城市规划系统工程学 一元线性回归

城市规划系统工程学 一元线性回归
城市规划系统工程学 一元线性回归

城市规划系统工程学作业(二)

一元线性回归

城规1301班李冠华

一、通过对某地区1996-2005年的数据(见下表)对比分析,发现该地区商业用户耗能量(电力除外,包括燃气、燃油,该地区目前使用的气源为液化石油气)与第三产业产值相关,通过散点图可看出二者之间大致呈线性相关关系。

图表:

=0.632,要求1)建立一元线性回归模型(注:显著性水平α=5%,相关系数临界值r

a

数值计算保留小数点后三位);

要求2)根据该地区规划,第三产业产值的年增长速度预计为10%,预测一下2015年该地区商业用户耗能量(做点预测、区间预测并作回归方程检验,保留整数)。答:

1.搜集样本值,以第三产业产值为Xi,商业用户液化石油气消耗量为Yi,

(i=1,2, (10)

为简化运算量,将第三产业产值单位变成10亿元,得到以下表格。

2.做散点图如下:

4.计算回归系数0b ,1b :

3.178=∑x ,316=∑y , n=10, 83.17=x , 6.31=y ,

51.35322

=∑x

,

110362

=∑y

,

2.6243=∑xy ,

()()

089.317910

3.1782

2

==∑n

x ,

()()

6.998510

3162

2

==∑n y ,

()()28.563410

316×3.178==∑∑n

y x

()421.353089.317951.35322

2

=-=∑-

=∑n

x x

xx L

()4.10506.9985110362

2

=-=∑-

=∑n

y y

yy L

()()

92.60828.56342.6243=-=-=∑∑∑n

y x xy xy L

271057229310086.1421

.35392.6081===xx xy L L b

7872178801401151.017.83×72293.16.3110=-=-=x b y b

5.求得数学模型:

x y 722931009.1880140115

.0^

+= 得到图像:

6.求相关系数:

999393928.028*******

.60992

.6081050.4×421.35392.608====

yy xx xy L L L r n-2=10-2=8,取显著水平a=5%,查相关系数表,得临界值:

88,632.0r r r >=

∴方程有效

7.验证

验证拟合值^

y 及其误差值1e ,计算表格后两列。

100×

/^i i i i y y y e

?

?????

?

?

?=-

8.预测精度估计

267147

3988812835.04791931591062783.08

83355

2728502267.18608.92×722931009.14.105021===

-=--=

n L b L S xy yy

当年增长率为10%时,以2005年第三产业产值28.5(单位:10亿元)为基础,

得2015年产值为:59216601128.37012.59374246×5.2810%1×

5.2810

==+)( 当产值为:61.0923(10亿元)时,代进所求回归方程,得:

242060560

.128 73.92167×722931009.1880140115.0^

=+=y (单位:万吨)

当预测精度要求95%时,根据3σ原则,预报精度应为:

2σ=0.797762567

128.242060560±2σ=127.444297993~129.039799318因保留整数,即预测值为:

2015年该地区商业用户耗能量128(万吨)或者129(万吨)都在预测范围。

系统工程学方法在城市规划中的应用

系统工程学方法在城市规划中的应用 摘要:教科书对于城市规划的定义是“对一定时期内城市的经济和社会发展,土地利用,空间布局以及各项建设的综合部署,具体安排和实施管理”。然而,作为 一门学科,城市规划的重要特色之一是诸多要素紧密集合,综合性、系统性很强。 实际上,城市本身就是一个复杂的巨系统,长期以来以一般系统理论为基础的系统分析方法,已经帮助了规划工作者认识许多复杂的城市问题。虽然,城市规划工作者比较容易理解系统工程基于系统论的城市规划研究,学的一些基本思想。但是,朴素的系统观点和简单的系统分析方法都不足以满足实际工作的需要。应该讲,在我国城市规划中必然要运用系统工程理论,发展城市规划系统工程学。 关键词:城市规划、系统工程、系统思想、系统方法、应用、运用 一、系统工程 系统工程学是研究分析有关复杂信息反馈系统的动态趋势的学科。系统工程 学以控制论、控制工程、系统工程、信息处理和计算机仿真技术为基础,研究复杂系统随时间推移而产生的行为模式。 系统工程的研究对象对象是将“系统”;其工程的内涵不仅是“硬件”,还包括了“软件”,即工程技术中的实体,还包括社会、经济、管理等非实体即概念对象在内。这就是系统工程与传统工程的区别。其工程的任务, 是在传统工程单一技术任务的基础上, 还要解决系统的全盘统筹问题, 即要解决系统内部各子系统之间、系统与外部环境之间的总体协调问题。其工程方法是以系统的主要观点和方法为基础,运用先进的科学技术和手段,从全局、整体、长远出发去考察问题,拟订目标和功能,并在规划、开发、组织、协调各关键时刻,进行分析、综合、评价求得优化方案,然后用传统工程行之有效的方法进行工程设计、生产、安装、建造新的系统或改造旧的系统,并使之整个寿命期最优。 二、城市规划系统工程 城市系统工程也就是将系统工程的原理、观点和方法运用于城市系统中。其中包括城市规划系统工程、城市管理系统工程、城市建设系统工程和城市信息系

案例分析(一元线性回归模型)

案例分析报告(2014——2015学年第一学期) 课程名称:预测与决策 专业班级:电子商务1202 学号:2204120202 学生姓名:陈维维 2014 年11月

案例分析(一元线性回归模型) 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用,居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的热点和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。例如,2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元,最低的青海省仅为人均8192.56元,最高的上海市达人均19397.89元,上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费,由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异,并不是城镇居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支

一元线性回归模型习题和答案解析

一元线性回归模型 一、单项选择题 1、变量之间的关系可以分为两大类__________。A A 函数关系与相关关系 B 线性相关关系和非线性相关关系 C 正相关关系和负相关关系 D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指__________。D A 变量间的非独立关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间不确定性的依存关系 3、进行相关分析时的两个变量__________。A A 都是随机变量 B 都不是随机变量 C 一个是随机变量,一个不是随机变量 D 随机的或非随机都可以 4、表示x 和y 之间真实线性关系的是__________。C A 01???t t Y X ββ=+ B 01()t t E Y X ββ=+ C 01t t t Y X u ββ=++ D 01t t Y X ββ=+ 5、参数β的估计量?β 具备有效性是指__________。B A ?var ()=0β B ?var ()β为最小 C ?()0β β-= D ?()ββ-为最小 6、对于01??i i i Y X e ββ=++,以σ?表示估计标准误差,Y ?表示回归值,则__________。B A i i ??0Y Y 0σ∑ =时,(-)= B 2 i i ??0Y Y σ∑=时,(-)=0 C i i ??0Y Y σ∑=时,(-)为最小 D 2 i i ??0Y Y σ∑=时,(-)为最小 7、设样本回归模型为i 01i i ??Y =X +e ββ+,则普通最小二乘法确定的i ?β的公式中,错误的是__________。D A ()()()i i 1 2 i X X Y -Y ?X X β--∑∑= B ()i i i i 1 2 2 i i n X Y -X Y ?n X -X β∑∑∑∑∑= C i i 1 2 2 i X Y -nXY ?X -nX β∑∑ = D i i i i 1 2 x n X Y -X Y ?βσ ∑∑∑= 8、对于i 01i i ??Y =X +e ββ+,以?σ表示估计标准误差,r 表示相关系数,则有__________。D A ?0r=1σ =时, B ?0r=-1σ =时, C ?0r=0σ =时, D ?0r=1r=-1σ =时,或 9、产量(X ,台)与单位产品成本(Y ,元/台)之间的回归方程为?Y 356 1.5X -=,这说明__________。D

城市规划系统工程学课程习题

第二章习题: 证明题1:设(X1,X2,…,Xn )为来自总体X 的样本,EX=a , DX=σ2 则(1)X E =a ,X D =σ2/n (2)ES 2=σ2 证明题2:∑∑-<-22)()(a x x x a 是x 以外的任何数值,即离均差 平方和为最小。 第三章习题: 1.证明题:对于平均中心(中项中心)的离散程度 222b d d d +=? d ------ 标准距离 ?d ------ 区内标准距离 b d ------ 小区间标准距离 2.求1v 到7v 最短路径,并写出步骤

第四章习题: 1. 例如在某地理区域取得个169个某要素的地理数据,算得平均数为131.7x =,标准差1 2.5s = ;又在相邻的另一地理区域,测得99个数据,算得平均数228.8x =,标准差2 2.6s =。问两个地理区域可否看成同一类型(同一母体) 2.如有上海1873-1972年一百年降水资料(见下表),问是否满足正态分布? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1870 947.8 1806.3 1588.1 769.8 1008.9 1206.8 1271.4 1880 1101.9 1340.2 1331 1085 1184.4 1113.4 1204.9 1170.7 975.4 1462.3 1890 947.1 1416 709 1147.5 935 1016.3 1031.6 1105.7 849.9 1233.4 1900 1008.6 1063.8 1004.9 1086.2 1022.5 1330.9 1439.4 1236.5 1088.1 1288.7 1910 1115.8 1217.5 1320.7 1078.1 1203.4 1480 1269.9 1049.2 1318.4 1191.8 1v 2v 3v 4v 6v 5v 7v 2 7 1 5 5 3 5 1 5 7 3 2

一元线性回归模型案例分析

一元线性回归模型案例分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展,人民生活水平不断提高,居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时,还应看到全国各地区经济发展速度不同,居民消费水平也有明显差异。例如,2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元,最高的上海市达人均10464元,上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费,由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异,并不是城市居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

一元线性回归分析的结果解释

一元线性回归分析的结果解释 1.基本描述性统计量 分析:上表是描述性统计量的结果,显示了变量y和x的均数(Mean)、标准差(Std. Deviation)和例数(N)。 2.相关系数 分析:上表是相关系数的结果。从表中可以看出,Pearson相关系数为0.749,单尾显著性检验的概率p值为0.003,小于0.05,所以体重和肺活量之间具有较强的相关性。 3.引入或剔除变量表

分析:上表显示回归分析的方法以及变量被剔除或引入的信息。表中显示回归方法是用强迫引入法引入变量x的。对于一元线性回归问题,由于只有一个自变量,所以此表意义不大。 4.模型摘要 分析:上表是模型摘要。表中显示两变量的相关系数(R)为0.749,判定系数(R Square)为0.562,调整判定系数(Adjusted R Square)为0.518,估计值的标准误差(Std. Error of the Estimate)为0.28775。 5.方差分析表 分析:上表是回归分析的方差分析表(ANOVA)。从表中可以看出,回归的均方(Regression Mean Square)为1.061,剩余的均方(Residual Mean Square)为0.083,F检验统计量的观察值为12.817,相应的概率p 值为0.005,小于0.05,可以认为变量x和y之间存在线性关系。

6.回归系数 分析:上表给出线性回归方程中的参数(Coefficients)和常数项(Constant)的估计值,其中常数项系数为0(注:若精确到小数点后6位,那么应该是0.000413),回归系数为0.059,线性回归参数的标准误差(Std. Error)为0.016,标准化回归系数(Beta)为0.749,回归系数T检验的t统计量观察值为3.580,T检验的概率p值为0.005,小于0.05,所以可以认为回归系数有显著意义。由此可得线性回归方程为: y=0.000413+0.059x 7.回归诊断 分析:上表是对全部观察单位进行回归诊断(Casewise Diagnostics-all cases)的结果显示。从表中可以看出每一例的标准

案例分析 一元线性回归模型

案例分析报告 (2014——2015学年第一学期) 课程名称:预测与决策 专业班级:电子商务1202 学号: 2204120202 学生姓名:陈维维 2014 年 11月 案例分析(一元线性回归模型) 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用,居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的热点和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。例如,2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元,?最低的青海省仅为人均8192.56元,最高的上海市达人均19397.89元,上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定?

我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费,由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异,并不是城镇居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表

城市工程系统规划考试试题

城市工程系统规划复习资料 简答题 l、城市给水工程系统功能及工程设旖(P.81) l)取水工程:水源和取水点、取水构筑物及将水从取水口提升至水厂的一级泵站等; 2)水处理(净水)工程:水厂内各种水处理构筑物或设备、将处理后的水送至用户的二级泵站等: 3)输配水工程:输水工程是从水源泵站或水源集水井至水厂的管道,或仅起输水作用的从水厂至城市管网和直接送水至用户的管网,包括其各项附属构筑物、中途加压泵站。输水工程分为配水厂(泵房、清水池、消毒设备和附属建筑物)和配水管网(各种口径的管道及附属构建筑,高地水池和水塔)。 2、城市给水工程系统布置形式及特点(P。81-83) 1)统一给水系统:该系统管理简单,但供水安全性低。 2)分质给水系统:分质供水可以保证城市有限水资源优质优用。分质供水管理系统增多,管理复杂,对旧城区实施难度较大。 3)分区给水系统:分区给水可以使管网水压不超出管网所能承受的压力,减少漏水量和减少能量的浪费。但将增加管刚造价且管理比较分散。该系统适用于给水区很大,地形起伏,高差显著,及远距离输水的情况。 4)循环和循序给水系统:可以节约用水,提高工业用水重复利用率,也符合清洁生产的原则,对水资源贫乏的地区,尤为适用。 5)区域性给水系统:对水资源缺乏地区,尤其是城市化密集地区的城镇较适用,并能发挥规模效应,降低成本。 3、给水管网布置形式及其特点、适用范围(P.96-97) 1)树状网 特点:构造简单、长度短、节省材料和投资:供水的安全可靠差,并且在树状网末端,因用水量小,管中水流缓慢,甚至停留,致使水质容易变坏,而出现浑浊水和红水的可能。 适用范围:一般用于小城镇和小型工矿企业或城镇建设初期;用地狭长和用户分散的地区:在详细规划中,小区或街坊内的管网。 2)环状网 特点:任意管道都可由其余管道供水,从而提高了供水的可靠性;能降低管网中的水头损失,并大大减轻水锤造成的影响;增加了管线的总长度,使投资增加。 适用范围:在供水安全可靠性要求较高的地区。 4、城市排水体制的概念、类型、选择因素(P.108-110) 对生活污水、工业废水和降水采用的不同的排除方式所形成的排水系统,称为排水体制,又称排水制度。 分类: 1)合流制排水系统:直排式合流制、截流式合流制; 2)分流制排水系统:完全分流制、不完全分流制。 选择因素: l)环境保护方面:分流制是城市排水系统体制发展的方向; 2)工程投资方面:合流制的总造价要较分流制低; 3)近、远期关系方面: 4)施丁管理方面:分流制水量水质变化较小,有利于污水处理和运行管理。

城市规划系统工程学

城市系统工程学 城规二班 张晓晓 14202070219 1.城市人口的概念,人口规模测算的意义,论述人口变动的原因,人口结构分析的意义。 答:(1)人口的概念:城市人口是指那些与城市活动有密切关系的人口,通过行政确认的城镇地区常年居住人口。是指城市的市区近郊区的非农业人口(不含市辖县的城镇和县城人口直属本市的工业区除外) (2)人口规模测算的意义:人口预测是城市规划中重要的基础工作,人口规模预算既是城市总规的目标,又是制定一系列具体技术指标布局的依据。 (3)论述人口变动的原因:人口无时无刻不在生老病死(出生率死亡率迁移人口年龄分配率升学率等) (4)人口结构分析的意义: 揭示了人口内部的年龄结构,人口年龄构成,推测出经济发展水平,归总出城市人口的类型,进行更有效更有针对性的城市规划。 人口结构包括年龄性别劳动户籍职业家庭文化构成等,总结人口年龄结构的特征,年龄构成能揭示人口内部的年龄结构,分析出城市的人口类型,性别类型,性别构成,揭示出城市人口的性别组成,劳动情况反映出人口的经济水平等,家庭文化方面更是进一步的展现人口内部的素质水平和文化水平。 2.列举三种城市总体规划中人口规模预测方法,详细分析预测的技术

路线,并对比分析。 答: 1.综合增长率法:经济发展稳定,人口增长率变化不大的城市(注意人口基数的增大和年龄结构的老龄化对增长率的影响) ()n n o P P 1m k =?++???? (这种方法就是参考历年自然增长率及机械增长率,确定预测期内的年平均综合增长率,然后在根据相应的公式预测出目标年末的人口规模) 优点 综合考虑自然增长率和机械增长率较为精确 运用模型方程较为直接 考虑层面较为宏观 缺点 适用于较短期人口预算 未将未来的变化因素算入,过于宏观层面,可能考虑因素过少,未进行分类分析。 2、带眷系数法:建设项目已经落实,人口机械增长稳定,去估算新建工业企业和小城市人口的发展规模。 ()n 123P P 1a P P =?+++ (关键是科学合理的确定a 、带眷比!这种方法基本原理就是通过就业岗位和带眷情况确定人口情况) 预测步骤 1、根据职工需求P1、P2及P3;

一元线性回归分析法

一元线性回归分析法 一元线性回归分析法是根据过去若干时期的产量和成本资料,利用最小二乘法“偏差平方和最小”的原理确定回归直线方程,从而推算出a(截距)和b(斜率),再通过y =a+bx 这个数学模型来预测计划产量下的产品总成本及单位成本的方法。 方程y =a+bx 中,参数a 与b 的计算如下: y b x a y bx n -==-∑∑ 222 n xy x y xy x y b n x (x)x x x --==--∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 上式中,x 与y 分别是i x 与i y 的算术平均值,即 x =n x ∑ y =n y ∑ 为了保证预测模型的可靠性,必须对所建立的模型进行统计检验,以检查自变量与因变量之间线性关系的强弱程度。检验是通过计算方程的相关系数r 进行的。计算公式为: 22xy-x y r= (x x x)(y y y) --∑∑∑∑∑∑ 当r 的绝对值越接近于1时,表明自变量与因变量之间的线性关系越强,所建立的预测模型越可靠;当r =l 时,说明自变量与因变量成正相关,二者之间存在正比例关系;当r =—1时,说明白变量与因变量成负相关,二者之间存在反比例关系。反之,如果r 的绝对值越接近于0,情况刚好相反。 [例]以表1中的数据为例来具体说明一元线性回归分析法的运用。 表1: 根据表1计算出有关数据,如表2所示: 表2:

将表2中的有关数据代入公式计算可得: 1256750x == (件) 2256 1350y ==(元) 1750 9500613507501705006b 2=-??-?=(元/件) 100675011350a =?-=(元/件) 所建立的预测模型为: y =100+X 相关系数为: 9.011638 10500])1350(3059006[])750(955006[1350 750-1705006r 22==-??-???= 计算表明,相关系数r 接近于l ,说明产量与成本有较显著的线性关系,所建立的回归预测方程较为可靠。如果计划期预计产量为200件,则预计产品总成本为: y =100+1×200=300(元)

案例分析一元线性回归模型

案例分析一元线性回归 模型 Revised as of 23 November 2020

案例分析报告 (2014——2015学年第一学期) 课程名称:预测与决策 专业班级:电子商务1202 学号: 02 学生姓名:陈维维 2014 年 11月 案例分析(一元线性回归模型) 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用,居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的热点和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。例如,2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为元,最低的青海省仅为人均元,最高的上海市达人均元,上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定

我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费,由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异,并不是城镇居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表

城市工程系统规划总结重点

第一、二章 一、城市给水工程 构成:由取水工程、净水工程、输配水工程 取水工程:城市水源、取水口、取水构筑物、一级泵站、输水管 净水工程:水厂、清水库、二级泵站 输配水工程:输配水管道、水塔、清水增压泵站 要求:水质,水量,水压 任务:①最大限度地保护和合理利用水资源,合理选择水源 ②确定城市自来水厂等给水设施的规模、容量 ③科学布局给水设施和各级给水管网系统 ④满足用户对水质、水量、水压等要求 ⑤确定水源和水资源的保护措施 二、城市排水工程 构成:由雨水排放工程、污水处理与排放工程组成 雨水排放工程:雨水管渠、雨水检查井、雨水提升泵站 污水处理与排放工程:污水处理厂、污水管道、污水检查井、污水提升泵站、污水排放口三、城市供电工程 构成:城市电源工程:城市发电厂、区域变电所 城市输配电网络工程:城市输送电网、城市配电网 八个标准电压等级:500kv, 330kv, 220kv, 110kv, 66kv, 35kv, 10kv, 380/220v 任务:①预测城市用电量、用电负荷、电源规划②输配电设施的规模、容量、电压等级 ③布局变电所、输配电网络④供电设施和线路的保护措施 四、城市燃气工程 构成:由燃气气源工程、储气工程、输配气管网工程组成。 气源工程:煤气厂、天然气门站、石油液化气站 燃气储气工程:燃气储气站、液化石油气储存站 输配气管网工程:燃气输送管网、配气管、调压站。 任务:①气源选择、用气量预测②布置燃气管网③保护措施 ④布置气源厂、气化站、输配气管网 五、城市供热工程 构成:由供热热源工程和传热管网工程组成 供热热源工程:城市热电厂、区域锅炉房 供热管网工程:蒸气管道、热力泵站、热力调压站。 任务:①确定集中供热对象、供热标准、供热方式②城市供热量、负荷、热源规划 ③布置供热管网④保温对策与措施、防护措施 六、城市通讯工程 构成:包括邮政工程、电信工程、广播工程、电视工程 邮政工程:邮政局所\邮政通信枢纽\邮亭\售邮门市部等 电信工程:电信局\长途电话局\市话局\移动电话基站 广播工程:广播台站 电视工程:有线\无线电视台\有线电视及闭路电视光缆\电缆\光接点 任务: 通信需求预测\通信设施的规模容量 合理布局通信线路通信设施的保护措施

一元线性回归模型典型例题分析

第二章 一元线性回归模型典型例题分析 例1、令kids 表示一名妇女生育孩子的数目,educ 表示该妇女接受过教育的年数。生育率对教育年数的简单回归模型为 μββ++=educ kids 10 (1)随机扰动项μ包含什么样的因素?它们可能与教育水平相关吗? (2)上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗?请解释。 例2.已知回归模型μβα++=N E ,式中E 为某类公司一名新员工的起始薪金(元),N 为所受教育水平(年)。随机扰动项μ的分布未知,其他所有假设都满足。如果被解释变量新员工起始薪金的计量单位由元改为100元,估计的截距项与斜率项有无变化?如果解释变量所受教育水平的度量单位由年改为月,估计的截距项与斜率项有无变化? 例3.对于人均存款与人均收入之间的关系式t t t Y S μβα++=使用美国36年的年度数据得如下估计模型,括号内为标准差: ) 011.0() 105.151(067.0105.384?t t Y S += 2R =0.538 023.199?=σ (1)β的经济解释是什么? (2)α和β的符号是什么?为什么?实际的符号与你的直觉一致吗?如果有冲突的话,你可以给出可能的原因吗? (3)对于拟合优度你有什么看法吗? (4)检验统计值? 例4.下列方程哪些是正确的?哪些是错误的?为什么? ⑴ y x t n t t =+=αβ12,,, ⑵ y x t n t t t =++=αβμ12,,, ⑶ y x t n t t t =++= ,,,αβμ12

⑷ ,,,y x t n t t t =++=αβμ12 ⑸ y x t n t t =+= ,,,αβ12 ⑹ ,,,y x t n t t =+=αβ12 ⑺ y x t n t t t =++= ,,,α βμ12 ⑻ ,,,y x t n t t t =++=αβμ12 其中带“^”者表示“估计值”。 例5.对于过原点回归模型i i i u X Y +=1β ,试证明 ∑= ∧ 2 21)(i u X Var σβ 例6、对没有截距项的一元回归模型 i i i X Y μβ+=1 称之为过原点回归(regression through the origin )。试证明 (1)如果通过相应的样本回归模型可得到通常的正规方程组 ∑∑==0 0i i i X e e 则可以得到1β的两个不同的估计值: X Y =1~β, ()()∑∑=2 1 ?i i i X Y X β。 (2)在基本假设0)(i =μE 下,1~ β与1?β均为无偏估计量。 (3)拟合线X Y 1??β=通常不会经过均值点),(Y X ,但拟合线X Y 1 ~~β=则相反。 (4)只有1?β是1β的OLS 估计量。 解: (1)由第一个正规方程 0=∑t e 得 0)~(1=-∑t t X Y β 或 ∑∑=t t X Y 1~ β

城市系统工程学

2010~2011第一学期《城市规划系统工程学》 期末论文 班级:规081班 姓名:周颖 学号:2008302103

《城市规划系统工程学》论文 ——“空间分布的特征” 通过对《城市规划系统工程学》的学习以及我对相关资料的查阅,我对系统分析有了一定的了解。城市规划在某种意义上说是一门处理空间的科学,所以对空间分布进行测度将有助于规划工作的科学化。作为一门学科,城市规划的重要特色之一是诸多要素紧密集合,综合性、系统性很强。 实际上,长期以来以一般系统理论为基础的系统分析方法,已经帮助了规划工作者认识许多复杂的城市问题,所以,城市规划工作者比较容易理解系统工程学的一些基本思想。但是,朴素的系统观点和简单的系统分析方法都不足以满足实际工作的需要。应该讲,在我国城市规划中必然要运用系统工程理论,发展城市规划系统工程学。 系统工程学是研究分析有关复杂信息反馈系统的动态趋势的学科。系统工程学以控制论、控制工程、系统工程、信息处理和计算机仿真技术为基础,研究复杂系统随时间推移而产生的行为模式。系统工程学把系统的行为模式看成是由系统内部的信息反馈机制决定的。通过建立系统工程学模型,可以研究系统的结构、功能和行为之间的动态关系,以便寻求较优的系统结构和功能。 系统工程学用科学方法解决复杂问题的一门技术。它的注意力集中在分析和设计与其部分截然不同的整体。它坚持全面看问题,考虑所有的侧面和一切可变因素,并且把问题的社会方面与技术方面联系起来。采用这种方法的主要步骤包括对系统提出要求;根据要求设计系统,评价设计方案;修改要求,再设计。如此反复筹划,经过若干循环,求得最佳方案,即最后综合成一个技术上合理、经济上合算、研制周期短、能协调运转的工程系统。 系统工程学研究的对象是复杂的系统。除了一般大系统所具有的结构复杂、因素众多、系统行为有时滞现象,以及系统内部诸参数随时间而变化等特征外。系统工程学认为的复杂系统还有一些其他特征,比如系统都是高阶数、多回路、非线性的信息反馈系统;系统的行为具有“反直观”性,即其行为方式往往与多数人们所预期的结果相反;系统内部诸反馈回路中存在一些主要回路;系统的非线性多次反馈以后,呈现出对外部扰动反映迟钝的倾向,对系统参数变化不敏感等。 从系统方法论来说,系统工程学是结构方法、功能方法和历史方法的统一。它有一套独特的解决复杂系统问题的工具和技巧,如双向因果环、反馈、流位和速率等概念。 系统工程的应用十分广泛,主要有(1)工程系统:研究大型工程项目的规划、设计、制造和运行。(2)社会系统:研究整个国家和社会系统的运行、管理问题。(3)经济系统:研究宏观经济发展战略、经济目标体系、宏观经济政策,进入投入产出分析等。(4)农业系统:研究农业发展战略、农业结构、农业综合规划等。(5)企业系统:研究工业结构、市场预测、新产品开发、生产管理系统、全面质量管理系统等。(6)科学技术管理系统:研究科学技术发展战略、预测、规划和评价等。(7)军事系统:研究国防总体战略、作战模拟、情报通讯指挥系统、参谋指挥系统和后勤保障系统等。(8)环境生态系统:研究环境系统和生态

《城市工程系统规划》大纲

《城市工程系统规划》课程简介 课程代码:024206 课程名称:城市工程系统规划 英文名:Planning of City engineering system 课程类别:专业必修课 学时学分:24/2 先修课程:《城市道路与交通》《城市给水排水》《城市供电规划》等本专业相关课程 授课对象:城市规划专业 开课单位:建筑系城市规划教研室 教材:戴慎志主编.《城市工程系统规划》.中国建筑工业出版社,1999 参考书目:(1)戴慎志主编.《城市工程系统规划》.中国建筑工业出版社,1999(2)王炳昆编.《城市规划中的工程规划》(修订版).天津大学出版社,2001 (3)戴慎志,陈践编著.《城市给水排水工程规划》.安徽科学技术出版社,1999 (4)同济大学编.《城市规划相关知识》(注册规划师丛书).2000(5)城市工程系统规划设计相关专业设计规范及相关杂志文章 课程简介: 本课程是城市规划专业学生理论与实践结合、面向规划实践的一门重要课程,要求学生在掌握城市工程系统规划基本理论及发展趋势的基础上,了解市场经济条件下城市工程系统规划实施的途径、熟悉和掌握城市工程系统规划编制的内容、方法及编制规范。 本课程注重培养学生城市工程规划的系统观念及整体观念,注重将可持续发展理念落实到工程系统规划的每一个环节,因此要求学生在深入了解城市工程系统规划建设与建设可持续性城市的关系基础上,充分掌握有关节能节地、资源循环利用、生态环境保护及可持续发展等有关理念与技术手段。同时帮助城市规划学生建立城市工程规划的系统观念,学会专业间的相互沟通与协作。

《城市工程系统规划》课程教学大纲 课程代码:024206 课程名称:城市工程系统规划 英文名:Planning of City engineering system 课程类别:专业必修课 学时学分:24/2 先修课程:《城市道路与交通》《城市给水排水》《城市供电规划》等本专业相关课程 授课对象:城市规划专业学生 开课单位:建筑系城市规划教研室 教材:戴慎志主编.《城市工程系统规划》.中国建筑工业出版社,1999 参考书目:(1)戴慎志主编.《城市工程系统规划》.中国建筑工业出版社,1999 (2)王炳昆编.《城市规划中的工程规划》(修订版).天津大学出版社,2001 (3)戴慎志,陈践编著.《城市给水排水工程规划》.安徽科学技术出版社,1999 (4)同济大学编.《城市规划相关知识》(注册规划师丛书).2000(5)城市工程系统规划设计相关专业设计规范及相关杂志文章 一、课程的目的和任务: 本课程是城市规划专业学生理论与实践结合、面向规划实践的一门重要课程,要求学生在掌握城市工程系统规划基本理论及发展趋势的基础上,了解市场经济条件下城市工程系统规划实施的途径、熟悉和掌握城市工程系统规划编制的内容、方法及编制规范。 二、课程的基本要求和教学内容 1、基本要求 要求学生了解目前全球城市工程系统规划的理论研究与实践趋势,并在此基础上结合城市可持续发展的要求,熟悉和掌握城市工程系统规划设计的相关规范及标准,熟悉工程系统规划编制及实施管理的过程,建立城市工程规划的系统观念,学会专业间的相互沟通与协调。 2、教学内容 第1章城市工程系统规划的概况及理论实践发展趋势 第2章城市给水工程系统规划 第3章城市排水工程系统规划 第4章城市供电、通信工程系统规划 第5章城市燃气、供热工程系统规划 第6章城市工程管线综合 第7章城市竖向规划 第8章城市综合防灾规划 3、学时分配表 《城市工程系统规划》课程总学时:24 其中讲授学时:20 实验(上机)学时:0

一元线性回归分析论文

一元线性回归分析的应用 ——以微生物生长与温度关系为例 摘要:一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。应用最小二乘法确定直线,进而运用直线进行预测。本文运用一元线性回归分析的方法,构建模型并求出模型参数,对分析结果的显著性进行了假设检验,从而了微生物生长与温度间的关系。 关键词:一元线性回归分析;最小二乘法;假设检验;微生物;温度 回归分析是研究变量之间相关关系的统计学方法,它描述的是变量间不完全确定的关系。回归分析通过建立模型来研究变量间的这种关系,既可以用于分析和解释变量间的关系,又可用于预测和控制,进而广泛应用于自然科学、工程技术、经济管理等领域。本文尝试用一元线性回归分析方法为微生物生长与温度之间的关系建模,并对之后几年的情况进行分析和预测。 1 一元线性回归分析法原理 1.1 问题及其数学模型 一元线性回归分析主要应用于两个变量之间线性关系的研究,回归模型模型为εββ++=x Y 10,其中10,ββ为待定系数。实际问题中,通过观测得到n 组数据(X i ,Y i )(i=1,2,…,n ),它们满足模型i i i x y εββ++=10(i=1,2,…,n )并且通常假定E(εi )=0,V ar (εi )=σ2各εi 相互独立且服从正态分布。回归分析就是根据样本观 察值寻求10,ββ的估计10?,?ββ,对于给定x 值, 取x Y 10???ββ+=,作为x Y E 10)(ββ+=的 估计,利用最小二乘法得到10,ββ的估计10?,?ββ,其中

??????????? ??-???? ??-=-=∑ ∑==n i i n i i i x n x xy n y x x y 1221110???βββ。 1.2 相关系数 上述回归方程存在一些计算相关系数。设L XX =∑∑==-=-=n i i n i i def xx x n x x x L 12 212 )(,称为关于X 的离差平方和;L yy =21)(∑=-=n i i y y S 总称为关于Y 的离差平方和,L xy =∑∑==-=-=n i i n i i def xx x n x x x L 1 2 212)(1)(∑=-=n i i y y S 总称为关于X 与Y 的离差积和。 相关系数r =yy xx xy n i i n i i n i i i L L L Y Y x x Y Y x x =----=∑∑∑===12 121)()())((ρ,0≤ | r |≤1。| r |=1时表示完全线性相关,| r |=0时表示不存在线性相关;0< | r |≤0.3为微弱相关,0.3< | r |≤0.5时为低度相关,0.5< | r |≤0.8为显著相关,0.8< | r |≤1为高度相关。 1.3 样本统计量的假设检验 从总体中随机抽取一个样本,根据样本的数据导出的线性回归方程由于受到抽样误差的影响,所确定的变量之间的线性关系是否显著,以及按照这个模型用给定的自变量X 估计因变量Y 是否有效,必须通过显著性检验才可以作出结论,通常所用的检验方法是F 检验。 线性回归模型εββ++=x Y 10,),0(~2σεN 可知,当01=β时,就认为Y 与x 之 间不存在线性回归关系,故需检验如下假设:,0:10=βH 0:11≠βH ,2 1)(∑=-=n i i y y S 总=2121)?()?(∑∑==-+-n i i n i i i y y y y 为总偏差平方和,令21)?(∑=-=n i i y y S 回,21)?(∑=-=n i i i y y S 剩。当H 0为真时,取统计量)2,1(~) 2(--=n F n S S F 剩回,由给定显著性水平α,查表得F α(1,

一元线性回归分析实例详解

一元线性回归分析实例详解

?+30 10.1329.13 三、二级数据计算 ? 252329.482410.07

四、回归参数计算 166.37 1.981781.17 5.5205 a y bx =?=??=/108362.34/54680.53 1.9817 x b SP SS ===五、相关系数和决定系数计算 108362.340.9947 54680.53217022.01x y SP r SS SS ===?2 2 2 108362.340.9895 54680.53217022.01 x y SP r SS SS ===?

(一)F 检验 六、回归关系显著性检验 2 2 /108362.34/54680.53214745.49 x U SP SS ===217022.01214745.492276.52 y Q SS U =?=?=2 2 2 ()1047437.904991.24/30217022.01y SS y y n =?=?=∑ ∑F 值大于F0.05,回归关系显著。

1、回归系数b 的t 检验 (1)提出假设,H 0:β=0,H A :β≠0。(2)计算t b : (二)回归参数的t 检验 1.981751.3931 0.0386 b b b t s β?===/81.309.0169 2 y x Q s n ===?//9.0169/54680.530.0386 b y x x s s SS ===0.05,28 2.048 t =(3)计算得到t b >t 0.05,回归关系显著。

2、回归截距a 的t 检验 (1)提出假设,H 0:α=0,H A :α ≠0。(2)计算t a : 5.5205 1.561 3.5364 a a a t s α?===/81.309.0169 2 y x Q s n ===?2 2 /1181.17 /9.0169 3.5364 3054680.53 a y x x x s s n SS =+=?+=0.05,28 2.048 t =(3)计算得到t b

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