一个统计中的数据分析问题

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数据如下：

1. time<-c(2010,2011,2012,2013,2014,2015)
   
2. A<-c(7.476765,7.358353,7.478502,7.293819,7.183748,7.146269)
   
3. B<-c(7.560331,7.436100,7.443750,7.513846,7.501084,7.203817)
   
4. C<-c(6.941667,6.417576,6.393596,6.323970,6.467541,6.488060)
   
5. D<-c(8.087778,7.995726,7.917699,7.847619,7.915504,7.556962)
   
6. E<-c(7.020968,7.084884,6.697436,6.880916,6.610000,6.472195)
   
7. combine<-cbind(A,B,C,D,E)
   
8. combine<-as.data.frame(combine)
   
9. row.names(combine)<-time

复制代码

可以得到如下的数据框：


然后算出每一行的平均值，并画出每年的平均值关于年份的折线图

1. rowmean<-rowMeans(combine)
   
2. plot(time,rowmean,type = "l")

复制代码

图像如下：

可以很明显的看出，每年的平均值都在下降。
我的问题是，如何分析每个不同的水平A、B、C、D、E对于这种下降的趋势的贡献，
或者采用什么分析方法才能分析出哪个水平对这种下降的趋势贡献最大。

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关键词：分析问题 数据分析 time IME Tim 统计

首先算出ABCDE的各自每年的降幅，也就是比如A：（2001-2000）/2000 = A的降幅；算出ABCDE的后，然后在算出ABCDE的总降幅，比如 A的降幅/ABCDE总降幅 就是A对下降的贡献，BCDE亦如此。

这种应该就是看降幅就行了，因为数据不存在有相关性，和贡献度的讨论，所以你直接画成折线图就能看了，没有涉及到业务层面，所以纯粹的复杂的数据建模是没有意义的，就是降幅跟平局值的关系而已

1.求出年间平均值的下降绝对额
2.求出年间每个因素下降的绝对额，并处以因素的个数，在这个例子是5
3.第2步得到的结果处以第1步得到的结果。这个结果就是在下降趋势中每个因素的贡献。