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品牌战略与电子商务 基于回归分析预测生产用电量 张 俊 (云南华联锌铟股份有限公司，云南 文山 663701) 摘 要：针对在实际生产运行 中，公司对未来的用电量等一系列材料难以-N~1及估算这一难题 ，就此实际问 题运用统计学中回归分析的一元线性回归分析的统计方法，以处理量与用电量情况为例推理出其他材料消耗量 线性关系，首先确定两者的相关关系，并确立出较为合理的回归方程，再对其可信度进行统计检验，通过残差来判 断模型拟合的效果 。 关键词：回归分析 ；回归方程；r检验法；残差分析法 中图分类号：F27 文献标识码：A 文章编号：1672—3198(2016)03—0066—02 回归分析是统计学中重要的一种数据统计分析思 想。它是研究变量之间相互关系的具体形式，为估算 和预测提供一个重要的方法。首先对具有相关关系的 变量之间的数量联系进行测定，确定一个相关的数学 表达式，再根据这个数学方程式可以从已知量来推测 未知量 。 l 问题的提出 图 1 用电量与处理量关系散点图 表 1为某选厂处理量及用电量情况统计表，根据 系式W ： 表 1中几组关于选厂处理量 X及用电量 Y的关系数 yi—pjx+ +￡ (1) 据 ，确定出两者的关系。 其中p1x+p0表示 Y随 X的变化而线性变化的部 表 1 某选厂处理量及用电量情况统计表 分 ，e是一切随机因素影响的总和，有时也称随机误差， 处理最 它是不可观测其值得随机变量，并假定其数学期望 E l686 22 18．8 l8．5 22．9 19．2 19．8 25 】9 22 25 (万 t) (￡)一0，方差 Var(￡)一52。 用电域 7 5 )【)(1)‘ 7。5 782 887 841 … 7 R31 961 1n27 并且 ￡服从正态分布 N(0， )。X可以是随机变 2 问题的分析 量也可 以是一般变量，而在 以下的讨论中，都假定处理 选厂的用电量是受很多 的因素所决定的，我们在 量 x是一个随机变量，但其值是可以观测的，其数学期 这里进行分析，假设主要影响因素为处理量 ，从而减少 望是处理量 X的线性函数： 在计算以及统计上 的困难，但是这也在很大的程度上 E(y)一口1X十I30 (2) 减少了结果的实际意义。 这既是用电量 Y与处理量 X的相关关系式。 针对以上所给的两个变量之间的关系，作出回归 对表 1的几组数据观测值，由公式 (1)可得 分析及借助重要的电子数学软件，从而来确定这两个 Yt—J3iXt+f3o+ ￡t，i— 2，…，ll (3) 变量之间的关系，并计算出两者之间的回归方程，再对 各 ￡t是相互独立：E(￡1)一0，方差 Var(￡t)= ，i 方程的可信度进行检验。 一 1，2，3，…，l1，并且将式(3)称为一元线性 回归模型。 3 问题的解决 3．2 模型求解 3．1 建立模型 建立一元线性模型 (3)后的首要任务就是根据所 运用回归分析统计方法，根据表 1中数据初步作