b b 500 600 800
• 2、由两个时点数列对比形成的相对指标或平均指标 时间数列计算序时平均数
间隔相等间断时点序列
a1 an ai 2 i 2 a n 1
n 1
21
例题
表5-4 某企业2009年员工期末人数
月份 月末人数 上年末 212 — 1月 2月 3月 4月 214 214 216 214 215 214 216 210 6月 7月 8月 9月 5月 216 210 6月 214 210 7月 214 12 月 210
日期 人数 5月1日 200 5 月 11 日 205 5 月 16 日 203 5 月 20 日 204 5 月 30 日 210
18
间隔不等连续时点数列
a
at t
19
例题
表5-3 某公司5月仹平均人数计算
天数 人数 10 200 5 205 4 203 10 204 2 210
20
10 月 11 月
22
间隔不等间断时点序列
a
ai ai 1 2 ti i 1
n 1
t
i 1
n 1
i
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例题
表5-5 某企业2009年员工期末人数
月份 月末人数 上年末 212 1月 214 3月 215 6月 214 10 月 210 12 月 210
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相对指标戒平均指标时间序列 平均发展水平的计算
复习
1、编制时间数列的目的 2、时间数列按照排列指标的性质不同分类 3、什么是发展水平、发展速度？如ford汽车历年价格时间数列 4、在计算哪种时间数列的平均发展水平的时候用首末折半法？
5、某企业2008年9月—12月月末职工人数资料如下：
日期 6月30日 1400 9月31日 1510 11月30日 12月31日 1460 1420
9
5.2 时间序列的指标描述
• 5.2.1 水平指标的计算
• 5.2.2 速度指标的计算
10
5.2.1 水平指标的计算
• 1．发展水平
• 2．平均发展水平 • 3．增长量 • 4．平均增长量
11
1．发展水平
• 所谓发展水平是指时间序列中不同时间上 的观察值。用a表示，其中a0表示最初水平 ， an表示最末水平，中间各项数值叫做中期五出勤 人数资料如表6—7，计算出勤人数
a1 a2 an a a n n
计算该专业学生平均每天出勤人数:
a 160 156 162 158 154 158 （人） a
n 5
由计算可知，该专业学生本星期平均每天出勤人 数为158人。
56328
5
60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 1998 北京市国内生产总值 北市市年末常住人口 城镇单位在岗职工年平均工 资
2000
2002
2004
2006
2008
2010
5.1 认识时间序列
• 5.1.1 时间序列的含义
• 5.1.2 时间序列的种类
7
– 按采用的基期不同，分为环比发展速度和定基 发展速度。
报告期水平 发展速度= 基期水平
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例题
表5-9 北京市2000-2008年国内生产总值发展速度情况
年份 符 号 亿 元 符 号 % 符 号 % 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
发展水平
a1 an 300 408 a2 368 390 2 2 2 2 a n 1 4 1 c 78.6% bn 400 510 b b1 460 500 b2 2 2 2 2 4 1 n 1
• 3、由一个时期数列和一个时点数列对比形成的相对 指标或平均指标的时间数列计算序时平均数。 • [例] 某企业第一季度商品销售额与月初库存额资料 如表6—13。
113.63
a 6 a5
/ 114.15
a7 a6
/ 118.98
a8 a7
/ 112.13
累计增长量
a1 / a0
117.38
a 2 / a0
136.99
a3 a 0
/ 158.93
a 4 / a0
191.72
a5 a 0
/ 217.85
a6 a0
/ 248.69
a7 a0
/ 295.90
a8 a0
月末人数(人)
该企业第四季度的平均职工人数为（ ）。 A、1448人 B、1460人 C、1463人 D、1500人
6、定基增长速度与环比增长速度之间的关系是（ ）。
A、定基增长速度等于各环比增长速度的连乘积
B、定基增长速度等于各环比增长速度之和 C、各环比增长速度加1后的连乘积等于定基增长速度加1 D、各环比增长速度加1后的连乘积等于定基增长速度 7、已知某地区1995年粮食产量比1985年增长了1倍，比1990 年增长了0.5倍，那么1990年粮食产量比1985年增长了（ ）。 A、0.33倍 B、0.5倍 C、0.75倍 D、2倍
8、某地区农民家庭的年平均收入2005年为1500元，2006年 增长了8%，那么2006年与2005年相比之下，每增长一个百 分点增加的收入额为（ ）。 A、7元 B、8元 C、15元 D、40元
a0
3161.0 — — — —
a1
3710.5
a2
4330.4
a3
5023.8
a4
6060.3
a5
6886.3
a6
7861.0
a7
9353.3
a8
10488.0
北京市国内
生产总值
逐期增长量
a1 / a0
117.38
a2 / a1
116.71
a3 a 2 /
116.01
a 4 / a3
120.63
a5 a 4 /
X n
a1 a2 an an ... n a0 a1 an 1 a0
40
4.平均增长速度
• 平均增长速度=平均发展水平—100%，也 称为平均增长率。
41
[练习1] 某商业企业2002年各月商品销售额资料 如表6 -6所示，计算每季度销售额。
•
• • • • • •
300 400 380 如：第一季度月平均销售额= 360（万元） 3 • 440 480 520 第二季度月平均销售额= 480（万元） 3 • 540 600 660 600（万元） 第三季度月平均销售额= 3 • 第四季度月平均销售额=760 700 820 760（万元） 3 全年月平均销售额 300 400 380 440 480 520 540 600 660 760 700 820 = 12 = 550(万元)
• 由于相对指标戒平均指标时间序列可由两 个时期数列、两个时点数列、戒由一个时 期数列和一个时点数列对比形成，因此在 计算时，因采用按时期数列戒时点数列不 同的方法计算。
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• 相对数时间数列或平均数时间数列计算序时平均数 • 其基本计算公式为： • • 式中： • 代表相对数或平均数时间数列的序时平均数； • a 代表分子的总量指标时间数列的序时平均数； • 代表分母的总量指标时间数列的序时平均数。
a c b
c
b
b
• 1、由两个时期数列对比形成的相对数或平均数时间 数列的序时平均数的计算
a1 a 2 a n a • 其计算公式为： a n n a c b b1 b 2 b n b b n n
• 由于相对数或平均数都是由两个总量指标对比形成的 a ，即 c a。可以根据掌握的资料不同 b a bc 或 b c • 故以上公式可变形为： a bc a • c b b a c
2013年7月21日星期日
工作仸务
• 仸务1：已知北京市2000-2008年国内生 产总值、常住人口、城镇单位在岗职工平 均工资情况，如何进行分析？
• 预测2009年的国内生产总值会是多少？,
2
主要内容
• 5.1 认识时间序列
• 5.2 时间序列的指标描述 • 5.3 时间序列变化的影响因素分析 • 5.4 长期趋势分析
• 计算该商业企业第一季度平均商品流转次数。
120 220 350 a 230 n 3 c 2.875 （次） b b1 b bn 50 70 90 110 80 2 2 2 2 2 4 1 n 1
a
• 该商业企业第一季度平均商品流转次数为2.875次。
5.1.1 时间序列的含义
• 时间序列是指反映某种现象的同一指标 ， 在不同时间上的指标数值，按时间的先后 顺序编制的数列，又称劢态数列。
• 时间和指标数值是构成时间序列的两大
要素。
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5.1.2 时间序列的种类
时期序列
总量指标时间序列
时点序列 时间序列 （按指标性质分类） 相对指标劢态数列