11相关分析
2023年尼龙11(PA11)行业市场分析现状
2023年尼龙11（PA11）行业市场分析现状尼龙11（PA11）是一种聚酰胺，也称为聚亚胺，是一种高性能工程塑料。
它具有优异的力学性能，耐化学溶剂和高温性能，被广泛应用于汽车、电子、医疗、工业和消费品等领域。
目前尼龙11行业市场正处于稳步增长的阶段。
根据市场研究机构的数据，2019年全球尼龙11市场规模约为10亿美元，预计到2027年将达到20亿美元，年复合增长率约为8.1%。
这主要是由于尼龙11在各个行业中的广泛应用和对高性能工程塑料的需求增长。
在汽车行业中，尼龙11被广泛应用于制动系统、燃油系统、喷油装置、冷却系统和润滑系统等关键部件。
随着汽车产量的增加和对轻量化和燃油效率的要求，尼龙11的需求也在不断增加。
在电子行业中，尼龙11常用于电线涂料、电缆保护套管和插件等产品中，以提供良好的电气绝缘性能和耐热性能。
在医疗行业中，尼龙11被广泛应用于医疗器械、手术工具和植入物等产品中。
由于其良好的生物相容性和耐化学溶剂能力，尼龙11在医疗行业中具有很大的发展潜力。
在工业和消费品领域，尼龙11可用于制造管道、管件、阀门、储罐、泵和防腐涂料等产品。
这些产品需要具有良好的耐腐蚀性能、耐热性能和抗撞击性能，而尼龙11正好能满足这些要求。
尽管尼龙11市场前景看好，但也面临一些挑战。
首先，尼龙11的生产成本较高，这限制了其在大规模应用中的竞争力。
其次，尼龙11的原材料供应有限，这也对产能和价格产生了一定的影响。
此外，尼龙11的特殊性能要求对生产工艺和设备提出了一些挑战。
总的来说，尽管尼龙11市场存在一些挑战，但随着各个行业对高性能工程塑料需求的增加，这个市场仍有很大的发展空间。
随着技术的进步和生产成本的下降，尼龙11有望在更多领域中取得进一步应用，推动市场规模的继续扩大。
11相关分析共44页文档
本例列联系数为：
r
2
9.98 0.329
n2 9.9882
理论上也应就总体列联系数是否为0作假设检 验，但这个假设检验等价于上述两变量关联性分析 的卡方检验。
两变量独立
ρ=0
存在关联性
ρ≠0
第三节 分类变量的关联性分析
一、交叉分类2＊2表的关联性分析 二、2＊2配对资料的关联性分析 三、R＊C分类资料的关联性
表11－3 婴儿腹泻与喂养方式的关系
喂养方式
人工 母乳 合计
腹泻
有
无
30
10
17
25
47
35
合计
40 42 82
2＊2交叉分类频数表的一般形式如表11－4 表11－4 2＊2交叉分类频数表的一般形式
属性X
X1 X2 合计
属性Y
Y1
Y2
A11(11)
A12(12)
A21(21) m1 (c1)
3
165
3
9
+
7.0
49
21
相关4分析。310
4
16
-
3.5
12.25
14
5
426
5
25
++
9.0
81
45
6
540
6
36
++
9.0
81
54
7
740
7
49
-
3.5
12.25
24.5
8
1060
8
64
-
3.5
12.25
28
9
1260
9
81
2023年尼龙11(PA11)行业市场前景分析
2023年尼龙11（PA11）行业市场前景分析尼龙11（PA11）作为一种高性能的合成材料，在市场上具有广泛的应用前景。
它具有耐热性、耐化学腐蚀性、良好的耐磨性、优良的机械性能和阻燃性能等多种特性，因此被广泛应用于汽车、电气、航空、航天、医疗器械等多个领域。
一、芳纶纤维增强PA11的使用领域芳纶纤维增强PA11是一种具有高性能和低重量优势的材料。
它可以广泛应用于航空领域、防弹装备、体育器材、汽车和自行车零部件等领域。
其中，应用最广泛的领域是汽车行业。
PA11的良好耐磨性和化学稳定性赋予它极佳的耐用性，使它成为汽车制造业的理想选择。
与其他传统的金属材料相比，PA11具有更高的强度和更佳的耐腐蚀性能，因此它可以被广泛应用于汽车零部件的制造，例如发动机罩、风扇支架、齿轮和传动轴套等。
二、PA11在电气领域的应用PA11优异的绝缘性能和良好的电介质性能使它在电气领域有广泛应用。
在通信和电气产品中，PA11可以被用作连接器、插头、电缆套、保险丝盒等。
在现代电子设备中，PA11也可以作为光纤的保护层使用。
此外，PA11还可以在太阳能电池板的制造过程中被广泛应用，以提供结构支持、保护和功率转换器。
三、PA11在医疗器械上的应用PA11在医疗技术领域有广泛的应用，其中最重要的是医用高压注射器的制造。
它有极好的耐高温、耐腐蚀性和良好的磨损性能，使得在医用注射器制造中使用PA11不仅可以提高其使用寿命，同时也可提高使用体验，减少医疗事故风险。
此外，PA11还可以用于制造扩张球、导管、疏通器、输液器、阀门等医用器械，这些器械广泛应用于外科手术、气管插管、血管介入诊疗等领域。
总之，PA11作为一种具有广泛应用前景的合成材料，其应用范围日渐扩大，同时需求也在逐年增长。
在未来几年中，PA11行业将在汽车、电气、医疗器械等细分市场上持续稳定增长。
随着人们对高性能材料的需求越来越高，同时尼龙11技术的不断发展，PA11的前景将更加广阔。
十一黄金周消费市场运行分析报告（精选五篇）
十一黄金周消费市场运行分析报告（精选五篇）第一篇：十一黄金周消费市场运行分析报告十一黄金周消费市场运行分析报告十一黄金周消费市场运行分析报告今年国庆黄金周，全市商务主管部门继续认真贯彻落实市委、市政府和省商务厅的相关要求，加强组织领导，丰富节日活动，高度重视市场供应、流通安全和扩大消费工作，确保了节日市场商品丰富、供应充足、价格稳定，营造了繁荣祥和的节庆气氛。
一、多举措促节日市场繁荣稳定一是推出蔬菜平价供应。
根据市场行情，我局积极组织安排，今年中秋和国庆节期间，在定海、普陀和新城的市菜篮子工程16个直供点、3个供应网点和社区菜店21个供应点，推出5个品种的蔬菜平价供应，优惠幅度在20%-50%，供应总量170吨左右，丰富节日供应，稳定节日菜价。
二是举办新区品牌购物节。
牢牢把握“金九银十”黄金消费季，举办“群岛新区金秋购物节”，围绕“蓝色海洋、绿色消费”主题开展系列活动，活动涵盖涉及购物中心、百货、超市、汽车4s店、餐饮酒店和水产品专卖等众多消费领域，商品涵盖日用品、奢侈品、汽车、珠宝、家居建材、美食餐饮等众多商品门类，助推节日市场消费。
三是加强市场监测。
对全市生活必需品启动日报制度，加强节日值班和重大事故报告制度，继续坚持日监测工作，认真做好市场动态分析，及时了解、掌握并反映市场变化情况，准确把握市场供应态势。
四是加强监督检查。
节前会同相关部门对商场、超市、油品企业、专业市场、饭店宾馆等人员密集区域及事故易发区域进行安全检查，及时排查隐患，确保全市商贸企业运营安全，增强市民消费信心。
二、节日市场销售情况及运行特点国庆黄金周期间，全市19家重点监测商贸样本企业共实现销售收入万元，在去年中秋国庆双节高基数及政令影响集团消费背景下，同比出现负增长，下降%。
其中：4家商场、10超市及1家家电企业合计实现销售收入万元，同比下降%；4家餐饮住宿企业累计实现营业收入万元，同比下降%。
运行特点如下：国庆黄金周消费市场销售情况一览表统计类别今年销售额上年同期数同比增减 4家商场 1家家电卖场合计-一是假期首日迎来消费高峰。
第11章 典型相关分析2
第十一章 典型相关分析主成分分析、因子分析研究的是一组变量间或一组观测间的相互关系。
而当研究两组变量间的相互关系时，一般不采用各自的分析或两个变量一对一的直接分析。
例如，在研究一组环境因素与畜禽诸生产性能间的相关性时，通常是把各环境因素当作一个整体，把各生产性能也作一个整体来研究。
这时研究两个整体之间的相关可化为研究两个新变量之间的相关关系，而这两个新变量将分别由各自整体中变量的线性组合所构成，因此不会丢失原有诸变量的任何信息。
这样构成的两个新变量具有最大相关的性质。
类似地还可找出由两组变量构成的第二对线性组合，该组合与第一对线性组合不相关，但该对组合间有最大的相关。
如此类推，直到两组变量的相关被分解完毕。
这种逐步得到的线性组合称为典型变量，它们之间的相关系数称为典型相关系数。
这种分析方法称为典型相关分析（Canonical Correlations Analysis ）。
可见，典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种统计方法，它避免了孤立地对两个变量间的研究，分析结果较为全面，且各组中变量的个数不受限制，两组的内容可以不相同。
因此，应用十分广泛。
11.1 概述在实际工作中，通常接触到的多为样本资料，所以典型相关系数及典型变量多数是从样本资料中获取。
其计算方法如下。
设有两组变量X 1{x 1，x 2，…，x p }和X 2{x p+1，x p+2，…，x p+q }的n 次观察值，取自多元正态总体N p+q （μ，∑），由X[X 1，X 2]算得协差阵为∑的最大似然估计，若对X 1、，X 2进行标准化，此时协差阵为相关阵R ：()()q p q p R R R R R ++⎥⎦⎤⎢⎣⎡=22211211其中R 11为第一组各变量间的相关系数阵，R 22为第二组各变量间的相关系数阵，'2112R R =各变量间的相关系数阵。
设P ≤q 解得特征方程()01222112212=--αλR R R R 或()02221211121=--βλR R R R的非零特征根22221r λλλ≥≥≥ （r ≤p ）的算术平方根，即为典型相关系数。
双11分析报告
双11分析报告1. 引言双11是指每年的11月11日，也被称为“光棍节”。
这一天，许多电商平台会推出大量的促销活动，吸引消费者进行购物。
本文对双11的销售数据进行分析，揭示其中的一些趋势和规律。
2. 数据收集为了进行双11的分析，我们需要收集相关的销售数据。
这些数据可以从电商平台、品牌商家、市场研究机构等渠道获取。
在收集数据的过程中，要确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析工作。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，我们需要对收集到的数据进行预处理。
这包括数据清洗、去除异常值、填补缺失值等操作。
通过预处理，可以确保数据的质量，减少对分析结果的影响。
4. 销售额分析双11的核心指标之一是销售额。
我们可以根据收集到的数据，分析不同品类、不同品牌的销售额情况。
通过比较不同年份的销售额，可以分析销售额的增长趋势。
同时，还可以将销售额按照时间、地区等维度进行分析，找出销售额的变化规律。
5. 用户行为分析双11期间，消费者的购物行为也是一个重要的研究对象。
我们可以分析用户在双11期间的浏览量、加购物车量、下单量等指标。
通过对用户行为的分析，可以了解用户的购物偏好和行为习惯，为电商平台提供有针对性的推荐和营销策略。
6. 促销活动效果分析双11期间，各个电商平台都会推出各种促销活动，如满减、折扣、秒杀等。
我们可以分析这些促销活动对销售额的影响。
通过比较参与促销活动的产品和未参与促销活动的产品的销售额差异，可以评估促销活动的效果，为电商平台的促销策略提供参考。
7. 供应链分析双11期间，供应链的效率对于电商平台的运营至关重要。
我们可以分析供应链中的各个环节，如采购、仓储、物流等，找出其中的问题和瓶颈。
通过优化供应链，可以提高商品的供应能力，保证顺畅的物流，提升用户的购物体验。
8. 结论通过对双11销售数据的分析，我们可以得出一些结论和启示。
例如，双11的销售额呈现逐年增长的趋势，电商平台需要加强对供应链的管理，以满足消费者的购物需求。
11.相关性分析
错误III：因果归属
相关并不意味着因果，仅仅是两个变量间存在的关系。
错误IV:曲解数据
掩饰真实的相关或者创造虚假的相关
数据实际上是来自不同的数据来源。 10-12
错误V:过多的集中于R 过多的集中于相关系数
上图有相关系数R≈0.7
错误V(续)
通常，人们过于把R（或R2）值作为一个“好”的相关的依据。前面的图 形说明了将数据图表化是多么重要。 但是当图表（和接下来的诊断）展示一个合法的线性关系或数学模型时 ，我们可以做出如下结论： ◆R2>0.4:相关性明确存在(n>25时) ◆R2>0.7:我们可以使用该关系，但必须慎重(n>9时) ◆R2>0.9:可使用的关系存在 ◆R2>0.95：关系良好
例1
10-6
相关系数:R
相关系数(R)有时又称为皮尔森成果，用来测定两个变量之间的关系强 度。 属性 ◆R值取范围从-1.0到+1.0，即-1 ≤ R ≤ 1 。 ◆R<0意味着一个负线性相关，即是Y随着X的增加而减少。 ◆R>0意味和一个正线性相关，即是Y随着X的增加而增加。 ◆R=-1意味着一个完全负线性关系。 ◆R=1意味着一个完全正线性关系。 ◆R=0意味着无线性关系。
六西格玛绿带培训教材
相关性分析
10-1
学习目的
结束对本章节的学习后，学员将可以： ◆解释什么是相关分析
◆进行相关分析
●散点图 ●相关系数
●常见错误
回归分析
定义：回归是确定一个响应变量(或输出)与一个或多个因变量(或输入) 之间的统计关系的方法。 Y=f(x1,x2,…xn)
其中：Y是响应变量
X1到xn是因变量
例1
某黑带想了解一化学蒸馏过程中氧气的纯度(Y)与冷凝器中的炭氢化 合物的%之间的关系。 ◆数据在Oxygen purity. mtw ◆请做出散点图Oxygen purity (Y) v s Hydrocarbon %(x)
双十一分析总结（通用14篇）
双十一分析总结（通用14篇）双十一分析总结（通用14篇）总结是把一定阶段内的有关情况分析研究，做出有指导性结论的书面材料，它能够给人努力工作的动力，让我们抽出时间写写总结吧。
总结怎么写才是正确的呢？下面是小编精心整理的双十一分析总结（通用14篇），仅供参考，大家一起来看看吧。
双十一分析总结1在前期准备中，我们提前对一楼面员工进行了培训和动员，要求各品牌及时上架适销单品、全员下载xx，同时详细培训xx下单流程，使一线员工都能独立操作线上交易，并与相关部门沟通沟通，统一了开单格式、积分要求和发票开具流程，最大程度做好事前准备。
在活动组织上，我们吸取去年活动的经验，明确分工，优化流程，将下单区和兑卡区划分开，下单区由营业员及顾客自主操作网上下单，另有工作人员从旁协助，指导不熟悉操作的顾客完成下单流程，而兑卡区则独立出来只做兑卡工作，通过区域划分极大提高了兑卡的工作效率，活动当天未出现顾客长时间排队等候的情况。
在氛围营造上，我们将下单区和兑卡区的电脑做了统一样式的陈列，充分营造了良好的活动氛围。
但是通过活动也反映出来一些存在的不足：一是员工专业度不够，虽然在活动之前我们组织促销班的员工进行了事前培训，但是在实际操作过程中还是存在员工网上操作不熟练、兑卡不规范等问题。
二是营业员开单不规范，未按要求开具销售单或商品编码、价格填写错误等问题均有发生，影响单据核对、输机效率。
三是xx手机客户端不完善，选取商品时不能直观判断所属店铺，造成顾客下单错误，购买了其他店铺的化妆品，后期又需要办理退款手续。
四是商品自提问题仍未得到解决，本次活动赠送的线上xx元电子券使用要求是xx减xx，因此很多顾客都是在柜台下单直接取货，且购买的商品价格在xx出头，但我们店内快递是xx包邮，金额不够要收取邮费，对此很多顾客有意见，为此我部临时将包邮政策调整为xx包邮，以满足顾客需求。
针对上述问题，我部会在后期活动操作中不断完善工作流程，并积极联系xx公司解决后台设置问题，以期为顾客提供更好的购物体验。
组织行为学案例分析11
讨论：两个厂长，两种做法某市拥有４０００多名职工的第三棉纺厂王厂长办事果断,敢罚敢管.他刚刚接管这个厂时，劳动纪律涣散、生产秩序混乱，连年亏损。
他上任伊始狠抓劳动纪律,重奖重罚，初见成效，上半年超额１５％完成生产经营任务。
下半年他胆子更大了，进一步使用奖惩权：对工作满意的当场开奖，有时奖金高达５００元；工人稍有失误即被扣除当月奖金有时还扣工资.结果对他不满的人越来越多. 为了发泄不满情绪有的工人上班磨洋工,有个别工人还偷拿工厂的原材料和成品出去卖。
王厂长十分恼火，一次处分了３１名工人，但处分布告一夜之间被撕光。
工人们说：“处罚工人的布告贴得比法院门前处罚犯人的布告还多！" 结果３００多名干部、工人向上级主管部门递交了联名请愿书，要求罢免王厂长。
工厂年终时亏损由去年的２５０万元增加到４２０万元。
在工人们的压力下，上级主管部门免去了王厂长的职务，调一个姓李的新厂长接替他。
• 李厂长进厂后首先到车间跟班劳动，征求车间干部和普通工人的意见.工人们说：“谁不希望把三棉搞上去啊,但厂长应信任我们不要把我们当犯人一样对待！“这样狠罚工人比资本家还资本家！”干部们说：“职工收入低,困难很多，领导应关心他们的疾苦，把严格管理与感情激励相结合。
"李厂长召开厂长书记办公会，随后又召开职代会，宣布自己的施政方针—-“严格管理加微笑管理。
在三棉让工人坐前排,让三棉充满爱。
” 他说到做到.在严格执行规章制度的同时,每天早晨上班时他和其他厂领导在门口迎接全厂职工，下班后进行家庭访问，了解各层职工的困难和要求.工厂规定:坐班车干部自带板凳,把座位让给一线工人；分房子一线工人加两分；分煤气罐的标准，工人１０年工龄，干部１２年工龄.中秋节时组织单身职工赏月晚会；每个单身宿舍都装上了吊扇;春节时又召开退休工人座谈会。
与此同时在全厂开展了“爱党、爱国、爱人民、爱劳动、爱公物”的五爱竞赛，党员带头，群策群力，不仅大大提高了劳动生产率，而且私拿公物的现象大为减少年终时不仅还清了欠款，而且盈利６８０万元.职工收人大幅度提高，劳动积极性更加高涨.干群之间、职工之间形成了和谐、融洽、宽厚、团结的气氛。
11练习题解答：第十一章 相关分析
第十一章 相关分析练习题：1．某大型公司为了了解公司员工对于公司福利的满意程度，做了一个抽样调查，结果如下：老员工 新员工 合计 满意 90 35 125 一般 50 40 90 不满意 42 61 103 合计182136318（1）新老员工对于公司福利的满意程度是否有差异？（显著性水平为0.05） （2）如果有显著性差异，请计算Lambda 系数和tau -y 系数。
（3）请用第十章讲到的内容，计算C 系数，比较一下C 系数与Lambda 系数、tau -y 系数有多大差异。
解：（1）研究假设H 1：两者有显著差异 无假设H 0：两者没有显著差异df ＝（r －1）（c －1）=（3－1）⨯（2－1）=2 2()222.64o e ef f f χ-==∑显著性水平为0.05，查卡方分布表可得，当自由度为2时，0.05的显著性水平下的临界值为5.991，检验统计值22.64＞5.991，落在否定域内，因此否定虚无假设，接受研究假设，即在0.05的显著性水平下，新老员工对于公司福利的满意程度有显著差异。
（2）非对称形式：Lambda 系数=90611250.135318125yyyx ymM n M λ-+-===--∑tau-y 测量法： 1()(318125)125(31890)90(318103)103318318318y yn F F E n--⨯-⨯-⨯==++∑=210.032()(18290)90(18250)50(18242)42182(13635)35(13640)40(13661)61136201.93x xF f fE F -=-⨯+-⨯+-⨯=-⨯+-⨯+-⨯+=∑121210.03201.930.04210.03E E tau y E ---==≈ （3）0.25780.26C ===≈由上面的三个系数结果可以看出，同样是计算两个变量之间的相关关系，选用不同的方法进行计算时，结果存在很大的差异。
PE11的分析以及弯曲和拉伸试样应力三轴度计算
1、弯曲角度对试样应变分布和裂纹起裂和扩展的影响;2、压头直径对试样应变分布和裂纹起裂和扩展的影响；3、材料拉伸力学性能（真应力-真应变关系），GTN损伤参数（材料延性断裂应变），对试样应变分布和裂纹起裂和扩展的影响。
开裂效果图1、压头直径（标准5 mm）—定，研究弯曲角度对试样应变分布和裂纹起裂和扩展的影响;模拟使用的材料为361L实验测得的真应力应变曲线，GTN参数为q i=1.5. q2=1, q3=2.25,曬=0.3, S N=0.1 , f N =0.002, f0=0.008, fc=0.01, ff=0.2应变分布取值：两条路径（如图1、2所示）图1路径1,沿试样中心平面下方的长度方向（起裂点在中间）图2路径2,沿试样中心平面的厚度方向（起裂点在最下方）在弯曲过程中试样上部分受压应力作用，下部分受拉应力作用，因此出现裂纹的位置必然是试样的下表面。
路径1取自试样下表面起裂点处的左右两侧，结果如图3所示。
locati on(mm)图3随着角度的变化试样沿路径1的等效塑性应变分布情况图中每条曲线分别代表试样弯曲到一定角度时的应变分布情况。
可以看出在整个弯曲过程中路径中间位置的应变总是最大，远离中间位置区域的应变逐渐减小,这与理论事实相符合。
刚开始弯曲的时候，弯曲角度比较小，曲线较为平滑；随着弯曲角度的增大，整体的应变均增大，图中表现为曲线上移。
而在曲线中间以及两侧附近有着向上突起的尖角，这是由于这些区域应力应变较大，使得材料内部的孔洞形成、聚合和长大的速率也较大，进一步影响到这一区域应变的增大速率，因此应变曲线不再平滑。
从图中我们还可以看出，在弯曲角度大于160°时的四条曲线基本重合，即应变值保持不变，这说明试样在弯曲到 160°时已经起裂了，而且曲线最高点的位置也正是试样起裂的位置， 起裂点的应变最大值即为试样的弯曲断裂应变。
弯曲角度继续增大到接近180°,试样会出项宏观滑脱现象。
11资料分析
根据以下文字资料，回答111~115题。
2011年1-11月，我国东部地区房地产开发投资31997亿元，同比增长28.5%，增速同比减缓9.3个百分点，比1-10月减缓0.3个百分点。
11个省份同比均增长，增速较快的海南、河北同比分别增长43.7%和36.8%。
与去年同期相比，4个省份增速加快，天津、广东分别加快8.6和8.2个百分点；7个省份增速减缓，福建、上海分别减缓31.4和25.2个百分点。
与1-10月相比，4个省份增速加快，福建、山东分别加快2.1和1.5个百分点；天津、浙江持平；5个省份增速减缓，北京、河北分别减缓7.3和2.3个百分点。
2011年1-11月，我国中部地区房地产开发投资11754亿元，同比增长29.2%，增速同比减缓3.9个百分点，比1-10月减缓6.1个百分点。
8个省份同比均增长，增速较快的黑龙江、山西分别增长47.6%和34.6%。
与去年同期相比，3个省份增速加快，江西、山西分别加快8.6和5.5个百分点；5个省份增速减缓，安徽、河南分别减缓10.7和7.9个百分点。
与1-10月相比，吉林、湖北增速分别加快0.8和0.1个百分点；山西、黑龙江持平；4个省份增速减缓，安徽、湖南分别减缓5.4和3.1个百分点。
2011年1-11月，我国西部地区房地产开发投资11731亿元，同比增长34.9%，增速同比减缓1.7个百分点，比1-10月减缓2.9个百分点。
12个省份中，11个省份同比增长，增速较快的贵州、新疆分别增长63.6%和54.7%。
与去年同期相比，5个省份增速加快，云南、贵州分别加快21.8和12.2个百分点；6个省份增速减缓，宁夏、广西分别减缓26.1和24.8个百分点。
与1-10月相比，4个省份增速加快，宁夏、新疆分别加快2和0.6个百分点；7个省份增速减缓，内蒙古、甘肃分别减缓10和6.4个百分点。
西藏投资同比下降45.6%，降幅同比缩小0.3个百分点，比1-10月缩小0.1个百分点。
双“11”经济流行引发的思考
双“11”经济流行引发的思考网络经济日益发展成为一种消费时尚，不仅在于其价格实惠、消费便利，关键是迎合了快节奏的生活方式，满足了个性化消费，更重要的是可以拉动内需潜力，同时网络经济的凸显对流通领域提出了新的挑战。
鉴于此，通过对双“11”网络经济流行引发的原因进行分析，认识到对中国经济的影响，提出采取相应的发展策略的建议，以促进网络经济的可持续发展。
标签：网络经济；长尾市场；思考一年一度的11月11日光棍节，网络经济再掀高潮。
2010年11月11日，天猫商城交易额9.36亿，超过香港全城一天的零售总额。
2011年这一数字为12.5亿美元，2012年天猫商城交易额突破191亿，涨势惊人。
随着世界经济一体化、全球化进程加快，信息技术正越来越广泛应用于经济贸易领域，人们正利用电子商务技术改变传统的经济模式和贸易方式，并因此获益匪浅。
网店因没有店面租金等低成本运作以其价格优势，方便个性的特点渐渐成为80、90后一种主流的消费方式。
1双“11”网络经济流行引发的原因互联网的快速发展，网络营销系统巨大的信息处理能力，为消费者挑选商品提供了前所未有的选择空间，比如最大的淘宝网、买书的当当网、卓越网、买手机电脑家用电器的京东商城等，网上商城使消费者在购物时可选择空间加大。
当前，网上商城陆续推出聚划算，譬如双11，双12等新兴节日，利用消费者聚集在一起的力量，大批量的买进，使商家和消费者达到双赢。
1.1便捷的网络经济迎合了现代生活方式随着社会经济的发展，生活节奏的加快，对于工作繁忙的上班簇来说，传统消费为购买商品必须付出时间、精力和体力，并且还受到商场营业时间的限制，往往在双休日集中采购。
而网络消费365天、24小时营业、网上支付或者货到付款的支付方式、送货上门等服务带给消费者许多的便利，在一定程度上弥补了传统消费的缺陷，能够很轻松地实现随时随地消费。
同时对于加快转变经济发展方式，拉动内需，创造内需，将会起到越来越大的作用。
第11章spss21教程完整版
11.3.2 实例分析 1．参数设置
选择菜单“分析→相关→偏相关”，弹出如图11-12所示对话框，此对话框用来设 置偏相关分析相关参数。选中变量Health care funding和Reported disease rate并选入到 “变量”选项栏中，选中变量Visits to health care providers并选入到“控制”选项栏中。 然后单击图11-12中的“选项”按钮，弹出如图11-13所示对话框，选中“零阶相 关系数”选项栏和“按列表排除个案”选项栏，接着单击“继续”按钮返回主界面。 返回到偏相关主界面，单击“确定”按钮运行偏相关分析过程。
选择菜单“分析→相关→偏相关”，弹出如图11-9所示对话框，此对话框用来设置偏相 关分析相关参数。 1．变量选择设置 图11-9中左边为变量列表，变量框用于选择要进行偏相关分析的变量，至少选入 两个变量，如果选入的变量个数大于两个，则系统会分别进行两两相关分析。控制变 量框用于选择偏相关分析中的控制变量，如果不选的话，则等同于进行一般的相关分 析。 2．显著性检验栏 此栏用于定义相关系数的检验方法。 • 双侧检验； • 单侧检验。 • 3．显示实际显著性水平栏 选择是否给出真实的显著性水平值。
11.4 距离过程
11.4.1 距离过程的参数设置
选择菜单“分析→相关→距离”，弹出如图11-13所示对话框，此对话框用来设置 距离分析相关参数。 • 1．变量选择设置 图11-15的左边是变量列表框，变量选项框用于选择要进行距离分析的变量，至少 要选入两个变量。标注个案选项栏用来选择标识变量。 2．计算距离选项栏 • 个案间：定义对观测值进行距离分析； 变量间：定义对变量进行距离分析。 3．度量标准（Measure）选项栏 • 选择距离分析的测度类型。 • 不相似性：计算不相似性测度； • 相似性：计算相似性测度； • 度量按钮：如果要选择不相似性，单击此 按钮，则弹出如图11-16所示的“度量”对话 框，用于定义距离分析的测度类型。如果要 选择相似性，单击此按钮，则弹出如图11-17 所示的“度量”对话框。
11 现况调查的统计分析策略——相关分析：直线相关VS秩相关
11 现况调查的统计分析策略——相关分析：直线相关VS秩相关直线相关和秩相关均用于探讨两个变量的是否存在着关联，且可以提供相关系数来分析相关性的强弱。
直线相关分析是以均数为基础的参数检验，秩相关分析是以秩次为基础的非参数检验在变量要求上，直线相关分析要求双变量正态定量变量，秩相关分析要求双变量定量或者等级，一般倾向于用于至少一个变量为偏态或等级变量的关联性分析。
直线相关分析主要用于探讨直线关系的有无，曲线相关时，直线相关系数r值和P值均不能反映真实的相关性。
因此，必须有两个变量必须有线性趋势（如下图）。
秩相关分析相关则不一定意味着一定是直线相关。
无论哪种相关，都可以开展直线相关分析，其结论是否可靠，前提是散点图线性趋势是否存在。
1 若直线相关趋势存在，根据变量的特征选择直线或者秩相关分析。
2 若直线相关趋势不存在，直接弃用直线相关分析。
3 若直线相关趋势不存在，秩相关统计分析显示存在着相关，可以认为存在着相关，但不能说直线相关直线相关分析特点是灵敏，在线性趋势明显、正态分布的情况下，直线相关分析容易获得阳性结果；但是在存在异常值、偏态分布数据时，过于灵敏的结果反而不是好事，此时，秩相关分析一如既往稳健。
因此，双变量正态或者近似正态分布时，可优先考虑直线相关，但是至少有一个是等级或者偏态分布的资料，推荐秩相关分析。
相关分析的内容相关分析内容包括计算相关性程度、判断相关性的有无。
计算相关性程度一般便是计算相关系数。
相关系数分为总体相关系数ρ和样本相关系数r。
总体相关系数ρ：若ρ≠0, 称变量存在着相关；若ρ＝0, 则简称两变量不相关。
样本相关系数r：往往用来代替总体相关系数总体相关系数是关于总体人群的两个变量相关性，也是研究所想知道的指标。
但统计分析能够计算的，只能是样本相关系数r值，而用r来代替总体反映两个变量的相关性程度。
r的取值范围为｜r｜≤1，绝对值大小表示两变量之间直线联系的密切程度。
当r为负值时，表示当一个变量的取值增大时，另一个变量的取值减小，即呈相反的变化方向，称为负相关；当r为正值时，表示两个变量的变化方向一致，称为正相关。
十一中课堂行为分析报告
小组在活动中能够提出 创新性的想法和解决方 案，同时注重方案的实 用性和可行性。
06
课堂行为问题诊断与 建议
学生行为问题诊断
注意力不集中 部分学生上课时常分心，不能持续关注课堂内容。
缺乏主动参与 学生在课堂上较少主动发言或提问，缺乏与教师和同学的 互动交流。
不遵守纪律 有学生在课堂上讲话、玩手机或做其他与课堂无关的事情。
空间范围
报告涉及了十一中所有年 级和班级的课堂行为情况。
行为类型
报告分析了学生的听讲、 发言、小组合作、自主学 习等多种课堂行为。
02
课堂行为观察与记录
观察方法与工具
直接观察法
观察者直接进入课堂，实 时记录学生的行为表现， 包括听讲、互动、小组活 动等。
间接观察法
通过课堂录像或教学日志 等方式，对学生的行为表 现进行回顾性观察和分析。
学生课堂行为分析
积极参与行为
主动发言
学生在课堂上能够积极举手发言， 表达自己的观点和看法。
认真听讲
学生能够保持专注，认真听讲， 积极思考和记录。
小组合作
学生能够积极参与小组讨论，与 同伴合作完成主动发言或参与 讨论。
心不在焉
学生表现出注意力不集中，容易分心或做与课堂 无关的事情。
教师行为问题诊断
01
教学方法单一
部分教师主要采用讲授式教学，缺乏多样化的教学方法和手段，导致学
生兴趣不高。
02
对学生关注不足
教师在课堂上较少关注学生的反应和需求，缺乏针对性的教学调整。
03
课堂管理不当
有时教师对课堂纪律管理不够严格，导致课堂秩序混乱。
改进建议与措施
提高学生参与度
教师应采用更多互动式教学方 法，如小组讨论、角色扮演等，
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第一节 线性相关
一、线性相关的概念及其统计描述
二、相关系数的意义及计算
三、相关系数的统计推断
r是样本相关系数，它是总体相关系数
的
估计值。要判断X、Y间是否有相关关系，就要检
验r是否来自总体相关系数
1
为零的总体。
r1
== ?
2
== ?
r2
对相关系数的假设检验方法有两种:
1、查表法
2、采用t检验
当样本值为（x1,y1), （x2,y2),… （xn,yn)时，
x和Y的样本均数分别为
X的样本方差
x和y
y的样本方差
x x
i
n
2
y y 2
i
n
n 1
n
n 1
X和Y的样本协方差
r
x x y y
i
n 1
2
X X Y Y X X Y Y
第三节 分类变量的关联性分析
一、2＊2列联表的关联性分析 二、配对设计2＊2表资料的关联性分析 三、R＊C列联表的关联性
例11-7
有132份食品标本，把每份标本一分为二，分别用
两种检验方法做沙门菌检验，检验结果如表11-5，试问两 种检验方法的结果是否存在关联？ 表11-5 甲法 + _ 合计 两种检验方法的结果 乙法 合计 90 42 132
年龄相仿的吸烟者，对每个个体分别观察慢性气管炎与否和吸烟方式两种属 性，2*2种结果分类计数如表11-3所示。试分析两种属性的关联性
表11-3 吸烟习惯与患慢性气管炎的关系
慢性气管炎 有 22 15 无 53 110
吸烟方式 自卷纸烟 过滤嘴
合计 75 125
合计
37
163
200
H0：吸烟方式与慢性气管炎有无之间相互独立 H1：吸烟方式与慢性气管炎有无之间有关联 ＝0.05
积矩相关系数的适用条件
两个变量的测量值应来自于同一总体或同一样本中
n个个体的测量，或者是来自于对两个有意义配对 的总体或样本的测量； 两个变量的分布应近似于正态分布； 样本量不能太小，样本量太小时所计算出的相关系 数不够稳定。 计算相关关系数r的值，在任何情况下总在﹣1与﹢1 之间，而在医学研究中由于影响因素众多，很少有 完全相关的情况； 相关系数r的正负号表示相关的性质，即正相关、 负相关以及零相关； 相关系数r的绝对值大小表示相关程度的大小（强 弱），愈接近于1，相关程度愈高；愈接近于0，相 关程度愈低。
rs也应进行相关性检验
1.查表法 2.t检验 n小于等于50时 （P487 附表14）
n大于50时计算统计量t值
rS 0 rS t , n 2 2 S rS 1 rS n2
H 0 : S 0, H1 : S 0, 0.05
rs 0.741
查rs临界值表，
p
n
2
82.5
lqq
q2
q
n
2
70.5
l pq rs
p q 56.5 pq
n 56.5 0.741 82.5 70.5
l pq l pplqq
第二节 秩相关
一、秩相关的概念及其描述 二、秩相关系数的统计推断
rs r10,0.05 0.648, P 0.05, 按＝0.05的水准，接受H1， 可以认为贫血患儿的血红蛋白含量与贫血体征之间存在 负相关关系。
第三节 分类变量的关联性分析
一、2＊2列联表的关联性分析 二、配对设计2＊2表资料的关联性分析 三、R＊C列联表的关联性
例11-6 研究吸烟方式与患慢性气管炎是否有关，某研究者随机调查了200例
线性相关应用中注意的问题 1、样本的相关系数接近零时并不意味着两变量间 一定无相关性。
2、一个变量的数值人为选定时莫作相关。
3、出现异常点时慎用相关。
4、相关未必真有内在联系。
5、分层资料盲目合并易出假象。
6、注意变量取值的离散程度。
第二节 秩相关
一、秩相关的概念及其描述 二、秩相关系数的统计推断
22 110 53 152 200 9.341 2
75 125 37 163 2 02.005,1 7.88, P 0.005
则拒绝原假设，说明吸烟方式与慢性气管炎有无之间 有关联。
关于两个分类变量关联程度，我们可用Peason列联 系数（contingency coefficient）来描述：
职业 机关干部 工厂工人 胃病 合计 132 126
浅表性胃炎
80 52
慢性胃炎
48 62
胃溃疡
4 12
公交车司机
合计
20
152
22
132
10
26
52
310
H0：胃病类型与职业无关联
H1：胃病类型与职业有关联
＝0.05
802 482 102 2 310 1 20.838 26 52 152 132 132 132
秩相关，又称为等级相关，适用于下列资料： （1）不服从双变量正态分布 （2）总体分布型未知
（3）等级资料
秩相关中最常用的是Spearman等级相关
Spearman等级相关：
它是用秩相关系数rs说明两变量间相关关系的密切 程度和方向。
rs
l pq l pplqq
本例计算：
l pp p2
一、2＊2列联表的关联性分析 二、配对设计2＊2表资料的关联性分析 三、R＊C列联表的关联性
例11-8
欲探讨职业类型与胃病类型是否有关联，某医生将收治的310
名胃病患者按主要的职业类型与胃病类型两种属性交叉分类，结果见表 11-6。问职业类型与胃病类型间有无关联？
表11-6 310名胃病患者按胃病类型与职业两种属性的交叉分类表
3970.6
3983.2 5050.1 5355.5 4560.6 4874.4 5029.2
48.6
44.6 58.6 71.0 59.7 62.1 61.5
1、散点图
1）. 正相关：
散点呈椭圆形
分布，Y随X的增加而增加，X随
Y的增加而增加，即两变量X、Y 同时增大或减小，变化趋势是 同向，称为正相关；各点的排 列越接近椭圆的长轴，相关也
案例11-2 某研究者观测了10例6个月-7岁的贫血患儿的血红蛋白含量 与贫血体征，研究其相关性，结果见表11-2，试作秩相关分析。 表11-2 贫血患儿的血红蛋白含量（g/dl）和贫血体征
病人 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合计 血红蛋白含量 x 5.0 5.8 6.1 7.3 8.8 9.1 11.1 12.3 13.5 13.8 — 秩次p 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 55 y +++ ++ + ++ ++ — 贫血体征 秩次q 10 8 6 3 8 8 3 3 3 3 55
编号 基础代谢 (kj/d) 体重(kg) 编号 基础代谢 (kj/d) 体重(kg)
1
2 3 4 5 6 7
4175.6
4435.0 3460.2 4020.8 3987.4 4970.6 5359.7
50.7
53.7 37.1 51.7 47.8 62.8 67.3
8
9 10 11 12 13 14
2
查 2界值表得P 0.005, 故可认为两种血型之间有关联。
若须进一步分析关系的密切程度时，可计算 Pearson列联系r。
r
2 n 2
25.925 r 0.156 2 n 25.925 1043
2
r
2
2
n
列联系数介于0与1之间，表示两种属性相关的密切程度。 本例列联系数为：
2 9.341 r 0.211 2 n 9.341 200
理论上也应就总体列联系数是否为0作假设检 验，但这个假设检验等价于上述两变量关联性分析
的卡方检验。
两变量独立 ρ=0
存在关联性
ρ≠0
查 2界值表得P 0.005, 故可认为胃病类型与职业间有关联。
若须进一步分析关系的密切程度时，可计算 Pearson列联系r。
r
2 n 2
20.838 r 0.251 2 n 20.838 310
2
例11-9
某省随机抽查了1043位居民的ABO血型与MN血型， 表11-7 某地1043位居民的血型
就越密切。当各点的分布在一
条直线上时，则X与Y就是完全 正相关了。
2）. 负相关
散点呈椭圆
形分布，Y随X的增加而减少，
X随Y的增加而减少，变化趋 势是反向的，称为负相关； 各点的排列越接近椭圆的长 轴，相关也就越密切。当各
点的分布在一条直线上时，
则X与Y就是完全负相关了。
3）. 零相关： 无论X增加还是减少，Y不受其影响，
+ 80 31 111
_ 10 11 21
H0：两种检验方法的结果之间互相独立 H1：两种培检验方法的结果之间有关联
＝0.05
80 11 10 312 132 4.867 2
90 42 111 21 2 02.05,1 3.84, P 0.05
MN血型
M N MN
资料见表11-7，问两种血型之间有无关系？
ABO血型
合计
O
A
85
56
100
78
150
120
335
254
B AB 合计