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        基于PCR的全球平均氣溫研究

        2019-06-09 10:24:00段曉鳴
        大經(jīng)貿(mào) 2019年4期

        段曉鳴

        【摘 要】 本文運(yùn)用主成分回歸的方法研究了全球平均氣溫與CO2,N2O,CFC.11,CFC.12,TSI,Aerosols六個(gè)自變量之間的關(guān)系,選取了自1983年5月到2008年12月的數(shù)據(jù),得到了影響氣溫的主要因素及其大致的影響程度。

        【關(guān)鍵詞】 全球變暖 主成分 回歸分析 PCR

        1.引言

        眾所周知,全球變暖是威脅人類生存的一大問題,在過去幾十年中,全球平均氣溫有所升高,全球變暖會(huì)導(dǎo)致海平面上升和極端天氣頻現(xiàn)等問題,影響人們的正常生活。本文運(yùn)用PCR(主成分回歸分析,是以主成分為自變量進(jìn)行的回歸分析)研究了全球平均氣溫與上述六個(gè)自變量的關(guān)系。

        2.全球平均氣溫案例研究

        2.1主成分分析

        建立多元回歸模型為,因變量為emp(全球平均氣溫與一個(gè)參考值之差),利用R軟件得:

        回歸方程和系數(shù)均通過了擬合優(yōu)度檢驗(yàn),但X2和X3的系數(shù)為負(fù),CFCS(氟氯烴化合物)是具有強(qiáng)烈增溫效應(yīng)的溫室氣體,與因變量負(fù)相關(guān)與實(shí)際情況不符。猜測(cè)該回歸模型具有較為嚴(yán)重的多重共線性。檢驗(yàn)得K=2.015048e+20,有非常嚴(yán)重的多重共線性,對(duì)變量作主成分回歸,

        前四個(gè)主成分已達(dá)到99%的貢獻(xiàn)率,考慮選擇四個(gè)主成分作進(jìn)一步的分析。

        2.2建立修正后的回歸模型

        利用提取的四個(gè)主成分建立新的回歸模型

        上述結(jié)果得到的是響應(yīng)變量與主成分的關(guān)系,應(yīng)用起來不方便,做變換得到回歸方程為:

        2.3回歸模型的檢驗(yàn)與解釋

        調(diào)整后的R2為61%,擬合較好;F檢驗(yàn)的p值接近于0,回歸方程顯著;在0.05的顯著性水平下,各回歸系數(shù)均可通過檢驗(yàn)。

        在其它條件不變的情況下,CO2含量每增加一個(gè)單位,平均氣溫平均上升0.03940850個(gè)單位,其他變量以此類推進(jìn)行解釋。

        3.結(jié)論

        本文運(yùn)用PCR分析得出六個(gè)自變量對(duì)因變量均有顯著影響,為防止進(jìn)一步變暖,應(yīng)嚴(yán)格控制污染物排放量,,改革能源結(jié)構(gòu),從根源上解決全球變暖問題,是我們每個(gè)人的責(zé)任。

        【參考文獻(xiàn)】

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