分段拟合提升长期趋势建模精度：中铁一局案例研究

分段拟合技术在长期趋势建模过程中的具体应用是一篇探讨如何有效利用现代统计分析工具，如SPSS 11.0，解决实际问题的学术研究。作者李武选，来自长安大学经济与管理学院，针对国内数量预测技术中较少使用的分段拟合方法，选择了中国铁路第一工程局26年的工程任务年完成工作量数据作为研究对象。该研究的初衷是为了纠正模型选择中的不当行为，避免因模型误选或随意选取导致的预测不准确。 文章指出，传统上，模型选择可能存在许多不恰当，特别是在没有充分理解统计原理的情况下。通过对中国铁路第一工程局的数据进行分段分析，将26年的工作量分为三个阶段，每个阶段具有不同的数据特征和趋势。这种方法与单一曲线拟合进行对比，结果显示分段函数能够更准确地描绘工程任务完成工作的长期趋势，提供了一个更贴近实际情况的预测模型。 研究过程中，作者使用了SPSS 11.0的数据处理功能，通过数据分析工具对数据进行深入挖掘，以识别出不同时间段内的模式和规律。通过表格形式呈现了各个阶段的具体数据，如实际年份、时间编号以及对应的工程任务完成额，这有助于读者理解和评估分段拟合的效果。 关键词方面，文章强调了分段拟合技术的重要性，以及与单一曲线拟合的模型比较和选择，同时提到了SPSS在数据处理和模型构建中的应用。中图分类号C81和中图标识码A，表明了该研究属于统计学和工程管理的范畴。 这篇论文不仅提供了分段拟合技术在长期趋势建模中的实际应用案例，还旨在推动该技术在科研项目和科技论文中的广泛应用，提升数据处理和预测模型的质量。对于从事工程管理和数据分析的人员来说，这篇文章提供了一种有价值的实践参考，有助于提高预测精度和决策依据。