机场生产运行数据统计指标-第一篇-总述

说明:为统一机场全范围内的统计指标的口径,特编写本指标体系。


统计指标说明:

(1) 航班类统计单位为:架次。

(2) 旅客统计单位为:人。一般,成人、儿童和婴儿各算一人。

(3)旅客吞吐量统计单位为:人。一般只计算成人和儿童人数。

(4) 货邮行重量的统计单位为:千克。在最终报表呈现时,统计单位转化为吨的情况,四舍五入保留小数点后一位。

(5)货邮数量的统计单位为:件。

(6) 时间统计单位为:分钟。在最终报表呈现时,统计单位转化为小时的情况,四舍五入后保留小数点后两位。

(7)资源类使用时间的统计单位为:分钟。报表呈现时统计单位转化为小时的情况,四舍五入后保留小数点后两位;使用数量的统计单位为:次。百分比数据四舍五入后保留小数点后一位(例99.67% → 99.7%)。


统计指标体系中包括:

(1)航班类

(2)旅客类

(3)机场资源类

(4)保障服务类

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的PythonR代码示例,帮助读者理解应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式编程代码,建议读者具备一定的统计编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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