数据挖掘技术在湖南省农业统计数据分析中的应用

发布时间：2021-03-24 05:54

　　农业是国民经济的基础,农业的发展状况直接影响着国民经济全局的发展。农业统计调查是最直接、最全面的了解“三农”发展变化情势的重要国情国力调查。农业统计将掌握现阶段国家农业、农村、农民发展现状,了解农业产出水平、农民生活水平、新型农业经营主体、农业现代化、农业规模化和产业化等新状况,充分展现农村发展和农民生活的新局面,这对“三农”政策的制订与实施、保证国家粮食安全、加速实现我国农业现代化与规模化、新型城镇化、全面建成小康社会,具有十分重要的意义。农业统计展现了“三农”现阶段发展状况,为研究“三农”变化和探究乡村振兴的战略部署提供了重要的数据支撑。基于湖南省农业统计数据的基础上,本文主要做了以下工作:第一章主要介绍了湖南省农业统计数据的研究背景及意义,对湖南省当前农业发展现状及存在的问题进行相关说明,然后阐述了本文的研究方法和思路.第二章对湖南省农村发展程度进行纵向数据分析,对1997―2016年湖南省农村居民人均可支配收入构建时间序列模型。在三阶差分序列基础上模型通过平稳性检验,由自相关和偏自相关系数图选取出模型参数,接下来通过残差序列相关性检验成功构建ARIMA（3,3,1）模型,并用该... 

【文章来源】：湘潭大学湖南省

【文章页数】：37 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

原序列的单位根检验

所以应当接受原假设，即原序列具有单位根，是非平稳序列。而Prob栏，显示的信息是接受原假设的把握程度或是拒绝原假设犯错的概率，此处是1，表示有100%的把握接受原假设，则原序列具有单位根，是非平稳序列。S2.3.2 三阶差分后序列平稳性检验

图2.4三阶差分后残差序列的相关性检验原假设是残差序列不具有序列相关性，共有两个统计指标用于判定，一个是F统计量概率值，另一个是R2统计量概率值，一般两个指标结果是比较接近的，具体可参考文献[16, 17]。这里，可以看到这俩个值都非常大，接近于1，接受残差不存在序列相关性的原假设。S2.6模型估计结果与预测在ARIMA(3,3,1)模型中运用最小二乘法可预测出2003-2016年的农村居民人均可支配收入，并与实际人均可支配收入进行比较，如表2.2所示。表2.2 2003-2016 年农村居民人均可支配收入实际值与预测值的比较年份 实际值 预测值 相对误差

【参考文献】：
期刊论文
[1]论党的十九大对新时代社会主要矛盾的认识及其价值[J]. 万是明.  社会主义研究. 2018(06)
[2]新时代社会主要矛盾变化与国家治理方式优化初探[J]. 陆昱.  宁夏党校学报. 2018(03)
[3]乡村振兴战略的理论逻辑、科学内涵与实现路径[J]. 廖彩荣,陈美球.  农林经济管理学报. 2017(06)
[4]第三次全国农业普查[J]. 孙洁.  中国农村科技. 2017(12)
[5]浅议沛县如何做好第三次全国农业普查工作[J]. 邱丽萍.  中国市场. 2017(33)
[6]作物产量指标综合评价的数据标准化处理[J]. 牛岩.  农村经济与科技. 2017(19)
[7]大数据背景下江苏有线电视收视率预测[J]. 邢亚彬,史兹国.  江苏社会科学. 2015(03)
[8]基于时间序列分析的工程造价指数预测[J]. 蒋钧杰,谈飞.  项目管理技术. 2013(12)
[9]“两个翻番”目标的数量和质量要求[J]. 刘培林.  投资北京. 2013(01)

硕士论文
[1]基于ARIMA与SVM组合模型的国内旅游市场预测研究[D]. 刘胜.东华理工大学 2017
[2]省域综合经济实力的评价与预测研究[D]. 李向阳.东北大学 2014
[3]基于聚类分析的入侵检测方法研究[D]. 秦子燕.江南大学 2008



本文编号：3097188