上海农业物流的研究和分析外文翻译资料

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《美国工业和商业管理杂志》,2016年,835 - 839

2016年7月在网上发表Sci杂志http://www.scirp.org/journal/ajibm

http://dx.doi.org/10.4236/ajibm.2016.67078

上海农业物流的研究和分析

Hong Liu

《尉缭子》北京大学,北京,中国

电子邮箱:liuhongnot;not;not;_cc66@yahoo.com

2016年6月24日收到, 2016年7月17日接受,2016年7月20日发表

由作者和版权copy;2016年科学研究出版公司。

这项工作是在Creative Commons许可归因国际许可(CC)。

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

摘要

农业经济能够衡量一个国家或地区。农业发展的一个重要指标决定了该地区的发展,包括农业农业、林业、畜牧业和渔业。农业研究各种因素对农业经济的影响在目前研究的重要基础。本研究的主要目的是探索影响当地的农业物流的发展和方向因素。上海农业发展的研究使用SPSS软件分析。影响农业在上海独立样本假设检验有四个主要因素。您可以分析得到的数据样本之间存在的显著差异。本文提出了农业经济的相关分析;提出了建议的可靠性发展农业物流。作者认为我们应该控制上海农业的发展。我们需要发展农业和水产品物流,这是今天在上海发展的首要任务。

关键字:农业经济,农业物流、上海

1 介绍

农业是许多学者研究的焦点,因为农业是衡量一个地区或一个国家经济发展的重要指标,也依赖于农业物流产业的发展。物流产业的发展需要地方政府的帮助和支持。因此,农业物流和农业经济不管在什么时候都是一个整体,不是分裂的。上海是中国的主要城市,上海是一个重要的沿海地区。海鲜是重点发展的对象。上海的发展直接影响到中国经济的发展,为了全面了解上海。本文从上海农业出发,主要农业的各个部分之间的差异程度,上海农业产值和相关性,这得到可靠的上海农业物流发展的建议。许多学者对农业经济研究部门的指挥官和两位学者chen(2013)东北农业基础,从保护生态环境的角度提出了发展的农业[1]。Hucui Hua和Liu Shoujiang (2010)从南充城市, Ho Ka fellow木头,例如,使用层次分析法,得出生态农业和旅游业发展的主要因素的方法[2]。Zhaopei Hua (2013)使用灰色关联分析方法,推导出河南省低碳农业的快速发展因素[3]。Weibai群和汉杰从北京的角度来看,利用柯布-道格拉斯数理统计,派生资源,经济和技术是农业发展的重要因素[4]。经过我的调查,研究上海的农业经济和农业物流发展是罕见的,没有很清楚的文章和方法,因此研究农业经济和农业发展物流是非常重要的。

2 上海农业分析

在正常情况下,农业部门可以分为四个部分,农业、林业、畜牧业和渔业,这四个部分之间的内在联系和差异,为了探索上海农业之间的关系,我们收集上海从2000年到2014年农业统计,将用SPSS软件体现从2000年到2014年上海的显著差异,农业指数之间的样本t检验,分析软件,是否独立存在观测样本或样品之间有相互关联的存在。上海从2000年到2014年,农业价值指数如表1所示。

首先,使用SPSS分析表1的数据配对样本t检验,从数据显示的结果,看看两个样本之间的农业数据是否有显著差异的,这些数据安排这样一个组合的两个样本之间的组合两个, 软件分别是可以分成六个组的数据,结果如表2所示。

表1.上海农业指数统计(单位:1亿)

year

Crop farming

Forestry

Animal Husbandry

Fisheries

Agricultural output

2000

89.81

1.41

87.35

37.92

216.50

2001

95.53

3.52

88.43

40.13

227.61

2002

97.21

7.75

83.48

45.13

233.57

2003

98.17

13.05

81.13

49.21

247.29

2004

109.32

13.14

70.77

49.9

248.89

2005

111.25

11.11

54.34

51.64

233.39

2006

119.99

10.43

46.29

55.25

237.01

2007

126.74

10.05

58

54.19

255.98

2008

137.52

9.12

68.4

57.11

280.35

2009

147.53

8.99

64.61

53.53

283.15

2010

155.27

7.53

62.9

52.62

287.03

2011

165.07

7.62

77.44

54.72

314.58

2012

171.48

9.55

72.59

57.45

321.73

2013

172.28

9.65

69.97

59.89

323.48

2014

169.51

8.78

69.93

62.5

322.22

根据表2,我们可以得出结论,零假设是成对测试两个数据样本之间无显著差异, 因为团体的值是0,通过分析这些数据,结论应该拒绝假设.每个样本之间有显著差异,表明上海农业有很大的区别,林业、畜牧业和渔业,特别设计的四个符合发展规律的地区,每个地区的经济发展指标各种指标之间的发展的相关性是独立的,因此,我们认为这些数据是可靠的。

表2.农业指数配对差异测试

No

Mean

Deviation

Standard

Limit Lower

Error

t

df

Sig

1

122.33200

30.18061

7.79260

105.61853

139.04547

15.698

14

0.000

2

60.73667

35.96646

9.28650

40.81911

80.65423

6.540

14

0.000

3

79.03267

25.09833

6.48036

65.13367

92.93166

12.196

14

0.000

4

minus;61.59533

13.96671

3.60619

minus;69.32984

minus;53.86083

minus;17.080

14

0.000

5

minus;43.29933

5.66584

1.46291

minus;46.43697

minus;40.16170

minus;29.598

14

0.000

6

18.29600

16.98834

4.38637

8.88817

27.70383

4.171

14

0.001

为了分析上海经济发展的一个重要指标,促进农业,我们需要对林业、畜牧业、渔业和农业产值的四个上海相关分析,相关分析是现代数学分析技术的重要应用,它可以分析促进上海农业发展的因素进行数据的分析,得出的结论,我们可以清楚地看到起着重要的作用是它大小之间上海农业的经济发展的相关性研究。表1中使用SPSS软件分析数据相关性分析,结果如表3所示。

表3.因素关系数据

Factor Correlation

Agricultural output

Crop Farming

Forestry

Animal Husbandry

Fisheries

Agricultural output

1

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