Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011

Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - -- - - BÁO CÁO MÔN: PHÂN TÍCH THỐNG KÊ SỐ LIỆU Đề tài: Phân tích số nắng tháng năm 2011 Giảng viên HD : Th.S Nguyễn Phương Nga Lớp : Đại học Khoa học máy tính - K7 Sinh viên TH : Nhóm 16 HÀ NỘI - 2015 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - -- - - BÁO CÁO MÔN: PHÂN TÍCH THỐNG KÊ SỐ LIỆU Đề tài: Phân tích số nắng tháng năm 2011 Giảng viên HD: Th.S Nguyễn Phương Nga Sinh viên TH : Nhóm 16 Trương Minh Công Nguyễn Đức Mạnh Đặng Văn Đoàn Mục lục LỜI NÓI ĐẦU “Phân tích thống kê số liệu” ngành khoa học có ứng dụng tương đối rộng rãi lĩnh vực đời sống nông nghiệp, kinh tế, y học, ngành khoa học… Nó giúp có đánh giá, dự báo kiện, đối tượng đó, từ giúp đưa giải pháp đắn để phát huy hạn chế, khắc phục ưu nhược điểm kiện, đối tượng Đối với Nhóm 16 - ĐH Khoa học máy tính 2_K7 “Phân tích thống kê số liệu” môn xa lạ Tuy nhiên trình học nghiên cứu môn nhóm tìm hiểu hướng dẫn cô giáo Nguyễn Phương Nga Do nhóm định chọn đề tài tập lớn là: “Phân tích số nắng tháng năm 2011” để nghiên cứu Vận dụng kiến thức học nhóm nghiên cứu đưa dự báo, đánh giá tình hình số nắng số vùng miền nước, thấy chênh lệch vùng miền, từ đưa dự báo thích hợp Nhóm 16 xin chân thành cảm ơn cô giáo Nguyễn Phương Nga tận tình giúp nhóm hoàn thành tập lớn CHƯƠNG I: LÝ THUYẾT TÌM HIỂU I KHÁI NIỆM: Mặt lượng tượng thường xuyên biến động qua thời gian Trong thống kê để nghiên cứu biến động ta thường dựa vào dãy số thời gian Dãy số thời gian dãy số trị số tiêu thống kê xếp theo thứ tự thời gian  Mỗi dãy số thời gian có hai thành phần: - Thời gian: ngày, tuần, tháng, quí, năm, Độ dài hai thời gian liền gọi khoảng cách thời gian - Chỉ tiêu tượng nghiên cứu: tiêu số tuyệt đối, số tương đối, số bình quân Trị số tiêu gọi mức độ dãy số II PHÂN LOẠI DÃY SỐ THỜI GIAN Căn vào tính chất thời gian dãy số, phân biệt thành loại: Dãy số thời kỳ: Là dãy số biểu mặt lượng tượng qua thời kỳ định Dãy số thời điểm: Là loại dãy số biểu mặt lượng tượng qua thời điểm định Dãy số phân biệt thành loại: - Dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian III CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN BIẾN ĐỘNG THỜI GIAN Biến động có xu hướng Biến động theo thời vụ Biến động theo chu kỳ Biến động bất thường IV.CÁC CHỈ TIÊU PHÂN TÍCH Để phản ánh đặc điểm biến động qua thời gian tượng nghiên cứu, người ta thường tính tiêu sau đây: Mức độ trung bình theo thời gian: Chỉ tiêu phản ánh mức độ đại biểu mức độ tuyệt đối dãy số thời gian Mức độ trung bình theo thời gian xác định theo công thức khác nhau, tùy theo tính chất thời gian dãy số  Đối với dãy số thời kỳ: Muốn tính mức độ bình quân: ta cộng mức độ dãy số chia cho số mức độ, tức là: n y + y2 + y3 + + yn y= = n ∑y i =1 n Trong đó: Yi (i = 1,…, n): mức độ dãy số thời kỳ n: số mức độ dãy số  Đối với dãy số thời điểm: * Dãy số có khoảng cách thời gian nhau: mức độ trung bình tính theo công thức sau: y = (y1 /2 + y2 + y3 + … + yn-1 + yn / 2) / (n -1) Trong đó: yi (i=1,2, ,n) mức độ dãy số thời điểm n: số mức độ dãy số Từ ví dụ (2) ta tính y y : = (256 / + 364 + 370 + 352 /2) = 362,666 Có nghĩa hàng hóa tồn kho trung bình quý I 362,666 triệu đồng * Dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không nhau, mức độ trung bình tính theo công thức: n y t + y t + y t + + ynt n y= 11 2 3 = t1 + t2 + t3 + + tn ∑yt i =1 n i i ∑t i =1 i Trong đó: yi (i=1,2,3, , n): mức độ dãy số thời điểm ti (i=1,2, , n): độ dài khoảng cách thời gian Lượng tăng giảm tuyệt đối Là tiêu phản ảnh thay đổi trị số tuyệt đối tiêu thời gian nghiên cứu Tùy theo mục đích nghiên cứu ta có:  Lượng tăng (giảm) tuyệt đối kỳ (liên hoàn) Chỉ tiêu cho thấy lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối tượng qua kỳ liền Công thức tính: δ = yi − yi −1 yi : mức độ kỳ nghiên cứu yi-1 :mức độ kỳ đứng liền trước * Nhận xét:một dãy số thời gian có n mức độ tính nhiều (n-1) lượng tăng (giảm) tuyệt đối kỳ  Lượng tăng (hoặc) giảm tuyệt đối định gốc Chỉ tiêu phản ánh lượng tăng (hoặc giảm) tượng nghiên cứu qua thời gian dài Công thức tính: ∆ y = yi − y1 yi : mức độ kỳ nghiên cứu y1 : mức độ kỳ gốc (thường mức độ dãy số) + Mối quan hệ ∆y δy Tổng đại số lượng tăng (giảm) tuyệt đối kỳ lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: ∆ y = ∑ δ yi  Lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình Chỉ tiêu phản ánh lượng tăng (giảm) tuyệt đối điển hình tượng thời kỳ nghiên cứu: δ y = ∑ δ yi / (n − 1) = ∆ y / (n − 1) = ( yn − y1 ) / (n − 1) Tốc độ phát triển Là số tương đối (thường biểu lần %) phản ánh tốc độ xu hướng biến động tượng qua thời gian (tuỳ theo mục đích nghiên cứu ta có tốc độ phát triển sau đây:)  Tốc độ phát triển kỳ (liên hoàn) Chỉ tiêu phản ánh tượng phát triển với tốc độ phát triển cụ thể qua kỳ liền nhau: ki = yi / (yi -1) (ĐVT: lần %) * Nhận xét: dãy số thời gian có n mức độ, tính nhiều (n-1) tốc độ phát triển kỳ  Tốc độ phát triển định gốc Chỉ tiêu đánh giá nhịp độ phát triển tượng nghiên cứu qua thời gian dài K = yn / y1 (lần) K= yn x100/ y1 (%) Trong đó: yi : mức độ kỳ nghiên cứu (i=2,3, ,n) yi : mức độ kỳ gốc (thường mức độ dãy số) * Mối quan hệ K k: tích số tốc độ phát triển kỳ tốc độ phát triển định gốc k1.k2 kn-1 = K  Tốc độ phát triển trung bình Chỉ tiêu phản ánh tốc độ phát triển điển hình tượng thời kỳ nghiên cứu: k= n −1 k1.k2 k3 kn −1 = n n −1 ∏ ki = n−1 i =1 yn y1 (lần %) Tốc độ tăng giảm Là tiêu cho thấy nhịp độ tăng trưởng tượng nghiên cứu qua thời gian  Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn (từng kỳ) Chỉ tiêu phản ánh tượng tăng (hoặc giảm) với tốc độ qua thời kỳ nghiên cứu liền a= δy y −y = i i −1 = k − yi −1 yi −1 a = k − 100 (%)  Tốc độ tăng giảm định gốc Chỉ tiêu phản ánh tượng tăng (hoặc giảm) với tốc độ qua thời gian dài b= ∆y y1 = yi − y1 = K −1 y1 (lần) b = K – 100 (%)  5.2.4.3 Tốc độ tăng (giảm) trung bình Chỉ tiêu cho thấy nhịp độ tăng (giảm) điển hình tượng thời kỳ nghiên cứu a = k −1 (lần) a = k − 100 (%) Trị tuyệt đối 1% tăng (hoặc giảm) Chỉ tiêu dùng để đánh giá trị số tuyệt đối tương ứng với 1% tốc độ tăng (hoặc giảm) kỳ c= δ y yi − yi −1 yi −1 = = a k − 100 100 (ĐVT trùng với ĐVT lượng biến) CHƯƠNG II: TRIẾN KHAI VỚI BÀI TOÁN ỨNG DỤNG 10 So sách T(tính) với T(bảng) Ta thấy T(tính)T(bảng) chọn Ha Kết luận: nhiệt độ góp phần cho dự báo số nắng Nha Trang.Mô hình cho khả dự báo tốt 45 Hồi quy đa biến 3.1 Ảnh hưởng nhiệt độ ,lượng mưa tới số nắng Hà Nội Multiple Regression - Hanoi Dependent variable: Hanoi (Ha noi) Independent variables: luongmua (luongmua(trung binh)) nhietdo (nhietdo(trungbinh)) Parameter CONSTANT Estimate -753.519 Standard Error 559.25 luongmua nhietdo 0.110367 29.184 0.0893501 19.8463 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Model 8224.59 Residual 20443.6 Total (Corr.) 28668.2 11 T Statistic -1.34737 P-Value 0.2108 1.23522 1.47051 0.2480 0.1755 Mean Square F-Ratio P-Value 4112.3 2271.51 1.81 0.2184 R-squared = 28.6889 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 12.842 percent Standard Error of Est = 47.6604 Mean absolute error = 35.8662 Durbin-Watson statistic = 0.85587 (P=0.0019) Lag residual autocorrelation = 0.509862 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between Hanoi and independent variables The equation of the fitted model is Hanoi = -753.519 + 0.110367*luongmua + 29.184*nhietdo Gỉa thiêt: Ho:B1=B2=…=Bk=0 Ha:tại Bi#0 Sử dụng chuẩn F: với độ tin cậy 95% 46 Fa=0.05 n1=k=3 n2=n-(k+1)=12-4=8 F(tính)= 1.81 F(bảng)=4.46 So sách F(tính) với F(bảng) F(tính)F(bảng) chấp nhận Ha Kết luận: Có hệ số B1 B2 khác 0.Do kiểm tra thấy F mô hình bậc hửu ích để dự đoán số nắng cho khu vực Đà Nẵng 48 3.3 Ảnh hưởng nhiệt độ ,lượng mưa tới số nắng Nha Trang Multiple Regression - Nhatrang Dependent variable: Nhatrang (Nhatrang) Independent variables: luongmua (luongmua(trung binh)) nhietdo (nhietdo(trungbinh)) Standard T Parameter CONSTANT Estimate -2123.44 Error 764.134 Statistic -2.77889 P-Value 0.0214 luongmua -0.0318159 0.122084 -0.260607 0.8003 nhietdo 82.7 27.117 3.04975 0.0138 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Model 39872.6 Residual 38166.6 Total (Corr.) 78039.2 11 Mean Square F-Ratio P-Value 19936.3 4240.73 4.70 0.0400 R-squared = 51.0931 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 40.2248 percent Standard Error of Est = 65.1209 Mean absolute error = 46.3901 Durbin-Watson statistic = 1.37824 (P=0.0407) Lag residual autocorrelation = 0.231736 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between Nhatrang and independent variables The equation of the fitted model is Nhatrang = -2123.44 - 0.0318159*luongmua + 82.7*nhietdo Gỉa thiêt: Ho:B1=B2=…=Bk=0 Ha:tại Bi#0 Sử dụng chuẩn F: với độ tin cậy 95% Fa=0.05 49 n1=k=3 n2=n-(k+1)=12-4=8 F(tính)= 4.7 F(bảng)=4.46 So sách F(tính) với F(bảng) F(tính)>F(bảng) chấp nhận Ha Kết luận: Có hệ số B1 B2 khác 0.Do kiểm tra thấy F mô hình bậc hửu ích để dự đoán số nắng cho khu vực Nha Trang Chuổi thời gian 4.1 Số nắng cho khu vực Hà Nội Dựa vào kết phân tích chuỗi thời gian sử dụng StatGraphics ta có được: +) Nhìn vào biểu đồ ta dự báo số nắng tháng /2012 105.85h +) Sô nắng nằm khoảng 17.8208h đến 193.879h 50 4.2 Số khu vực Đà Nẵng +) Nhìn vào biểu đồ ta dự báo số nắng tháng /2012 25.65h +) Sô nắng nằm khoảng 133.968h đến 185.268h 4.3 Số khu vực Nha Trang 51 +) Nhìn vào biểu đồ ta dự báo số nắng tháng /2012 52.59h +) Sô nắng chủ yếu tháng nằm khoảng 135.057h đến 240.237h 4.4 Lượng mua trung bình tháng năm 2012 +) lượng mưa trung bình 208.78mm +) lượng mua nằm khoảng 25.7529mm tới 391.807mm 4.5 Nhiệt độ trung bình tháng năm 2012 52 +) nhiệt độ trung bình 27.32 độ +) lượng mua nằm khoảng 25.9427 độ tới 28.6973 độ 53 TÀI LIỆU THAM KHẢM [1] Website Tổng cục thống kê: http://www.gso.gov.vn/ [2] Hướng dẩn sử dụng StatGraphics – Võ thành (Đại học cần thơ) [3] Bài giảng Phương pháp định lượng quản lý – TS Phạm Cảnh Duy 54 [...]... của bài toán Bài toán Phân tích số giờ nắng của các tháng năm 2011 với mục đích nghiên cứu về số giờ nắng của các tháng qua đó đưa ra được ảnh hưởng của số giờ nắng và dự đoán trong các năm tiếp theo, đưa ra được nhận xét về quá trình chuyển dịch cơ cấu số giờ nắng tới diện tích gieo trồng lúa 2.Mô hình dữ liệu X: Là biến các tháng năm 2011 HaNoi: Là biến số giờ nắng ở Hà nội 11 DaNang: Là biến số. .. biến số giờ nắng ở Đà Nẵng NhaTrang: Là biến số giờ nắng ở Nha Trang luongmua: Là biến lượng mưa trung binh các tháng năm 2011 nhietdo:Là biến nhiệt độ trung bình các tháng năm 2011 III:PHƯƠNG PHÁP ÁP DỤNG 1 .Phân tích đặc trưng Chúng ta tiến hành phân tích từng thành phần số liệu riêng của từng sản lượng của từng yếu tốvà rút ra các bảng kết quả sau:  Chú thích • • • • • • • • • • • • • • Count: Số lượng... bình và đồ thị phân bố có xu hướng lệch phải so với giá trị trung bình +) Gía trị độ nhọn cảu phân bố có giá trị 0 nên tập trung có số liệu có xu hướng nhỏ... ước lượng của các giá trị trung bình của y, và a, b là ước lượng của A và B tương ứng Đối với một điểm số liệu, nói rằng các điểm (xi,yi), giá trị quan sát của y là yi và các giá trị dự đoán của y sẽ là: và độ lệch của giá trị thứ i của y từ giá trị dự đoán của nó là: Các giá trị của a và b làm cho tối thiểu SSE được gọi là các ước tính theo phương pháp bình phương cực tiểu của các tham số quần thể... độ lệch của phân bố có giá trị >0 nên tập trung có số liệu có xu hướng nhỏ hơn giá trị trung bình và đồ thị phân bố có xu hướng lệch phải so với giá trị trung bình +) Gía trị độ nhọn cảu phân bố có giá trị 0 nên tập trung có số liệu có xu hướng nhỏ hơn giá trị trung bình và đồ thị phân bố có xu hướng lệch phải so với giá trị trung bình +) Gía trị độ nhọn cảu phân bố có giá trị ... Bài toán Phân tích số nắng tháng năm 2011 với mục đích nghiên cứu số nắng tháng qua đưa ảnh hưởng số nắng dự đoán năm tiếp theo, đưa nhận xét trình chuyển dịch cấu số nắng tới diện tích gieo... liệu X: Là biến tháng năm 2011 HaNoi: Là biến số nắng Hà nội 11 DaNang: Là biến số nắng Đà Nẵng NhaTrang: Là biến số nắng Nha Trang luongmua: Là biến lượng mưa trung binh tháng năm 2011 nhietdo:Là... PHƯƠNG PHÁP Phân tích đặc trưng 1.1 Đặc trưng số nắng Hà Nội 30 Quan sát biểu đồ ,ta thấy: +) Số nắng trải dài từ 4h đến 151.4 h nắng +) Số nắng tập chung chủ yếu khoảng 47h đến 123h +) Số nắng chủ