云浮市汽車客運西站平面布局設計(編輯修改稿)
2025-07-26 19:40 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 110回歸系數(shù)R回歸系數(shù)R平方調(diào)整了的R平方標準誤差截距斜率回歸方程Y=+對GDP 進行一元線性回歸：模型如下：YX預測值殘差預測區(qū)間下限預測區(qū)間上限20012002200320042005200620072008200920102011一元線性回歸分析數(shù)據(jù)回歸系數(shù)置信水平統(tǒng)計量變量數(shù)據(jù)個數(shù)均值自變量112006因變量11回歸統(tǒng)計量回歸平方和誤差平方和X平方和110回歸系數(shù)R回歸系數(shù)R平方調(diào)整了的R平方標準誤差截距斜率回歸方程Y=+對客運量進行一元線性回歸分析：模型如下：YXY39。=YX39。=Ln(X)預測值殘差預測區(qū)間下限預測區(qū)間上限4085200140853967118441020024410479520034795526320045263580320055803623720066237668420076684717620087176765820097658807520108075851020118510一元對數(shù)回歸分析數(shù)據(jù)回歸系數(shù)置信水平統(tǒng)計量變量數(shù)據(jù)個數(shù)均值自變量112006因變量11LinEst函數(shù)的輸出 回歸系數(shù)標準誤差R平方/標準誤差F統(tǒng)計量/自由度平方和斜率截距9回歸統(tǒng)計量回歸平方和剩余平方和總平方和相關指數(shù)平方相關指數(shù)調(diào)整了的相關指數(shù)平方剩余標準誤差截距斜率調(diào)整截距調(diào)整斜率回歸方程Y=+(X)（3）根據(jù)以上各模型預測其相應值如下表：年份總人口（萬人）GDP（億元）客運量（萬人）人口預測值（萬人）GDP預測值 預測客運量2000375672200140852002441020034795200452632005580320066237200766842008717620097658201080752011851020122013201420152016201720182019202020212022指數(shù)平滑法認為，對象指標未來的發(fā)展與它過去和現(xiàn)今的狀況密切相關，故可以用它的歷史數(shù)據(jù)預測它的未來值。在用預測對象指標的歷史數(shù)據(jù)進行預測時，對各個時間階段的數(shù)據(jù)并不等同看待，而是賦予近期數(shù)據(jù)較大的權值。對本例運用三次指數(shù)平滑法。①三次指數(shù)平滑的模型為： 式中： ——預測目標；t——時間序列；L——未來的單位時間段； 、 —— 平滑系數(shù)；②平滑系數(shù)的確定：；；；──第t周期的三次指數(shù)平滑值；──第t周期的二次指數(shù)平滑值；──第t周期的一次指數(shù)平滑值；──平滑系數(shù) (01)。③平滑公式：；；；式中：是對象指標第t期的觀測值；④初值的確定二次指數(shù)平滑法是對一次指數(shù)平滑值再進行一次平滑，三次指數(shù)平滑是對二次指數(shù)平滑值再進行的一次平滑。；遞推公式表明，預測值的期數(shù)離t越近，權重就越大。上式的最后一項S0(1)叫“初值”，一般可取，或 。三次指數(shù)平滑計算過程：（1）平滑系數(shù)的確定通過對ɑ=，，，結合云浮市公路旅客運輸?shù)陌l(fā)展狀況與全國公路旅客運輸?shù)陌l(fā)展形勢，選取誤差較小，數(shù)值合乎假設的ɑ=。（2）指數(shù)平滑模型的建立確定了平滑系數(shù)ɑ=，計算得到第t周期的一次平滑值St(1)、二次平滑值St(2)，三次平滑值St(3)，可進而求得一次指數(shù)平滑系數(shù),二次指數(shù)平滑系數(shù),三次指數(shù)平滑系數(shù),進而得到各年度的公路客運量預測值。（2）預測精度分析預測精度是指預測模型擬合好壞的程度，即由預測模型所得出的預測值與歷史實際值擬合程度的優(yōu)劣。一般認為，若平均絕對百分誤差MAPE小于10，則模型預測精度較高。通過數(shù)據(jù)分析可得：序號時間序列數(shù)據(jù)一次指數(shù)平滑二次指數(shù)平滑atbt預測值120003756 2200140853756 32002441037564085 420034795327520045263620055803720066237820076684920087176102009765811201080751220118510132012142013 2006的時候最接近，則a= 。b=, 由公式y(tǒng)=at+btT預測可得：年份客運量（萬人）20122013201420152016201720182019
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