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杨伟芳 田飞（1.海口经济学院,海南海口571127；2.海南经贸职业技术学院,海南海口571127）
【摘 要】本文根据海南省2007～2011 年旅游人数,采用regress 函数进行回归分析,建立一元回归模型,对海南省2012 年旅游人进行预测并作出相关分析.
【关键词】数据拟合；回归模型
一、引言
改革开放以来,我国旅游业得到迅速发展,当今己成为国民经济新的增长点.海南省一直比较注重自身旅游业的发展,政府积极加快基础设施建设,大力开发旅游业.目前,海南省正在建设“国际旅游岛”,旅游业已成为海南省最重要的支柱产业,旅游创收在海南省GDP 中所占比重将越来越大.而衡量旅游业发展的重要指标是旅客人数,只有准确把握其发展趋势及速度才能正确评估旅游相关配套服务设施发展之不足,因此我们需要对旅游人数进行定量研究.旅游人数是指一定时期内某一旅游目的地国家或地区在一定时期内所接待的旅游者总数.可见,对旅游人数（月度数据）的研究,无疑具有重要的经济价值和现实意义.
二、海南省旅游人数现状
通过表1,我们对2007 年以来海南省旅游人数情况一目了然,很显然,2007～2011 年,旅游人数逐年增加,特别是2010 年和2011 年两年每月旅游人数都在200 万人次以上,这是由于2010 年1 月4 日,中国国务院发布《关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》,将海南建设国际旅游岛上升为国家战略带来必然结果.2010 年国家把建设海南国际旅游岛提到了国家建设发展的战略高度,这是海南经济建设与发展的新的契机,也是提升和发展海南旅游业以及旅游文化的新的切入点.
三、模型分析与建立
1.根据表1 计算出2007～2011 年海南省月平均旅游人数（见表2）：
对月平均旅游人数建立一元回归模型：y等于β0 +β1 x2.借助于matlab 软件,采用regress 函数,对表2的数据回归分析,确定系数β0 ,β1 .相关matlab 程序及运行结果如下：
matlab 程序：
clc,clear
x等于[1 2 3 4 5]&,acute,；
X等于[ones(5,1) x]；
Y等于[209.4 220.3 233.6 252.7 270.3]&,acute,；
[b,bint,r,rint,stats]等于regress(Y,X)；
b,bint,stats
运行结果：
b 等于
1.91.0000
1.5.4200
bint 等于
1.80.5355 201.4645
1.2.2648 18.5752
stats 等于
0.9878 241.9049 0.0006 9.8293
由运行结果可知：β0 等于191,β1 等于15.42,β0 的置信区间为,[180.5355,201.4645],β1 的置信区间为[12.2648,18.5752],R2等于0.9878,F等于241.9048,P等于0.0006<,0.05,因此回归方程显著,我们可以得到如下回归模型：
澳门旅游人数:国庆假期第一天·旅游：国内游客人数七天将超5亿人次 北京您早 151002
y等于15.42x+191
3.残差分析,作残差图.采用rcoplot(r,rint),得到图1
从残差图可以看出,所有数据的残差离零点较近,且残差的置信区间包含零点,这说明回归方程y等于15.42x+191 能较好地符合原始数据.
四、预测
利用此模型,对2012 年月平均旅游人数进行预测,即当x等于6 时,平均每月旅游人数y等于283.5 万人次.所以2012 年一年的旅游人数约为3402 万人次.根据2007～2011年各月份旅游人数占整一年旅游人数的平均比例,计算出2012 年各月旅游人数见表3.
五、结论
一元回归模型对预测旅游人数具有方便快捷、准确性高和实用性强等特点,因此,预测数据可作为决策的依据,旅游产业相关部门可以根据预测数据来确定发展计划,如是否追加投资、是否要扩大旅游业从业人员的培养规模等等.此外,回归模型不仅适用于旅客人数的数据分析,对于其他具有季节性和周期性的指标例如旅游外汇收入,旅游就业人数等也同样适用.本研究预测了2012 年海南省月度旅游人数,为海南旅游业的管理提供科学的依据,必在旅游业发挥重大作用.
参考文献
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总结：此文是一篇人数旅游论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
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