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    SPSS軟件在煤質(zhì)指標(biāo)分析中的應(yīng)用探索

    2018-11-16 09:46:00楊青文
    科學(xué)與財富 2018年28期

    楊青文

    摘 要:文章列舉了若干使用SPSS軟件進(jìn)行煤質(zhì)指標(biāo)分析的案例,通過對統(tǒng)計分析結(jié)果的。

    關(guān)鍵詞:SPSS;控制圖;正態(tài)分布;線性回歸

    1 引言

    SPSS是IBM公司推出的一系列用于統(tǒng)計學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù)的總稱,具有自動統(tǒng)計繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全的數(shù)理統(tǒng)計分析軟件。本文以版本IBM SPSS Statistics 19為例,就其在煤質(zhì)指標(biāo)分析中的應(yīng)用進(jìn)行一些探索。

    2 控制圖

    SPSS支持直接的Excel數(shù)據(jù)表導(dǎo)入功能,打開SPSS軟件,在文件一欄選擇打開數(shù)據(jù),點(diǎn)開之后在文件類型中選擇Excel(*.xls, *xlsx, *xlsm)。

    2.1數(shù)據(jù)前處理

    先進(jìn)入描述統(tǒng)計的頻率子菜單,選擇變量Mt,統(tǒng)計量選擇偏度和峰度,點(diǎn)擊確定。看偏度系數(shù)和峰度系數(shù),如果均小于1,那么符合正態(tài)分布,可以進(jìn)行下一步控制圖分析。

    2.2選則過程度量和定義子組

    過程度量為全水分,定義子組為批次編號。

    2.3設(shè)定選項、控制規(guī)則

    選項sigma的數(shù)目為3,最小子組大小為2.不顯示由缺失值定義的子組。X條形圖、R圖、s圖的控制規(guī)則,勾選所有選項,在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)分析需求確定所需要的控制規(guī)則。

    2.4繪出控制圖

    可以觀察出倒數(shù)兩個點(diǎn)以及倒數(shù)第四個點(diǎn)是違反規(guī)則的異常點(diǎn),違反規(guī)則見下表X條形圖規(guī)則違反。

    3 個點(diǎn)違反控制規(guī)則。

    3 發(fā)熱量回歸分析與正態(tài)分布檢驗(yàn)

    3.1 數(shù)據(jù)操作

    某礦煤質(zhì)統(tǒng)計指標(biāo);選中描述統(tǒng)計-頻率-選擇變量Mt、Aar、Ad、Qgr,d、Qnet,ar,統(tǒng)計量選擇偏度和峰度,點(diǎn)擊確定。看偏度系數(shù)和峰度系數(shù),如果均小于1,那么符合正態(tài)分布。

    對于新礦點(diǎn):累積6組以上用該模型,6組之前用相近的礦點(diǎn)公式進(jìn)行診斷。

    3.2 線性擬合

    正態(tài)分布檢驗(yàn)完畢,進(jìn)行線性擬合,參數(shù)選擇如下:

    (1)線性回歸統(tǒng)計量?;貧w系數(shù)選擇“估計”,選擇“模擬擬合度”,殘差選擇“Durbin - Watson(U)”和個案診斷,離群值填“3”標(biāo)準(zhǔn)差。其他選項均不選。

    (2)線性回歸繪制。Y(Y)選擇DEPENDENT,X2(X)選擇DRESID。

    (3)線性回歸保存。預(yù)測值選擇“未標(biāo)準(zhǔn)化”,殘差選擇“未標(biāo)準(zhǔn)化”,預(yù)測區(qū)間選擇“均值”、“置信區(qū)間95%”,勾選“包含協(xié)方差矩陣”。系數(shù)統(tǒng)計、影響統(tǒng)計量、距離等參數(shù)不選。

    (4)線性回歸選項。使用F的概率,進(jìn)入0.05,刪除0.10;勾選“在等式中包含常量”和“按對排除個案”。

    3.3 數(shù)據(jù)分析

    Qgr,d與Ad,Qnet,ar與Mt、Aar的擬合結(jié)果為:

    ①Q(mào)gr,d = 34.241 - 0.388Ad;

    ②Qnet,ar = 33.762 - 0.390Mt - 0.390Aar;

    以公式②為例:

    (1)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)觀察調(diào)整R方值,為0.985,非常接近1,表示自變量對因變量的解釋很好,能達(dá)到98.5%。

    a. 預(yù)測變量: (常量), 收到基灰分Aar, 全水分Mt。

    b. 因變量: 收到基低位熱值Qnet,ar

    (2)F檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)是對擬合的回歸模型整體的方差檢驗(yàn)值,觀察回歸曲線的F檢驗(yàn)sig值,如果小于0.05說明整個回歸模型有顯著作用,F(xiàn)統(tǒng)計量值與Fα(1,n-2)進(jìn)行比較(顯著性水平,一般取0.05),F(xiàn)>Fα(1,n-2),拒絕H0,表明回歸效果顯著,F(xiàn)≤Fα(1,n-2),接受H0,此時回歸效果不顯著。

    (3)各個自變量的t檢驗(yàn)sigma值,t統(tǒng)計量值的正負(fù)表示該自變量對因變量的影響是正還是負(fù)。|t|>tα(n-2),拒絕H0,回歸效果顯著;|t|≤tα(n-2),接受H0,回歸效果不顯著。

    (4)計算出Qgr,d = 24.200MJ/kg,實(shí)際測量值為Qgr,d = 24.388MJ/kg,相差-188J/g。計算值Qnet,ar = 20.978MJ/kg,實(shí)際測量值為Qnet,ar = 21.147MJ/kg,相差-169J/g。

    4 結(jié)語

    煤質(zhì)指標(biāo)間其他指標(biāo)也存在較強(qiáng)的聯(lián)系,如發(fā)熱量和水分、揮發(fā)分、灰分、硫分、氫值間的關(guān)系,碳值與氫值的關(guān)系,以及其他,本文只是冰山一角,拋磚引玉。借助SPSS這樣強(qiáng)大的數(shù)理統(tǒng)計軟件,可以以更具體量化的方式去衡量已知的物理關(guān)系,并啟發(fā)幫助我們尋找更多的未知的潛在聯(lián)系。

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