重庆市农用机械总动力与农村用电量的分析预测.doc

农用机械总动力与农村用电量的分析预测07级工程管理1班 蒋潜 200712204042摘要：重庆在这飞速发展的二十几年里，经济有了显著提高。作为第一产业的农业，在拉动内需提高国民及地区生产总值方面做出了显著贡献。现在对重庆19852007年间“重庆主要年份农业生产条件”相关数据的关联及比较来分析重庆市的农业及农村的经济发展状况，并作出预测和前景展望。关键词：机械总动力，用电量，预测Abstract: The rapid development of Chongqing in the 20 years, the economy has improved significantly. As the first industry, agriculture, in stimulating domestic demand to improve the national and regional gross domestic product made a significant contribution. Chongqing is now between 1985 to 2007 Year in Chongqing key conditions for agricultural production and comparing the data to analyze the association of Chongqing, the agricultural and rural economic development, and to make projections and vision.Key words: mechanical total power, with electricity引言：农业机械总动力是用于农林牧渔的各种动力机械的动力综合。农村用电量，是指年度内乡镇区域范围内的生产和生活用电累计计量，既包括国家电网供电，也包括农村自办电站供电量。农业机械总动力与农村用电量这两个指标的增长与减少对农业的机械化水平以及农业的生产效率农村生活质量是至关重要的。从1985年至1995年，这两个指标就以每年超过五个百分点的速度攀升着，2000以后，这个指标更是超过了十五个百分点，这成为了衡量中国农业发展的标志之一。本文从农用机械总动力与农村用电量进行简单分析和预测，并结合自身所学统计学知识，把定性与定量分析相结合，来分析两者之间的关系以及对农业和农村的发展水平的影响。一、 收集统计年鉴2008年份农用机械总动力农村用电量19852196330919862407147119872598322919882787963719892918961119903009709119913161044301992324115831199334313402719943661601971995386.051748471996409.911967881997454.072273031998506.642429341999558.542600292000586.472787282001628.073011402002665.573387172003695.673665352004728.313846272005775.964289342006820.014602912007860.31484478从上述统计数据中可看出，我市的农用机械总动力的总万瓦数及农村用电量总千瓦时数逐年增长，其中从1985年到1995年增长相对缓慢，而在重庆直辖后，特别是2000年之后增长速度相对加快。为此我对农用机械总动力与农村用电量的数据建立相关分析方程，通过方程以及统计相关原理说明两者的关系及对农业的影响。二、模拟回归方程编辑19851007年农业机械总动力（x）与农村用电量（y）的统计数据，模拟散点分布图图中：横坐标表示农业机械总动力纵坐标表示农村用电量从图中的趋势线可确定两者为线性关系，建立直线回归分析表。年份xy1985219.00 63309.00 -259.76 -160351.52 41653608.47 67477.52 257126105241986240.00 71471.00 -238.76 -152189.52 36337431.90 57008.41 231616505271987259.00 83229.00 -219.76 -140431.52 30861841.79 48296.37 197210122981988278.00 79637.00 -200.76 -144023.52 28914788.41 40306.32 207427748141989291.00 89611.00 -187.76 -134049.52 25169721.03 35255.45 179692742781990300.00 97091.00 -178.76 -126569.52 22626118.01 31956.69 160198438331991316.00 104430.00 -162.76 -119230.52 19406478.11 26492.23 142159173141992324.00 115831.00 -154.76 -107829.52 16688165.61 23952.00 116272057581993343.00 134027.00 -135.76 -89633.52 12169036.62 18431.96 80341682191994366.00 160197.00 -112.76 -63463.52 7156422.64 12715.80 40276185921995386.05 174847.00 -92.71 -48813.52 4525713.83 8595.95 23827599051996409.91 196788.00 -68.85 -26872.52 1850289.96 4740.92 722132424.61997454.07 227302.00 -24.69 3641.48 -89923.93 609.81 13260363.921998506.64 242934.00 27.88 19273.48 537260.78 777.05 371466964.31999558.54 260029.00 79.78 36368.48 2901319.07 6364.15 13226662112000586.47 278728.00 107.71 55067.48 5931078.66 11600.51 30324271622001628.07 301140.00 149.31 77479.48 11568124.03 22292.18 60030695522002665.57 338717.00 186.81 115056.48 21493200.46 34896.35 132379931902003695.67 366535.00 216.91 142874.48 30990281.89 47048.06 204131165382004728.31 384627.00 249.55 160966.48 40168484.80 62273.03 259102071242005775.96 428943.00 297.20 205282.48 61009060.01 88325.26 421408958812006820.01 460291.00 341.25 236630.48 80749121.88 116448.60 559939832422007860.31 484478.00 381.55 260817.48 99513774.84 145577.08 68025756966合计11011.58 5144192.00 602131398.86 911441.71 4.00802E+11平均478.76 223660.52 26179626.04 39627.90一）、回归方程的建立（结合图一计算可得）y=660.64x-92629 可判定为一元线性关系=0.9925（二）、回归估计标Sy误差（运用EXCEL表计算）1、估计标准差Sy的计算=11443.63586估计标准差11443.63586反应了因变量实际值及其估计值之间的平均差异程度，其值越小，回归方程的代表性越强，估计值也就越准确。三、 回归方程的显著性检验（一）、判断系数=0.9925大说明线性回归模型充分利用了信息，拟合度好。自变量x与因变量y的相关度高，回归方程模拟得好（二）、t检验1、提出零假设H1：b0当x与y有线性关系时b0，当x=y没有线性关系时，b=02、构造t统计量并计算t=55.114109453、确定显著性水平，并检查t统计表，确定拒绝域取=0.05， 计算结果表明t，则拒绝原假设，即x作为y的解释变量作用时显著的。4、判定计算结果表明t ，则拒绝原假设，即x作为y的解释变量作用是显著的。（三）、一元线性回归预测1、模型的建立农业机械化总动力（x）与农村用电量（y）根据上述回归方程的建立，可知y=660.64x-926292、经济意义经济意义：我市的农业机械动力增长1个单位，就会增加245个单位的农村用电量。随着我市农业的发展，对于农提高农业生产效率的需求也越来越高，农村人民对生活水平提高的要求也日趋明显。在92年年末我市农业机械总动力为17.32亿万瓦特，增长了2.3%，全年农村的用电量为6.33亿千瓦小时，增长了2.4%；仅仅到了98年时，农业机械总动力增幅便达到了10.7%，农村用电量增幅也达到了18.7%。到目前为止，仅仅十多年的发展，我市的农业机械总动力数值便发生了翻天覆地的变化，而农村用电量也得到了相应的质变，这充分显示出了我市农业的生产效率的提高。在同样的时间里生产效率提高了，农业生产数量也就相应提高了，劳动人民就能在相同的时间里获得更多的收益，从而农村人民的生活水平也就相应得到提高，城乡差距缩短，农业GDP也得到了提高，从宏观上看，对综合GDP指数也起到了不小的影响。3、模型检验（1）标准差检验一般用来衡量标准差的相对大小，=11443.63586/223660.5=0.05116（小于15%），则可以知道这个预测模型比较好。（2）模型拟合优度检测对于上述结果，我们发现自变量x对因变量y的解释是显著的。由计算得出的Sy值说明了它距离真实值的差距很小，这说明了Sy对于x和y的影响力小，进而说明了原回归方程的可操作性比较高。又因为,判定系数越接近1就表示模型对样本数据的模拟越好，通过EXCEL计算出的=0.9925，非常接近1，这说明了这个模型对于样本数据的拟合非常之好，只有不到1%是模型无法解释的。（3）显著性检验由于考察的是单个自变量（x）对因变量（y）的影响，因此只有用回归系数的显著性检验（t）检验，运用EXCEL计算结果显示：t=55。11410945，拒绝零假设，这表明了农业机械总动力对农村用电有很大影响。四、 利用回归方程进行预测单值预测：X=1000时，预测值y=568011,这个预测值表明，当未来的某一年农业机械总动力达到1000万千瓦的时候，农村用电量将达到568011万千瓦时。这充分说明了农业机械总动力对农村用电量的影响相当巨大。我市乃至全国的农业生产集中在农村，且大多为粗放密集型的农业类型，在农林牧副渔耕作时运用大型机械的应用相对于国外而言是比较落后的。因此，在早些年间我市农村用电量的比重中机械动力所占比重较小，而大部分均为生产生活用电。而随着国家经济的发展以及工业机械化水平的提高，为了提高劳动产值、提高劳动生产效率，在农业耕作地上投入了相当一部分的机械帮助劳动人民来提高劳动效率，在增长劳动效率的同时自然也增长了农村用电量，机械动力造成的农村用电量渐渐成为农村用电量的主要组成部分，且明显的是这一趋势将随着农业化科学水平的提高继续持续下去，机械动力的影响力也将越来越明显。在我市农业机械动力不断占领农村用电量主导的同时也存在着一些问题。比如我市是为全国独特的盆地地形且高山丘陵较多，在农业耕作时多为梯田式耕作模式，这将在现实中抑制了机械动力在农业生产中的应用，相对范围地降低了农业生产的效率。因此为了