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农业机械总动力及其影响因素的时间序列分析——以江苏省为例
被引量:
15
1
作者
何政道
何瑞银
《中国农机化》
北大核心
2010年第1期20-24,共5页
对一个地区的农业机械总动力及其影响因素进行分析可为当地农业机械化发展目标的制定提供可靠依据。本文采集了江苏省1989~2006年的相关数据,对江苏省农业机械总动力及其影响因素进行了相关性分析分析,并用自相关时间序列回归分析方法...
对一个地区的农业机械总动力及其影响因素进行分析可为当地农业机械化发展目标的制定提供可靠依据。本文采集了江苏省1989~2006年的相关数据,对江苏省农业机械总动力及其影响因素进行了相关性分析分析,并用自相关时间序列回归分析方法建立了模型。结果表明,影响农业机械总动力的6个关键因素的相关性排序为:农村剩余劳动力转移率、农村居民家庭人均纯收入、粮食播种面积、政府的财政投入、农民受教育程度和粮食单产,它们与农业机械总动力的相关系数分别为0.9396、0.9384、0.8924、-0.8778、0.8671和0.7224,并得出了较高精度的农业机械总动力的自相关时间序列回归模型(R2=0.998),模型预测结果的平均偏差为0.68%。
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关键词
农业机械
总动力
时间序列
自相关
模型
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职称材料
题名
农业机械总动力及其影响因素的时间序列分析——以江苏省为例
被引量:
15
1
作者
何政道
何瑞银
机构
南京农业大学工学院
出处
《中国农机化》
北大核心
2010年第1期20-24,共5页
文摘
对一个地区的农业机械总动力及其影响因素进行分析可为当地农业机械化发展目标的制定提供可靠依据。本文采集了江苏省1989~2006年的相关数据,对江苏省农业机械总动力及其影响因素进行了相关性分析分析,并用自相关时间序列回归分析方法建立了模型。结果表明,影响农业机械总动力的6个关键因素的相关性排序为:农村剩余劳动力转移率、农村居民家庭人均纯收入、粮食播种面积、政府的财政投入、农民受教育程度和粮食单产,它们与农业机械总动力的相关系数分别为0.9396、0.9384、0.8924、-0.8778、0.8671和0.7224,并得出了较高精度的农业机械总动力的自相关时间序列回归模型(R2=0.998),模型预测结果的平均偏差为0.68%。
关键词
农业机械
总动力
时间序列
自相关
模型
Keywords
agricultural
machinery
gross
power
,
time
series
antocorrelation
model
分类号
S220 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
操作
1
农业机械总动力及其影响因素的时间序列分析——以江苏省为例
何政道
何瑞银
《中国农机化》
北大核心
2010
15
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参考文献
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