王林
摘要:文章根據(jù)2009~2018年火災(zāi)受傷人數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用多元線性回歸方法,以電器火災(zāi)占比、生活用火不慎火災(zāi)占比、其他火災(zāi)占比為自變量,受傷人數(shù)為因變量建立多元線性回歸模型,結(jié)果表明,生活用火不慎火災(zāi)占比、其他火災(zāi)占比對(duì)受傷人數(shù)產(chǎn)生顯著性。
關(guān)鍵詞:受傷人數(shù);多元線性回歸;回歸模型;顯著性
隨著社會(huì)的快速發(fā)展,我國(guó)火災(zāi)頻頻出現(xiàn),每年都有許多人在火災(zāi)中受傷。文章截取2009~2018年火災(zāi)受傷人數(shù)、電器火災(zāi)占比、生活用火不慎火災(zāi)占比、其他火災(zāi)占比統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立多元線性回歸模型,并對(duì)模型進(jìn)行回歸分析。
一、收集數(shù)據(jù)
文章從中國(guó)消防救援年鑒中截取了2009~2018 年火災(zāi)中受傷人數(shù)、電器火災(zāi)占比、生活用火不慎火災(zāi)占比、其他火災(zāi)占比的相關(guān)數(shù)據(jù)收集如下表。
二、求解并建模
將表1中的數(shù)據(jù)上傳到SPSS軟件中,進(jìn)入線性回歸,點(diǎn)擊開(kāi)始分析可得線性回歸分析結(jié)果。
按照電器火災(zāi)占比t1(%)、生活用火不慎火災(zāi)占比t2(%)、其他火災(zāi)占比t3(%)為自變量,受傷人數(shù)s(人/每年)為因變量,建立多元回歸模型 。根據(jù)表2數(shù)據(jù),可知多元線性回歸模型表達(dá)式如下:
三、研究與分析
從上表2可以看出,模型R方值為0.778,它是反映電器火災(zāi)占比t1、生活用火不慎火災(zāi)占比t2、其他火災(zāi)占比t3對(duì)受傷人數(shù)s的聯(lián)合影響程度。然后采用方差分析法(F檢驗(yàn))對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),其中F=6.992,p=0.022<0.05,也即說(shuō)明三個(gè)自變量至少一項(xiàng)會(huì)對(duì)因變量產(chǎn)生影響關(guān)系。因?yàn)殡娖骰馂?zāi)所占比、生活用火不慎火災(zāi)占比、其他火災(zāi)占比的回歸系數(shù)值分別為7.038(t=0.176,p=0.866>0.05)、198.642(t=2.475,p=0.048<0.05)、113.430(t=4.270,p=0.005<0.01),所以電器火災(zāi)所占比t1并不會(huì)對(duì)受傷人數(shù)s產(chǎn)生影響關(guān)系,生活用火不慎火災(zāi)占比t2、其他火災(zāi)占比t3會(huì)對(duì)受傷人數(shù)s產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。
四、結(jié)語(yǔ)
文章通過(guò)建立模型,對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)得出生活用火不慎火災(zāi)占比t2,其他火災(zāi)占比t3會(huì)對(duì)受傷人數(shù)s產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。但是電器火災(zāi)所占比t1并不會(huì)對(duì)受傷人數(shù)s產(chǎn)生影響關(guān)系。
參考文獻(xiàn):
[1]楊雯婷.多元線性回歸在廣西糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].科技展望,2015(30):149.
[2] 李智錄,李抗彬. 雪冰融水型洪水預(yù)報(bào)模型建立與應(yīng)用[J].西安理工大學(xué)學(xué)報(bào),2006(03):253-256.
[3]范廷賓,王明.火燒云鉛鋅礦礦石小塊體重多元線性回歸模型建立及檢驗(yàn)[J].地質(zhì)學(xué)刊,2017(03):410-414.
[4]應(yīng)急管理部消防救援局.2018中國(guó)消防年鑒[M].北京:應(yīng)急管理部出版社,2018.
[5]徐志勝.安全系統(tǒng)工程[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2016:185-186.
[6]The SPSSAU project (2020). SPSSAU. (Version 20.0)[Online Application Software].Retrieved from https://www.spssau.com.
作者簡(jiǎn)介:
王林(1989—),男,漢族,碩士研究生,助理工程師,研究方向:滅火救援。