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    基于回歸分析預(yù)測(cè)生產(chǎn)用電量

    2016-03-13 11:44:14
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2016年3期
    關(guān)鍵詞:處理量用電量回歸方程

    張 俊

    (云南華聯(lián)鋅銦股份有限公司,云南 文山 663701)

    回歸分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中重要的一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析思想。它是研究變量之間相互關(guān)系的具體形式,為估算和預(yù)測(cè)提供一個(gè)重要的方法。首先對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的變量之間的數(shù)量聯(lián)系進(jìn)行測(cè)定,確定一個(gè)相關(guān)的數(shù)學(xué)表達(dá)式,再根據(jù)這個(gè)數(shù)學(xué)方程式可以從已知量來(lái)推測(cè)未知量。

    1 問(wèn)題的提出

    表1為某選廠處理量及用電量情況統(tǒng)計(jì)表,根據(jù)表1中幾組關(guān)于選廠處理量x及用電量y的關(guān)系數(shù)據(jù),確定出兩者的關(guān)系。

    表1 某選廠處理量及用電量情況統(tǒng)計(jì)表

    2 問(wèn)題的分析

    選廠的用電量是受很多的因素所決定的,我們?cè)谶@里進(jìn)行分析,假設(shè)主要影響因素為處理量,從而減少在計(jì)算以及統(tǒng)計(jì)上的困難,但是這也在很大的程度上減少了結(jié)果的實(shí)際意義。

    針對(duì)以上所給的兩個(gè)變量之間的關(guān)系,作出回歸分析及借助重要的電子數(shù)學(xué)軟件,從而來(lái)確定這兩個(gè)變量之間的關(guān)系,并計(jì)算出兩者之間的回歸方程,再對(duì)方程的可信度進(jìn)行檢驗(yàn)。

    3 問(wèn)題的解決

    3.1 建立模型

    運(yùn)用回歸分析統(tǒng)計(jì)方法,根據(jù)表1中數(shù)據(jù)初步作出處理量x及用電量y之間的數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖,如圖1,并在散點(diǎn)圖中找出關(guān)于二者之間的初步關(guān)系W。

    圖1 用電量與處理量關(guān)系散點(diǎn)圖

    從散點(diǎn)圖中可以看出,這11個(gè)點(diǎn)分布在一條直線l的附近,從而可以初步認(rèn)為y和x的關(guān)系基本上是線性的,而這些點(diǎn)與直線的偏離是由其他一切隨機(jī)因素影響而成的,因此可以假設(shè)表1中的數(shù)據(jù)有以下的關(guān)系式W:

    yi=β1x+β0+ε

    (1)

    其中β1x+β0表示y隨x的變化而線性變化的部分,ε是一切隨機(jī)因素影響的總和,有時(shí)也稱隨機(jī)誤差,它是不可觀測(cè)其值得隨機(jī)變量,并假定其數(shù)學(xué)期望E(ε)=0,方差Var(ε)=δ2。

    并且ε服從正態(tài)分布N(0,δ2)。X可以是隨機(jī)變量也可以是一般變量,而在以下的討論中,都假定處理量X是一個(gè)隨機(jī)變量,但其值是可以觀測(cè)的,其數(shù)學(xué)期望是處理量X的線性函數(shù):

    E(y)=β1x+β0

    (2)

    這既是用電量Y與處理量X的相關(guān)關(guān)系式。

    對(duì)表1的幾組數(shù)據(jù)觀測(cè)值,由公式(1)可得

    yt=βixt+β0+εt,i=1,2,…,11

    (3)

    各εt是相互獨(dú)立:E(εt)=0,方差Var(εt)=δ2,i=1,2,3,…,11,并且將式(3)稱為一元線性回歸模型。

    3.2 模型求解

    建立一元線性模型(3)后的首要任務(wù)就是根據(jù)所給數(shù)據(jù)求出β1、β0,從而確定兩個(gè)變量之間的關(guān)系W。如圖1所示,坐標(biāo)平面上與所列點(diǎn)“接近”的直線可以有很多條,那么究竟哪一條稱得上“適當(dāng)”呢?從不同的角度出發(fā),可以有很多種考慮。在回歸分析中,為人們普遍采用的準(zhǔn)則是,在每個(gè)xi對(duì)應(yīng)的指標(biāo)實(shí)測(cè)值yi與由(2)式確定的指標(biāo)理論值的離差平方和

    (4)

    為最小的條件下,確定待定系數(shù)β1、β0,這就是最小二乘準(zhǔn)則。

    由上面的分析可知,選擇一條適當(dāng)直線的依據(jù)是最小二乘準(zhǔn)則,這樣便把尋找適當(dāng)直線的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為使Q(β1、β0)達(dá)到最小條件下求出β1和β0的問(wèn)題。

    因?yàn)镼(β1、β0)是β1和β0的非負(fù)二元函數(shù),所以最小值無(wú)疑是存在的。由微分學(xué)中的極值原理可知,待定系數(shù)β1和β0就是所謂正規(guī)方程組的解:

    (5)

    需要說(shuō)明的是,方程組(5)的解對(duì)于不同的樣本是不同的。所以,實(shí)際上由于確定的β1和β0是給定樣本下的估計(jì)值。這種在最小二乘準(zhǔn)則下產(chǎn)生的估計(jì)稱為最小二乘估計(jì)。

    解正規(guī)方程組(5)得:

    (6)

    即處理量x及用電量y之間的線性關(guān)系方程式為:

    y=42.74x+5.19

    (7)

    β1=42.74,說(shuō)明處理量x每增加1萬(wàn)噸時(shí),用電量就增加42.74萬(wàn)度,這表明處理量x及用電量y具有正的線性相關(guān)關(guān)系。

    將這個(gè)回歸方程的圖像與散點(diǎn)圖進(jìn)行比較,并進(jìn)行分析,畫(huà)出二者的關(guān)系如圖2。

    圖2 用電量與處理量線性回歸圖

    可以從圖2中看出表1中的11個(gè)數(shù)據(jù)都比較穩(wěn)定的落在直線的附近,從而可以初步的認(rèn)為模型(3)所確立而得到的回歸方程是有意義的,但是還是要通過(guò)科學(xué)的檢驗(yàn)方法來(lái)檢驗(yàn)它的可信度。

    3.3 模型檢驗(yàn)

    建立經(jīng)驗(yàn)回歸方程的目的在于揭示兩個(gè)相關(guān)變量x與y之間的內(nèi)在關(guān)系,然而對(duì)于任意樣本的觀測(cè)值(xi,yi)(i=1,2,…n)作出的散點(diǎn)圖,即使一眼可以看出x與y之間根本不存在線性關(guān)系,也可以通過(guò)式(6)求出回歸方程yt=βixt+β0,但此時(shí)的回歸方程是毫無(wú)意義的,所以必須有一種方法去檢驗(yàn)回歸方程的可信度,在統(tǒng)計(jì)中稱為回歸顯著性檢驗(yàn)。在此我們采用相關(guān)系數(shù)r檢驗(yàn)法來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P?3)的可信度。

    (8)

    將(8)式分解整理后,得

    其中r就是相關(guān)系數(shù),計(jì)算公式為:

    將表1中數(shù)據(jù)代入,得到r=0.93;

    很顯然

    0〉|r︱=0.93〈1

    即為處理量x及用電量y之間存在著一定的線性關(guān)系且為高度正相關(guān),因此,以上得出的關(guān)于處理量x及用電量Y的回歸方程式y(tǒng)=42.74x+5.19是可信的并且可信度較高。

    4 模型擬合效果

    以上數(shù)據(jù)結(jié)果事實(shí)證明,處理量x及用電量y的回歸方程式是可信的,接下來(lái)我們判斷回歸模型的擬合效果。

    表2 處理量X及用電量Y的原始數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的殘差數(shù)據(jù)

    以縱坐標(biāo)為殘差,橫坐標(biāo)為月份,作出殘差圖來(lái)分析殘差特性,如圖3。

    由圖3可知,7月、10月、1月、4月的殘差點(diǎn)比較大,需要確認(rèn)在收集這幾個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)是否出現(xiàn)了人為的錯(cuò)誤,如果數(shù)據(jù)收集有錯(cuò)誤,就予以糾正,然后重新利用線性回歸模型擬合數(shù)據(jù);如果數(shù)據(jù)收集沒(méi)有錯(cuò)誤,則看看這幾個(gè)月在生產(chǎn)過(guò)程中是否有特殊情況出現(xiàn),尋找其他原因。

    圖3 用電時(shí)間(月)與用電量殘差分析圖

    那么,如何刻畫(huà)模型擬合的精度呢?

    引入指數(shù):

    代入表2中數(shù)據(jù)得

    R2=0.86

    在含有一個(gè)解釋變量的線性模型中,R2恰好等于相關(guān)系數(shù)r的平方,上面我們已經(jīng)計(jì)算r=0.93,因此r2=0.932=0.86與R2相等。

    R2取值越大,則殘差平方和越小,即模型的擬合效果越好,說(shuō)明我們建立的模型與實(shí)際吻合程度很高,同時(shí)也說(shuō)明了我們用電量有86%是受處理量的變化影響的。

    5 結(jié)語(yǔ)

    本文主要針對(duì)實(shí)際問(wèn)題運(yùn)用了統(tǒng)計(jì)學(xué)中的回歸分析的知識(shí)去解決,對(duì)于處理量X及用電量Y的關(guān)系能較為準(zhǔn)確的作出表達(dá)式,這對(duì)實(shí)際有很大的應(yīng)用;在生產(chǎn)過(guò)程中,采用一元線性回歸方程不僅對(duì)用電量、其他生產(chǎn)材料消耗起到了估計(jì)和預(yù)測(cè)作用,而且也為我們提供了比較可靠的科學(xué)依據(jù)。盡管估計(jì)和預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)不是百分之百的準(zhǔn)確,但對(duì)指導(dǎo)生產(chǎn)起到了積極的參考作用。

    [1] 全國(guó)統(tǒng)計(jì)專業(yè)技術(shù)中級(jí)考試資格用書(shū)[C]//統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)理論及相關(guān)知識(shí),2005.

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