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        基于多元線性回歸的糧食產(chǎn)量預(yù)測

        2017-06-10 16:16:34田秀芹
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年16期
        關(guān)鍵詞:糧食產(chǎn)量多元線性回歸預(yù)測

        摘 要:文章利用多元線性回歸,對影響全國糧食產(chǎn)量的因素進(jìn)行了分析,得到了回歸方程,并分析了該方程對糧食產(chǎn)量的預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確度。

        關(guān)鍵詞:多元線性回歸;糧食產(chǎn)量;預(yù)測

        糧食的生產(chǎn)和安全是全球最關(guān)注的問題之一,俗話說“民以食為天”,我國從古至今都非常重視糧食問題,一直將糧食的生產(chǎn)放在國民經(jīng)濟的首位。但是中國糧食的生產(chǎn)也面臨很多不利因素,如環(huán)境的污染以及房地產(chǎn)行業(yè)的迅速崛起,使得耕地面積逐漸減少,加上我國人口的不斷增長以及自然災(zāi)害的等因素的影響,糧食問題值得我們積極關(guān)注。本文主要從《中國統(tǒng)計年鑒》,選取2000-2015年間糧食總產(chǎn)量、糧食播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)業(yè)化肥施用量、受災(zāi)面積相關(guān)數(shù)據(jù),建立糧食產(chǎn)量與各因素之間的多元線性回歸模型,然后應(yīng)用該方程對糧食產(chǎn)量做預(yù)測。

        1 建立模型

        建立全國糧食總產(chǎn)量與各影響因素之間的多元回歸模型如下:

        其中,Y為糧食產(chǎn)量,x1、x2、x3、x4、x5分別為糧食播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)業(yè)化肥施用量、受災(zāi)面積。?茁0、?茁1、?茁2、?茁3、?茁4、?茁5為回歸系數(shù),?滋為隨機誤差。

        2 模型的求解與檢驗

        從《中國統(tǒng)計年鑒》中收集糧食產(chǎn)量(Y)、糧食播種面積(x1)、有效灌溉面積(x2)、農(nóng)業(yè)機械總動力(x3)、農(nóng)業(yè)化肥施用量(x4)、受災(zāi)面積(x5)的數(shù)據(jù)見表1:

        將糧食產(chǎn)量(Y)作為因變量、糧食播種面積(x1)、有效灌溉面積(x2)、農(nóng)業(yè)機械總動力(x3)、農(nóng)業(yè)化肥施用量(x4)、受災(zāi)面積(x5)作為自變量,借助Eviews7.2軟件計算,結(jié)果如圖1。

        (1)R2檢驗

        由以上的結(jié)果知,判定系數(shù)R2=0.993488,修訂的判定系數(shù)R2=0.990232接近于1,說明全國的糧食產(chǎn)量與糧食播種面積(x1)、有效灌溉面積(x2)、農(nóng)業(yè)機械總動力(x3)、農(nóng)業(yè)化肥施用量(x4)、受災(zāi)面積(x5)之間有較強的線性相關(guān)性,擬合程度較高。

        (2)統(tǒng)計檢驗

        統(tǒng)計量F=305.1364,取顯著性水平?琢=0.05時,查F分布表知,F(xiàn)的臨界值為F0.05(4,10)=3.48<305.1364,故F檢驗通過,F(xiàn)與x1、x2、x3、x4、x5之間確實存在線性關(guān)系,回歸方程的擬和性很好。

        (3)t檢驗

        從回歸系數(shù)分析的結(jié)果可得t(■1)=2.830213,t(■2)=2.621197,t(■3)=-1.348612,t(■4)=1.862353,t(■5)=-2.604057。取顯著性水平?琢=0.05時,由t分布表可知,t0.025(5)=2.228 顯然:|t(■1)|>t0.025(5),|t(■2)|>t0.025(5),|t(■3)|>t0.025(5),|t(■4)|>t0.025(5),|t(■5)|>t0.025(5)。因此x1、x2、x5通過了顯著性檢驗,x3、x4沒有通過t檢驗。說明糧食播種面積(x1)、有效灌溉面積(x2)、受災(zāi)面積(x5)有顯著性影響。

        上述的回歸模型中,農(nóng)業(yè)機械總動力(x3)的回歸系數(shù)■3=-0.323815,說明在其他條件不變的情況下,農(nóng)業(yè)機械總動力每增加1萬千瓦,糧食產(chǎn)量下降0.323815萬噸,這顯然不合理。而農(nóng)業(yè)化肥施用量(x4)在上述的回歸模型中的系數(shù)又沒通過t檢驗。為確定最優(yōu)的線性回歸預(yù)測方程,考慮剔除自變量x3、x4,再做Y關(guān)于x1、x2、x5的修正線性回歸分析,用Eviews7.2軟件運行計算,所得結(jié)果圖2。

        (1)R2檢驗

        由以上的結(jié)果知,判定系數(shù)R2=0.988503,說明說明全國的糧食產(chǎn)量與糧食播種面積(x1)、有效灌溉面積(x2)、受災(zāi)面積(x5)之間有較強的線性相關(guān)性,擬合程度較高。

        (2)F統(tǒng)計檢驗

        統(tǒng)計量F=343.9049,取顯著性水平?琢=0.05時,查F分布表知,F(xiàn)的臨界值為F0.05(2,12)=3.89<343.9049,故F檢驗通過,Y與x1、x2、x5之間確實存在線性關(guān)系,回歸方程的擬和性很好。

        (3)t檢驗

        從回歸系數(shù)分析的結(jié)果可得

        t(■1)=2.685860,t(■2)=10.30333,t(■5)=-3.602551

        取顯著性水平?琢=0.05時,查t分布表知,t的臨界值為t0.025(12)=2.179

        x1、x2、x5通過了顯著性檢驗,說明糧食播種面積(x1)、有效灌溉面積(x2)、受災(zāi)面積(x5)有顯著性影響。綜上,剔除自變量x3、x4修正后的對糧食產(chǎn)量的回歸預(yù)測方程為:

        Y=0.271549x1+1.112721x2-0.65722x5-29578.90

        為了驗證上述模型的有效性,對2000-2015年糧食產(chǎn)量的實際值與預(yù)測值進(jìn)行比較,得到的數(shù)據(jù)如表2所示。

        通過比較,得出2000-2015年糧食產(chǎn)量實際值與預(yù)測值的相對誤差不超過0.021,因此,該多元線性回歸模型對糧食產(chǎn)量的預(yù)測具有較好的一致性。

        本文運用多元線性回歸的方法,建立了糧食產(chǎn)量與各因素之間的多元線性回歸模型,并對對糧食產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測分析,該回歸方程對糧食產(chǎn)量的預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確度。從多元回歸方程中我們可以得出,糧食播種面積以及灌溉面積是影響糧食產(chǎn)量的主要因素,所以,為使糧食產(chǎn)量的穩(wěn)步增長,一定要保障糧食的播種播種面積同時要加大灌溉設(shè)施的修建,提高農(nóng)作物的灌溉面積。

        參考文獻(xiàn)

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        [2]丁晨芳.組合模型分析方法在我國糧食產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研

        究,2007,28(1):101-103.

        [3]向東進(jìn),李宏偉,劉曉雅.實用多元統(tǒng)計分析[M].武漢:中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)出版社,2005.

        作者簡介:田秀芹(1988,09-),女,河南鹿邑,助教,理學(xué)碩士。

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