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        S型曲線在我國體育預測問題中的應用研究

        2011-03-28 01:52:32魏華
        電子設計工程 2011年16期
        關鍵詞:體育模型研究

        魏華

        (西安體育學院陜西西安710068)

        隨著近年來國民生活水平的提高,人們享受式消費逐年增長,帶著各種需求的人們紛紛加入健身俱樂部,感受著新鮮時尚的健身方式。體育健身俱樂部是我國體育健身產(chǎn)業(yè)的“螺絲釘”,而體育健身市場則是我國整個體育產(chǎn)業(yè)的重要支柱[1-2]。同時,健身俱樂部也是我國全民健身計劃實施的主力軍之一,對于促進全民健康,樹立健康、文明、科學的生活方式,豐富閑暇生活都有著重要的作用。因此,本土體育健身俱樂部的生存與發(fā)展將會影響我國整個民族體育產(chǎn)業(yè)的興盛與衰亡,以及我國公民公共健康事業(yè)的發(fā)展。自20世紀90年代末以來,我國體育健身產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,健身俱樂部的數(shù)量和規(guī)模都有大幅度提高,健身俱樂部的數(shù)量成幾何式增長。作為服務企業(yè),健身俱樂部的發(fā)展和壯大值得研究和深思。因此對健身俱樂部做前瞻性的預測,對發(fā)展健身俱樂部的相關決策提供科學依據(jù)。本文針對2002~2009全國健身俱樂部發(fā)展規(guī)模數(shù)據(jù),利用直線趨勢模型、二次曲線模型、三次曲線模型、對數(shù)曲線模型和S曲線模型,建立了全國健身俱樂部數(shù)量增長的S曲線預測模型,并計算出了未來5年內(nèi)我國健身俱樂部數(shù)量的預測值,為管理者制定相應的發(fā)展政策提供了一定的理論依據(jù)為《全民健身條例》的落實提供科學依據(jù)。

        1 研究方法

        1.1 描述性方法

        本研究在充分閱讀文獻資料、進行實踐研究的基礎上,運用理論分析與實證分析相結(jié)合,定性分析與定量分析相結(jié)合,預測與實際相結(jié)合的方法,收集和整理2002~2009年間全國健身俱樂部的數(shù)據(jù)與資料,在定量預測結(jié)果的基礎上做定性分析,再結(jié)合國情實際進行綜合、比較、預測、論證。

        1.2 預測方法

        結(jié)合本研究資料的特性,選擇了直線趨勢模型、二次曲線模型、三次曲線模型和S曲線模型進行試預測,并根據(jù)各種曲線擬合的對比情況,選擇最適合數(shù)據(jù)及其發(fā)展規(guī)律的預測模型。

        1.3 統(tǒng)計分析軟件

        SPSS 17.0 for windows

        Microsoft Excel 2003

        2 中國健身俱樂部總量分析

        2005年,全國健身俱樂部只有585家,隨后的5年內(nèi),逐年增加,到了2009年,全國健身俱樂部總量已經(jīng)達到2 716家,增加了364%,年平均增長率為54%;同時相應的從業(yè)人員數(shù)也迅猛增長,具體數(shù)據(jù)如表1所示。

        表1 2005~2009全國健身俱樂部總數(shù)、從業(yè)人員Tab.1 Total number of health clubs nationwide,em ploying from 2005 to 2009

        從圖1可以看出,從2005年起,截止2009年,全國健身俱樂部總量的總體上是呈現(xiàn)出逐年穩(wěn)步上升的趨勢,說明健身健體逐漸受到人們的重視,與此相關的產(chǎn)業(yè)以及引起的就業(yè)人數(shù)當然要隨之增加,這與我國大力開展全面健身工作全面有序展開十分不開的[1]。

        圖1 2005~2009全國健身俱樂部總數(shù)、從業(yè)人員數(shù)變化趨勢Fig.1 Trends in total national health club from 2005 to 2009

        3 全國健身俱樂部總量的試預測

        從圖1可以看出,從2005年開始全國健身俱樂部基本呈逐年遞增的趨勢,且變化比較迅速,根據(jù)這種變化趨勢的特點,本研究初步選取了常見的直線預測模型、二次曲線模型、三次曲線模型、S曲線模型進行試預測,采用SPSS 17.0進行相關計算,最后對這4種預測模型的擬合效果進行優(yōu)劣對比,最終確定一種最佳的預測模型[3-5]。

        3.1 4種試預測模型

        3.2 擬合方程與統(tǒng)計學處理

        本研究采用SPSS 17.0計算出4種預測方程中的參數(shù),如表2所示。

        表2 4種預測模型的參數(shù)列表Tab.2 Four kinds of prediction model parameter list

        1)直線預測模型:=208.4+557.8t

        3.3 4種試預測擬合效果對比分析

        本研究將預測年限設為5年,即t=1,2,3,……,10,將具體的值(t)分別代入上述4種預測模型中,得到4組預測值,如表3所示[6]。

        將參數(shù)代入4種方程,從而得出直線預測模型、二次曲線預測模型、三次曲線預測模型以及S曲線預測模型如下:

        表3 2005~2013年間我國健身俱樂部總量及預測值統(tǒng)計表Tab.3 2005~2013 years,and forecast of China’s total value of fitness club statistics

        為了更加形象的比較4種預測模型擬合效果,采用Spss 17.0對表1中的5組數(shù)據(jù)進行擬合曲線的繪制,如圖2所示。

        圖2 4種預測擬合曲線與已觀測數(shù)據(jù)對比示意圖Fig.2 Four kinds of fitting curves predicted

        很明顯,S型擬合曲線最接近于已知數(shù)據(jù)的曲線,如圖2所示。同時結(jié)合我國全民健身開展現(xiàn)狀,以及目前全國健身俱樂部發(fā)展規(guī)模,本研究選擇S曲線模型作為來預測全國健身俱樂部總量的規(guī)律和變化趨勢。

        S型曲線是由比利時數(shù)學家Verhulst對于人口增長規(guī)律的研究得來的。他發(fā)現(xiàn)社會人口的增長速度最初隨著時間的增加而逐漸加快,在經(jīng)過一段時間的高速增長之后,人口增長速度逐漸減慢,最后社會人口趨于穩(wěn)定。

        目前S型曲線(S-Curve)多存在于分類評定模型(Logit model),邏輯回歸(Logistic regression)模型,屬于多重變數(shù)分析范疇,是社會學、生物統(tǒng)計學、臨床、數(shù)量心理學、市場營銷等統(tǒng)計實證分析的常用方法。

        4 結(jié)論

        1)從2005~2009年現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析來看,全國健身俱樂部總量的總體上是呈現(xiàn)出逐年穩(wěn)步上升的趨勢,說明健身健體逐漸受到人們的重視,與此相關的產(chǎn)業(yè)以及引起的就業(yè)人數(shù)當然要隨之增加,這與我國大力開展全面健身工作全面有序展開是分不開的[1]。

        2)通過對直線預測模型、二次曲線模型、三次曲線模型和S形曲線擬合效果進行對比分析,本研究選擇了S形曲線對我國健身俱樂部總量進行未來5年的預測。

        3)從S型預測數(shù)據(jù)可以看出,未來5年我國健身俱樂部數(shù)量仍然保持上升趨勢,與理論分析是一致的。而且相關的從業(yè)人數(shù)也會相應增長,也為就業(yè)提供了新的增長點。

        4)實際上,S型曲線的軌跡也說明了,在健身俱樂部發(fā)展初期,會出現(xiàn)迅猛發(fā)展的一個階段,隨著時間的推移,健身俱樂部在數(shù)量上會出現(xiàn)逐漸減慢,趨于穩(wěn)定的一個趨勢,但從本研究5年的預測結(jié)果看,未來5年,全國健身俱樂部還會持續(xù)快速發(fā)展,以適應日益增加的全民健身需要。

        [1] 馬春林.我國中部城市體育健身俱樂部品牌發(fā)展的影響因素與對策研究[J].體育科學,2011(2):36-41.MA Chun-lin.Study on brand development influencing factors and countermeasures of sport fitness club in central city of China[J].China Sport Science,2011(2):36-41.

        [2] 李勇勤.江蘇省高爾夫俱樂部現(xiàn)狀的SWOT分析及對策研究[J].南京體育學院學報,2010(6):56-60.LI Yong-qin.Research and SWOT analysis on the current situation of golf clubs in Jiangsu[J].Journal of Nanjing Institute of Physical Education,2010(6):56-60.

        [3] 姜揚.“S”型曲線模型在奧運安保情報中的應用[J].科技信息,2009(31):925-938.JIANG Yang.Research on“S”model in olympic security intelligence[J].Science&Technology Information,2009(31):925-938.

        [4] 鄧紅星,范英.物流需求量灰色馬爾科夫模型預測[J].物流技術,2011(5):112-115.DENG Hong-xing,F(xiàn)AN Ying.Application of gray markov model in logistics demand Forecasting[J].Logistics Technology,2011(5):112-115.

        [5] 遲靈芝.人口總數(shù)預測的二次曲線模型[J].雞西大學學報,2004(6):87,94.CHI Ling-zhi.Quadratic curve model for population total foreeast[J].Journal of Jixi University,2004(6):87,94.

        [6] 岑先杰,樂愛平.血清乙肝病毒大蛋白濃度S形標準曲線的擬合與優(yōu)選[J].浙江實用醫(yī)學,2009(3):266-268.CEN Xian-jie,YUE Ai-ping.Serum hepatitis B virus large S-shaped protein concentration standard curve fitting and optimization[J].Zhejiang Practical Medicine,2009(3):266-268.

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