|
||
HỒI QUYMÔI TRƯỜNG > Toán > Thống kê > Hồi quy tuyến tính Phân tích hồi quy tuyến tínhXác định hàm số hồi quyXây dựng hàm số xác định lượng chất thải công nghiệp (M) và chất thải nguy hại bị ảnh hưởng bởi các yếu tố: diện tích (A), nhân công (L), sản phẩm (P), Thành phần kỹ thuật (T), Thành phần con người (H), Thành phần thông tin (I), Thành phần tổ chức (O). Trong đó, các yếu tố về trình độ công nghệ càng cao thì lượng chất thải sinh ra càng thấp. Do đó, phương trình hồi quy được mô hình hoá như sau M i = k + k 1A + k 2L + k 3P + k 4/T + k 5/H + k 6/I + k 7/O. Trong đó, M là biến phụ thuộc; A, L, P, T, H, I, O là các biến độc lập. Dãy số liệu nhập vào là bảng gồm các thông số M, A, L, P, T, H, I, O thu thập từ các nhà máy trong các khoảng thời gian khác nhau trong năm và trong nhiều năm khảo sát. Sử dụng phương pháp toán thống kê để xử lý bộ số liệu trên với công cụ là các phần mềm tính tốn thống kê trên máy tính. Qua xử lý lần thứ nhất, xác định được các hệ số trong phương trình hồi quy (ki). Kiểm định các hệ số và tính toán hiệu chỉnh các hệ số có ý nghĩa để thu được phương trình hồi quy thích hợp nhất với bộ số liệu đầu vào. Các hệ số phương trình hồi quy cho biết gi trị của M là lượng chất thải sẽ thay đổi bao nhiêu đơn vị khi từng biến A, L, P, T, H, I, O thay đổi 1 đơn vị. Dữ liệu thống kêMục tiêu của mô hình xây dựng trên bộ dữ liệu đầu vào là phải đạt được sai số nhỏ nhất (tổng các sai số bình phương). Do đó, kiểm định mô hình thực hiện bằng cách l tính tính tỉ số của sai số của mơ hình so với số thực v sai số của mơ hình so với gi trị trung bình. Thực hiện kiểm định thông qua các chuẩn số thống kê. Giá trị của chuẩn số thống kê là hàm của số các mẫu quan sát trong bộ số liệu, số thông số dùng để ước lượng mô hình (số biến độc lập) và chắc chắn là phải có tồn tại các hệ số trong phương trình hồi quy. Nghĩa l mơ hình đ tìm được là mơ hình ph hợp nhất đối với bộ số liệu đầu vào. Kiểm định toàn bộ mô hình bằng Fisher (F-test) đối với sai số và kiểm định Student (t-test) được dùng để kiểm định hệ số góc của đường hồi quy (hệ số của các biến). Bảng kết quả tính hồi quy trên chương trình toán thống kêRegression Statistics - Thống kê hồi quy Multiple R - R bình phương. Tối đa R² = 1,0. Nếu gi trị R² càng gần 1 cũng chưa chắc chắn là mô hình đã đúng với bộ dữ liệu đầu vào. Standard Error - Sai số chuẩn. Observations - số mẫu (n) ANOVA – phân tích phương sai Regression df - số bậc tự do hồi quy = p Residual df - số bậc tự do dư = n – 1- p Total df - số bậc tự do tổng = n = số mẫu. SS – Sum of Squares tổng cc bình phương sai số SS = Sum (Yi - Yave)2. MS – trung bình bình phương Regression Sum of Squares – tổng các bình phương sai số = Reg SS = Sum(Yp - Yave)2. . Anpha - độ tin cậy, lấy anpha = 0,05. F – Fisher tính dựa vào các số liệu đầu vào Fcrit - Fisher, tra bảng dựa vào số bậc tự do, số mẫu thực nghiệm, anpha. t – Student tính dựa vào các số liệu đầu vào t crit - studen, tra bảng dựa vo số mẫu thực nghiệm, anpha. Kiểm định phương trình hồi quyF là thông số dùng để kiểm định ý nghĩa của phương trình hồi quy. F tính toán lớn hơn F chuẩn tra bảng có nghĩa là phương trình hồi quy có ý nghĩa, phù hợp với bộ số liệu đầu vào. Kiểm định hệ sốt là thông số dùng để kiểm định ý nghĩa của từng hệ số trong phương trình hồi quy. t tính toán lớn hơn t chuẩn tra bảng có nghĩa là hệ số của biến tương ứng có ý nghĩa, phù hợp với bộ số liệu đầu vào. Điều này có nghĩa là biến độc lập (X) tương ứng với hệ số thực sự có ảnh hưởng đến kết quả ở vế bên kia của phương trình (biến phụ thuộc - Y). Liên kết chọn lọc
Sách
Tài liệu tham khảo
Cập nhật: 24/06/2011. |
||
