范圣崗 奚書靜

摘 要： 存在多個(gè)指標(biāo)的多元線性回歸模型容易發(fā)生多重共線性問題，利用手動(dòng)剔除法、逐步回歸法、主成分回歸法解決此問題，并構(gòu)造人口遷移對(duì)教育資源沖擊測定模型對(duì)比三者差異。輸出結(jié)果顯示手動(dòng)剔除法與逐步回歸法剔除無效指標(biāo)后對(duì)模型的預(yù)測更具真實(shí)性，而主成分回歸法雖保留了各項(xiàng)指標(biāo)，但其結(jié)果可能是偏離現(xiàn)實(shí)的。

關(guān)鍵詞： 多重共線性;手動(dòng)剔除法;逐步回歸法;主成分回歸法

1 教育資源指標(biāo)的選定與多元線性回歸方程

1.1 教育資源沖擊問題簡介與指標(biāo)選取

人口大量向城鎮(zhèn)進(jìn)行遷移必然會(huì)給當(dāng)?shù)氐慕逃Y源帶來巨大沖擊，當(dāng)發(fā)生教育資源失衡時(shí)，可能導(dǎo)致教師負(fù)擔(dān)加重和教學(xué)場地供應(yīng)不足，最終地區(qū)的教育持續(xù)惡性發(fā)展。表1給出我國某縣教育資源的相關(guān)數(shù)據(jù)，指標(biāo)“師生比”開始從左至右依次設(shè)為x1，x2，…，x6，Y。

1.2 多元線性回歸模型與共線性問題

多元回歸模型Y? ^ -β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε利用最小二乘法（minQ=min∑ m j=1 [Yj-（β0+∑ n i=1 βixij）]2）得的參數(shù)是真實(shí)值的無偏估計(jì)。對(duì)數(shù)據(jù)輸出得到方程：

Y? ^ =-0.015+0.545x1+0.008x2+0.034x3-0.002x4-0.005x5+0.104x6

輸出結(jié)果顯示人均教學(xué)面積與人均圖書冊(cè)數(shù)對(duì)Y成反比，即學(xué)生的人均擁有圖書越多則學(xué)生成績?cè)讲?，這與基本邏輯不符。利用模型輸出方差膨脹系數(shù)VIFi= 1 1-R2i 判斷出多個(gè)指標(biāo)存在多重共線性問題（VIF≥10），出現(xiàn)此原因可能是選取的指標(biāo)存在著高度相關(guān)關(guān)系。

2 共線性問題的改進(jìn)與比對(duì)

2.1 手動(dòng)剔除變量

對(duì)兩個(gè)VIF值偏大的指標(biāo)x5，x6進(jìn)行剔除，得到多元回歸方程：

Y? ^ =-0.035+0.932x1-0.009x2+0.032x3+0.003x4

在手動(dòng)剔除了VIF值偏大的指標(biāo)后，剩余四個(gè)變量做多元回歸擬合后的VIF值均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)：VIF1=4.616，VIF2=5414，VIF3=9.884，VIF4=16.292，并且此模型的統(tǒng)計(jì)量p=000，R2=0.959表明方程有較好的顯著性及對(duì)模型很好的解釋性。根據(jù)x4的VIF值，進(jìn)一步剔除x4得多元回歸模型：Y? ^ =-0039+1.009x1+0.012x2+0.033x3，各系數(shù)均與正常邏輯相符。

2.2 逐步回歸法

逐步回歸中的前進(jìn)法：對(duì)各指標(biāo)與Y? ^ 的一元回歸系數(shù)并進(jìn)行F檢驗(yàn)，記F值的集合為 F（1）1，F(xiàn)（1）2，…，F(xiàn)（1）m ，則F（1）max=max F（1）1，F(xiàn)（1）2，…，F(xiàn)（1）m ，若F（1）max大于給定顯著性水平α下F分布的分位數(shù)Fα（1，n-2），則將F（1）max對(duì)應(yīng)指標(biāo)xiγ作為最終回歸指標(biāo)之一，再將xiγ與其他指標(biāo)兩兩組合對(duì)Y? ^ 做二元回歸方程，并記各二元回歸方程對(duì)應(yīng)F值集合 F（2）1，F(xiàn)（2）2，…，F(xiàn)（2）m-1 的最大值為F（2）max，若F（2）max≤Fα（1，n-3）則停止篩選，選對(duì)應(yīng)的回歸方程為最終結(jié)果，若F（2）max>Fα（1，n-3），再選入下一個(gè)指標(biāo)配對(duì)并做關(guān)于Y? ^ 做三元回歸方程，重復(fù)上述步驟。

利用SPSS軟件進(jìn)行逐步回歸得到最佳的多元回歸方程：Y? ^ =-0.039+1.011x1+0.033x3，逐步回歸的結(jié)果顯示學(xué)生的成績主要與師生比例、教育投入有關(guān)。

2.3 主成分回歸法

主成分回歸法將相關(guān)性強(qiáng)的一組指標(biāo)x1，x2，…xn通過替換Z=AX生成一組滿足協(xié)方差Cov（Zi，Zj）=0（i≠j）的綜合指標(biāo)Z1，Z2，…Zm，其中Z=（Z1，Z2，…Zm）T，A=（αi，j）m×n，X=（α1，α2，…，αn）T。通過指標(biāo)的協(xié)方差矩陣的特征值大小順序確定主成分Z1，Z2，…Zm，使其累計(jì)貢獻(xiàn)率∑ m j=1 γj/∑ m i=1 γi≥0.8。主成分進(jìn)行多元回歸有Y? ^ =μ0+μ1Z1+μ2Z2+…+μnZn+ε，再結(jié)合各指標(biāo)在主成分上的載荷系數(shù)得到最終結(jié)果。由于各指標(biāo)呈高度相關(guān)性，此處較為特殊的是僅提取一個(gè)累計(jì)貢獻(xiàn)率為86.70%的主成分Z，下表為各指標(biāo)對(duì)Z的載荷系數(shù)：

給出Z與Y的回歸方程Y? ^ =0.064+0.011Z，再代入上表中的載荷系數(shù)得Y? ^ =0.064+0.009735x1+0.00979x2+0.010318x3+0.010824x4+0.010153x5+0.010604x6。主成分回歸雖然保留了六個(gè)指標(biāo)，但是明顯的缺陷是Y? ^ 的下限為0.064。

3 人口遷移對(duì)教育資源沖擊測定

設(shè)X1，X2，…，X6分別為地區(qū)原有教師數(shù)、高級(jí)教師數(shù)、教育經(jīng)費(fèi)投入（千元）、教學(xué)面積、圖書數(shù)、設(shè)備數(shù)，原有學(xué)生數(shù)為Q0，則xi= Xi Q （i≠2），x2= X2 X1 ，學(xué)生增加ΔQ后有Q1=Q0+ΔQ，則人口遷移的沖擊率為 |Y? ^ Q-Y? ^ Q1| Y? ^ Q 。

例：某地區(qū)原有學(xué)生數(shù)為Q0=2000人，X1=100，X2=5，X3=2500，X4=1000，X5=2500，X6=300，學(xué)生增加量為ΔQ=500，對(duì)沖擊率測定：

4 結(jié)語

通過測定發(fā)現(xiàn)手動(dòng)剔除法與逐步回歸法有著一定的相似性，而主成分回歸法與其他兩方法差異較大。其主要原因是主成分回歸法雖然保留了各項(xiàng)指標(biāo)，但對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)賦予的系數(shù)較小，導(dǎo)致結(jié)果對(duì)于各項(xiàng)指標(biāo)不敏感。在改進(jìn)多重共線性問題時(shí)，若主成分回歸法賦予常數(shù)項(xiàng)系數(shù)過大時(shí)，應(yīng)該考慮慎用此方法。

參考文獻(xiàn)：

[1]蔡素麗.多元線性回歸模型應(yīng)用實(shí)證分析[J].廊坊師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，17（04）：5-8.

[2]魏紅燕.回歸分析中多重共線性的診斷與處理[J].周口師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2019，36（02）：11-15.

項(xiàng)目： 大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃：201910602262

作者簡介： 范圣崗（1998—），男，漢族，廣西柳州人，本科，研究方向：生物數(shù)學(xué)、應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì)。