《統计学》案例相关回归分析.doc

《统计学》案例——相关回归分析 案例一 质量控制中的简单线性回归分析 1、问题的提出 某石油炼厂的催化装置通过高温及催化剂对原料的作用进行反应，生成各种产品，其中液化气用途广泛、易于储存运输，所以，提高液化气收率，降低不凝气体产量，成为提高经济效益的关键问题。 通过因果分析图和排列图的观察，发现回流温度是影响液化气收率的主要原因，因此，只有确定二者之间的相关关系，寻找适当的回流温度，才能达到提高液化气收率的目的。经认真分析仔细研究，确定了在保持原有轻油收率的前提下，液化气收率比去年同期增长1个百分点的目标，即达到12.24%的液化气收率。 数据的收集 序号 回流温度（℃） 液化气收率（%） 序号 回流温度（℃） 液化气收率（%） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 36 39 43 43 39 38 43 44 37 40 34 39 40 41 44 13.1 12.8 11.3 11.4 12.3 12.5 11.1 10.8 13.1 11.9 13.6 12.2 12.2 11.8 11.1 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 42 43 46 44 42 41 45 40 46 47 45 38 39 44 45 12.3 11.9 10.9 10.4 11.5 12.5 11.1 11.1 11.1 10.8 10.5 12.1 12.5 11.5 10.9 目标值确定之后，我们收集了某年某季度的回流温度与液化气收率的30组数据（如上表），进行简单直线回归分析。 3.方法的确立 设线性回归模型为，估计回归方程为 将数据输入计算机，输出散点图可见，液化气收率y具有随着回流温度x的提高而降低的趋势。因此，建立描述y与x之间关系的模型时，首选直线型是合理的。 从线性回归的计算结果，可以知道回归系数的最小二乘估计值 b0=21.263和b1=-0.229，于是最小二乘直线为 这就表明，回流温度每增加1℃，估计液化气收率将减少0.229%。 （3）残差分析 为了判别简单线性模型的假定是否有效，作出残差图，进行残差分析。 从图中可以看到，残差基本在-0.5—+0.5左右，说明建立回归模型所依赖的假定是恰当的。误差项的估计值s=0.388。 （4）回归模型检验 a.显著性检验 在90%的显著水平下，进行t检验,拒绝域为︱t︱=︱b1/ sb1︱tα/2=1.7011。 由输出数据可以找到b1和sb1，t=b1/ sb1=-0.229/0.022=-10.313，于是拒绝原假设，说明液化气收率与回流温度之间存在线性关系。 b.拟合度检验 判定系数r2=0.792。这意味着液化气收率的样本变差大约有80%可以由它与回流温度的线性关系来解释。 =-0.89 这样，r值为y与x之间存在中高度的负线性关系提供了进一步的证据。 由于n≥30，我们近似确定y的90%置信区间为： =21.263-0.229x±1.282×0.388 = 21.263-0.229x ± 0.497 4、结果分析 由回归直线图可知，要保持液化气收率在12.24%以上，回流温度必须控制在34℃以下。因为装置工艺卡片要求回流温度在33—40℃之间，为确保液化气质量合格，可以将回流温度控制在33—34℃之间。为此，应当采取各项有效措施，改善外部操作环境，将液化气收率控制在目标值范围内。  案例二：轿车生产与GDP等关系研究 中国的轿车生产是否与GDP、城镇居民人均可支配收入、城镇居民家庭恩格尔系数、私人载客汽车拥有量、公路里程等都有密切关系？如果有关系，它们之间是种什么关系？关系强度如何？?（数据见《中国统计年鉴》） （1）?分析轿车生产量与私人载客汽车拥有量之间的关系：? 首先，求的因变量轿车生产量y和自变量私人载客汽车拥有量x1的相关系数r=0.992018,说明两者间存在一定的线性相关关系且正相关程度很强。? ? 然后以轿车生产量为因变量y，私人载客汽车拥有量x1为自变量进行一元线性回归分析，结果如下：? ? ①由回归统计中的R=0.984101看出，所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度很好；? ②估计出的样本回归函数为：?=1.775687+0.206783?x1，说明私人载客汽车拥有量每增加1万辆，轿车生产量增加2067.83辆； ?③由上表中a和β?的p值分别是0.709481543和6.60805E-15，显然a的p值大于显著性水平α=0.05，不能拒绝原假设α=0，而β?的p值远小于显著性水平α=0.05，拒绝原假设β=0，说明私人载客汽车拥有量对轿车生产量有显著影响。 （2）?分析轿车生产量与城镇居民家庭恩格尔