數(shù)據(jù)模型與決策

1、1、簡述定量分析與定性分析的關(guān)系，并列舉工作中定量分析的例子。 答：定量分析與定性分析的關(guān)系定量分析（quantitative analysis）是測定試樣中各種組分(如元素、根或官能團(tuán)等)含量的操作，指分析一個被研究對象所包含成分的數(shù)量關(guān)系或所具備性質(zhì)間的數(shù)量關(guān)系；也可以對幾個對象的某些性質(zhì)、特征、相互關(guān)系從數(shù)量上進(jìn)行分析比較，研究的結(jié)果也用“數(shù)量”加以描述；通常是對社會現(xiàn)象的數(shù)量特征、數(shù)量關(guān)系與數(shù)量變化的分析。投資分析師使用數(shù)學(xué)模塊對公司可量化數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析。通過分析對公司經(jīng)營給予評價并做出投資判斷。定量分析的對象主要為財(cái)務(wù)報(bào)表，如資金平衡表、損益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社會

2、現(xiàn)象的相互作用和發(fā)展趨勢。定量分析方法很多，但各種方法在應(yīng)用時往往都有一定的程序化。如實(shí)驗(yàn)法、觀察法、訪談法、社會測量法、問卷法、描述法、解釋法、預(yù)測法等等。定性分析（qualitative analysis）是指對研究對象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的分析。具體地說是運(yùn)用歸納和演繹、分析與綜合以及抽象與概括等方法，對獲得的各種材料進(jìn)行思維加工，從而能去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里，達(dá)到認(rèn)識事物本質(zhì)、揭示內(nèi)在規(guī)律。定性分析的主要任務(wù)是確定物質(zhì)（化合物）的組成，只有確定物質(zhì)的組成后，才能選擇適當(dāng)?shù)姆治龇椒ㄟM(jìn)行定量分析，如果只是為了檢測某種離子或元素是否存在，為分別分析；如果需要經(jīng)過一系列反應(yīng)去除其他

3、干擾離子、元素或要求了解有哪些其他離子、元素存在，為系統(tǒng)分析。定性分析必須通過一系列的試驗(yàn)去完成，如果試驗(yàn)結(jié)果與預(yù)期相符，稱為得到一個“正試驗(yàn)”，或者稱為試驗(yàn)陽性，也就是說某組分在試樣中是存在的；反之，得到一個“負(fù)試驗(yàn)”或試驗(yàn)陰性表示某組分不存在。定性分析與定量分析應(yīng)該是統(tǒng)一的，相互補(bǔ)充的；定性分析是定量分析的基本前提，沒有定性的定量是一種盲目的、毫無價值的定量；定量分析使定性分析更加科學(xué)、準(zhǔn)確，它可以促使定性分析得出廣泛而深入的結(jié)論。 定量分析是依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)模型，并用數(shù)學(xué)模型計(jì)算出分析對象的各項(xiàng)指標(biāo)及其數(shù)值的一種方法。 定性分析則主要憑借分析者的直覺、經(jīng)驗(yàn)，憑借分析對象過去和現(xiàn)在的

4、延續(xù)狀況及最新的信息資料，對分析對象的性質(zhì)、特點(diǎn)、發(fā)展變化規(guī)律作出判斷的一種方法。相比而言，前一種方法更加科學(xué)，但需要較高深的數(shù)學(xué)知識，而后一種方法雖然較為粗糙，但在數(shù)據(jù)資料不夠充分或分析者數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較為薄弱時比較適用，更適合于一般的投資者與經(jīng)濟(jì)工作者。但是必須指出，兩種分析方法對數(shù)學(xué)知識的要求雖然有高有低，但并不能就此把定性分析與定量分析截然劃分開來。事實(shí)上，現(xiàn)代定性分析方法同樣要采用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行計(jì)算，而定量分析則必須建立在定性預(yù)測基礎(chǔ)上，二者相輔相成，定性是定量的依據(jù)，定量是定性的具體化，二者結(jié)合起來靈活運(yùn)用才能取得最佳效果。 不同的分析方法各有其不同的特點(diǎn)與性能，但是都具有一個共同之處，即

5、它們一般都是通過比較對照來分析問題和說明問題的。正是通過對各種指標(biāo)的比較或不同時期同一指標(biāo)的對照才反映出數(shù)量的多少、質(zhì)量的優(yōu)劣、效率的高低、消耗的大小、發(fā)展速度的快慢等等，才能作為鑒別、下判斷提供確鑿有據(jù)的信息。工作中定量分析的例子1. 企業(yè)銷售收入與產(chǎn)品銷量之間的關(guān)系。2. 企業(yè)通過打指紋進(jìn)行考勤記錄，并在每月工資條中顯示具體的全勤獎金額。3. 企業(yè)中員工的差旅費(fèi)對企業(yè)總成本的影響。4. 銷售管理中，銷售業(yè)績指標(biāo)與廣告費(fèi)用的確認(rèn)分析等。2、回歸分析:作為交通安全研究的一部分，美國交通部采集了每1000個駕駛執(zhí)照發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)和有駕駛執(zhí)照的司機(jī)中21歲以下者所占比例的數(shù)據(jù)，樣本由42個

6、城市組成，在一年期間采集的數(shù)據(jù)如下。利用回歸分析去研究發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)和司機(jī)中21歲以下者所占比例之間的關(guān)系，并對你的研究結(jié)果進(jìn)行討論。答：Y = 發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)X1= 司機(jī)中21歲以下者所占比例通過對Excel中的數(shù)據(jù)使用CORREL命令，求出兩列數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，r值為0.83938748。Line Graph圖：由上圖可以看出，Y與X1的變化趨勢相近，且r值很大，說明車禍發(fā)生次數(shù)與21歲以下年輕人所占比例有高度的線性相關(guān)關(guān)系。設(shè)Y為被解釋變量，X1為解釋變量，建立如下線性模型。 Y=C1+C2*X1 將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Eviews軟件進(jìn)行回歸分析，運(yùn)行結(jié)果如下：Deadcount =

7、 -1.597414 + 0.287053*Ratet-Statistic (-4.297919) (9.767112)Prob. (0.0001) (0.0000)R-squared 0.704571根據(jù) |t|>=2 的標(biāo)準(zhǔn)，P值小于0.1，R值70.46%，可見發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)(Y)與司機(jī)中21歲以下者所占比例 (X1)有顯著的線性關(guān)系?？吹絉平方只有70.46%，一般雙對數(shù)回歸模型的擬合優(yōu)度會達(dá)到90%左右，這個值不是很大，說明發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)不僅僅與司機(jī)中21歲以下者所占比例有關(guān)，可能還與其他因素相關(guān)。例如：天氣惡劣、酒后駕車、路況條件不好等等因素。另外，擬合優(yōu)度不

8、是很好的原因可能包括采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量存在問題。比如，可能存在以下兩種情況：(1).數(shù)據(jù)采集中是否關(guān)注了男女比例的問題。如果21歲以下的駕駛員存在男女駕駛技術(shù)不同的差異，而采集時又沒有關(guān)注男女比例，則會造成偏差。 (2).不同城市間是否存在對于21歲以下駕駛員培訓(xùn)程度不同的情況。如果存在不同，則42個城市選取的數(shù)據(jù)有可能會造成偏差。(3).對發(fā)生死亡車禍的司機(jī)責(zé)任未進(jìn)行區(qū)分，到底是主動造成車禍死亡還是被動造成車禍死亡。如果是主動造成車禍死亡，那么與司機(jī)的駕駛經(jīng)驗(yàn)、是否酒后駕車行為相關(guān)。如果是被動造成車禍死亡，那么這些因素的影響程度就不是很顯著。3、利用雙對數(shù)模型計(jì)算1980-2010能源消費(fèi)彈性。

9、 答：數(shù)據(jù)主要通過學(xué)校圖書館數(shù)據(jù)庫-中國知網(wǎng)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能采集。時間GDP（億元）能源消費(fèi)總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）19804545.6 6027519814891.6 43241.7519825323.4 45724.7619835962.7 48975.2619847208.1 53369.4419859016.0 76682 198610275.2 61284.3198712058.6 66013.58198815042.8 70863.71198916992.3 9693419901

10、8667.8 98703199121781.5 103783199226923.5109170199335333.9 115993199448197.9 122737 199560793.7 131176199671176.6 135192199778973.0 135909199884402.3 136184199989677.1 140569200099214.6 1455312001109655.2 1504062002120332.71594312003135822.

11、8 1837922004159878.3 2134562005183217.4 2359972006211923 25867620072573062805082008300670 2914482009335352.9 3066472010397983324939數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局。設(shè)Y為能源消費(fèi)總量（單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤），作為被解釋變量；用國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（單位：億元）表示解釋變量。通過Eviews軟件中的Quick->Graph查看LNY與LNGDP之間的線圖關(guān)系，如下：將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Eviews軟件進(jìn)行回歸分析，運(yùn)行結(jié)果如下：LNY=7.282819+0.413278*LNGDPt