基于多元统计方法对游客的数量进行评估与研究

2018年10月31日 17:54来源于:科技创新导报

王麟

摘 要:该文处理1994—2014年的旅游数据,所用的是多元统计学方法中的描述分析、曲线回归分析和线性回归分析对自然保护区游客的数量进行评估与研究,通过进行回归拟合后,得出结论及经验方程,随后对模型进行显著性检验,对未来几年的游客数量和旅游花费做出预测,根据相关图表和结果分析哪些方面需要加强或需要改变。

关键词:游客数量 旅游花费 曲线回归分析 线性回归分析

中图分类号:S131 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2016)11(a)-0176-02

为了研究旅游区的发展情况,在2015年的统计年鉴中寻找了关于1994—2014年我国旅游的游客数量变化以及旅游的消费数据研究处理,然后寻找可行的方法对其进行研究。

1 关于中国1994—2014年的21年游客数量和消费情况

为了操作的方便性,对国内游客、旅游总花费和人均旅游花费的城镇居民和农村居民的名字进行重新定义,见表1。

通过软件得到以下结果,对游客数量城镇居民和农村居民所占比例的分析见表2。

由表2可以明显看出,农村的游客数量在这20年间的发展中增长较城镇的缓慢,标准差也能看出来,城镇居民的游客数起步虽然少,但是发展快,极小值比农村少,但是极大值却大很多,说明了城镇居民在旅游方面的市场占有率越来越大,增长速度也很快。

由表3可以看出,城镇居民的游客在旅游花费上和农村居民游客的旅游花费有明显的差距,两个极小值都是1994年的花费数,差距是672.9亿元,但是当发展21年后,差距居然到了18 126.9亿元,可以看出来他们的差距越来越大,在均值上也能很明显的看出,社会经济的发展,人们的生活水平提高,所以人们的旅游花费普遍提高。

2 游客数的回归分析

针对摘自中国统计年鉴的1994—2014年游客总数量的数据,为了分析游客的变换趋势,判断和分析近些年我国游客数量的变化,可以看出是否符合当前社会的发展,让我们对旅游有个初步的了解。用回归分析方法进行回归拟合,看是否存在着固定的发展模型。

由图1可以看出,散点的走向表明游客数随着时间的变化而变化的趋势,利用曲线拟合时,最接近旅游数量变化的就是指数函数,所以我们首选指数模型进行分析和预测,然后对其进行显著性检验,说明它的拟合效果。

首先,我们先对指数函数进行线性变换:对于回归参数的估计,利用最小二乘法求解:

,=1,2....n, (1)

求解正规方程组的最小二乘估计为:

(2)

对于指数曲线:

(3)

可以将其转化为直线形式,最后可以得出经验公式:

(4)

绘制出图2:游客总数的发展趋势和拟合后的回归方程进行比较,红线是回归方程的走势,蓝线是实际游客数量的走势,发现该回归方程和游客数量的走势基本重合,直观上看出来效果比较不错。对2014年后的未来5年的游客总数进行预测。因为预测的准确与否,取决于回归方程的拟合效果,所以在求出回归方程后,还需对回归方程进行显著性检验,下面利用F检验来进行分析。

建立假设:

:方程效果不显著, :方程效果显著,

由表4可以看出,为样本决定系数,越接近1,表示回归方程越理想,=0.964,说明效果还是不错的,接着进行回归方程的显著性检验。见表5。

由拒绝,可知回归方程是显著的,所以该回归方程的效果比较理想,适合对游客数量进行预测。对2015-2019年進行测算,得到结果见表6。

由此可以看出游客数量不断增加,所以针对于这些人群,旅游保护区管理人员应该建立一些不影响环境发展且适合这些游客游玩的基本设施,这样就会吸引更多的人群到此游玩,对旅游业的发展起到了促进作用。所以对于旅游区的这些不同生活水平层次的人群进行相应的改进和建设,大力宣传保护区的文化和优点,这样对于吸引游客和保护区的发展起着至关重要的作用。

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