【正文】 電子科技大學學報(社科版)。參考文獻[1] 周紀薌. 茆詩松. 質(zhì)量管理統(tǒng)計方法[M] . 北京:中國統(tǒng)計出版社,1999. 7890.[2] 賈新章，[M] . 電子工業(yè)出版社, 2022. 64109.[3] 黃潤龍，數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析技術SPSS軟實用教程 [M]，高等教育出版社，.[4] 馬琳，六西格瑪管理[M]，人民大學教育出版社，2022，112132.[5] 洪楠，MniTab統(tǒng)計分析教程[M]．高等教育出版社，1996. 7175.[6] 張先治，經(jīng)濟效益研究[M]，東北財經(jīng)大學出版社，2022，6687.[7] 張維銘 ．統(tǒng)計質(zhì)量控制理論與應用[M] ．杭州：浙江大學出版社,1992. 6972.[8] 王毓芳, 郝鳳,張世榮,等．過程控制與統(tǒng)計技術[M] ．北京：中國 計量出版社,28 / 29. [9] 浙江大學數(shù)學系高等數(shù)學教研組．概率論及數(shù)理統(tǒng)計[M]．北京：高等教育出版社,1987. 58119.[10] 孫 靜 ．GBT40912022 常規(guī)控制圖理解與實施[M] ．北京：中國 標準出版社,2022 .2354. [11]楊坤弟。具體措施建議主管部門減少貨幣發(fā)行量、控制物價上漲幅度、增加政府 財政補貼等。在 經(jīng) 濟 衰 退 時 期 ，通 過 發(fā) 行 國 債 ，增 加 財 政 支 出 和 減少 稅 收 ，以 刺 激 總 需 求 增 長 ，降 低 失 業(yè) 率 ，使 經(jīng) 濟 盡 快 復 蘇 。貨 幣 政 策 調(diào) 節(jié) 的 對 象 是 貨 幣 供 應 量 ，即 全 社 會 總 的 購 買 力 ，具 體 表 現(xiàn) 形 式 為 ：流 通 中 的 現(xiàn) 金 和 個 人 、企 事 業(yè) 單 位 在 銀 行 的 存 款 。建議本文建議政府職能部門采取緊 縮 性 的 貨 幣 政 策 是 通 過 削 減 貨 幣 供 應 的 增27 / 29長 率 來 降 低 總 需 求 水 平 ，在 這 種 政 策 下 ，取 得 信 貸 較 為 困 難 ，利 息 率 也 隨 之提 高 。預測在不久的 2022 年、2022 年南京仍有可能處于黃燈和紅燈區(qū)域，也就是說將來兩年甚至更久的南京經(jīng)濟發(fā)展狀況都是不受控的非健康狀態(tài)。五、結論與建議 結論通過本文的描述和論證我得到的結果也正是本文所預料的，雖然它沒有過多的學術性研究，但也說明了本文要說明的問題。然而 2022 年的增長率已經(jīng)進入黃色燈區(qū)臨界點，這就告訴我們這就告訴我們經(jīng)濟的增長開始出現(xiàn)過快直到 2022 年我國甚至世界都出現(xiàn)了物價上漲失業(yè)率上升等現(xiàn)象，這樣的預警與實際的經(jīng)濟情況是相吻合的。從該指標的 控制 圖可看出，1998 年處于淺藍色燈區(qū)與藍色燈區(qū)的臨X26 / 29界點，與那一年亞洲經(jīng)濟金融危機的出現(xiàn)是相符的。由圖可見近二十幾年來的 CPI 增長率都基本上 處 于綠燈區(qū)域，其中樣本 9 和 13 處于淺藍色燈區(qū)、樣本 17 處于黃色燈區(qū)域。于是，CPI 的 預警控制圖可以告訴我們很多東西。25 / 29如圖:13121110987654321302010010樣 本樣本均值__X =UB=35LB=1513121110987654321604530150樣 本樣本標準差_S=UCL=LCL=01GDP增 長 率 ％ 的 XbarS 控 制 圖可能由于 GDP 增長率數(shù)據(jù)較少或數(shù)據(jù)離差較大或者是其他的系 統(tǒng)性的原因，本文得到的后者控制圖中的預警線不太清晰，但是由于兩者存在著高度的相關性，所以我們可以直接通過 CPI 增長率預警控制圖來分析我所研究的指標意義。也就是說這四條預警線將控制圖區(qū)域依次劃分為紅燈、黃燈、綠燈、淺藍燈、 藍燈五個區(qū)域。所以， 為了在 Minitab 軟件中實現(xiàn)我的分析，我將重新收集到消 費價格指數(shù)增長率和 GDP增長率的近幾年的月份數(shù)據(jù)如下：表 4 CPI GDP 增長率 （見附錄）圖 1 ：CPI 增長率的控制圖,其中是增加了參考線的區(qū)域為相對應的燈器量定義區(qū)域。（三） 初步制作分析用控制圖的預警控制圖建立 s 控制圖X（1）利用檢查值的計算方法，確定出先行指標和同步指標的 圖與 s 圖的五個燈X號區(qū)域的量的定位值（見表 5）。??nixi1?kisi1根據(jù)的原則，圖的上、下控制線為 ，即?x3? ， 可得 ，由于 未知，用其無偏估計 代替，則有??nx2var?nx cs?2圖的上、下控制限為： ，其中 。（參照本文表 2）2. 以 表示第 個樣本的第 個觀察值，用 與 分別表示第 個樣本的均值xijijxisi i與標準差，即： , , =1,2,……,??njiji1??21??njiiji xsk這即是表中數(shù)據(jù)得來的公式。以上各 計算公式中的 AB3和 B4的參數(shù)值可以在質(zhì)量統(tǒng)s計學中的計量控制圖系數(shù)表中查到 B3=,。LCL＝ A3 /2，Xs Xs式中 LCL 為綠燈下限（淺藍燈上限）檢查值。 (c) 藍燈上限（淺藍燈下限）檢查值：LCL＝ A3 ，式中 LCL 為藍燈檢查值。 ＝ /K,si為第 i 組樣本標準差， 為樣本 標準差平均數(shù)，A 3s 為具有一s?Ki1 s定概率的估計值，A 3是管理 圖控制界限系數(shù)。(1) 控制圖各不同預警區(qū)間的檢查值計算X(a) 中心線檢查值： CL = = (t)/K。21 / 29（二） 各指標值的計算 。為 了確認兩者之間的相關是正相關還是負相關得到以下結論：Coefficients(a)Model Unstandardized Coefficients Coefficients Sig. B Std. Error Beta t 1 (Constant) .133GDP .005 .010居民消費水平 .005 .002 .043消費價格指數(shù) .409 .468 .204 .873 .432物價指數(shù) .631 .2011 財政支出 .020 .018 .629 .313a Dependent Variable:失業(yè)率%該表說明失業(yè)率、GDP 、居民消費水平、消費價格指數(shù)、物價指數(shù)、財政支出之間不存在顯著的線性相關關系，但卻表明了失業(yè)率和GDP、消費價格指數(shù)之間存在著正相關的關系。s rhoGDP Correlation Coefficient (**) .784(**) .304 .993(**) .066 Sig. (2tailed) . . .007 .393 .000 .831 N 13 12 10 10 12 13 消費水平 Correlation Coefficient (**) .784(**) .304 .993(**) Sig. (2tailed) . . .007 .393 .000 .746 N 12 12 10 10 12 12消費價格指數(shù)% Correlation Coefficient .784(**) .784(**) .524 .748(*) (**) Sig. (2tailed) .007 .007 . .120 .013 .003 N 10 10 10 10 10 10 物價指數(shù)% Correlation Coefficient .304 .304 .524 .280 Sig. (2tailed) .393 .393 .120 . .434 .250 N 10 10 10 10 10 10 財政支出 Correlation Coefficient .993(**) .993(**) .748(*) .280 20 / 29 Sig. (2tailed) .000 .000 .013 .434 . .795 N 12 12 10 10 12 12 失業(yè)率% Correlation Coefficient .066 (**) Sig. (2tailed) .831 .746 .003 .250 .795 . N 13 12 10 10 12 13** Correlation is significant at the level (2tailed).* Correlation is significant at the level (2tailed).通過這種分析可以的出同樣的結論：GDP與消費水平、消費價格指數(shù)、財政支出之間存在著高度的相關關系，失業(yè)率與消費價格指數(shù)存在高度相關關系。通過SPSS 軟件使用就可以得到相關的結果如下：表2： Descriptive Statistics Mean Std. Deviation NGDP 13居民消費水平 12消費價格指數(shù)% 10物價指數(shù)% 10財政支出 12失業(yè)率% 13表3：Person相關系數(shù)矩陣 CorrelationsCorrelations GDP 消費水平消費價格指數(shù)%物價指數(shù)% 財政支出 失業(yè)率%GDP Pearson Correlation 1 .987(**) .820(**) .447 .973(**) Sig. (2tailed) .000 .004 .196 .000 .32818 / 29 Sum of Squares and Crossproducts 12323.366 Covariance 1 1026.947 N 13 12 10 10 12 13消費水平Pearson Correlation .987(**) 1 .795(**) .475 .972(**) Sig.