桑蠶干繭清潔潔凈等級(jí)影響因素的多元線性回歸分析

袁素榮+陳浩+國琳琳

摘要：

清潔和潔凈指標(biāo)是桑蠶干繭主要的質(zhì)量指標(biāo)，也是決定生絲等級(jí)的主要項(xiàng)目，研究桑蠶干繭清潔和潔凈對(duì)桑蠶干繭和生絲清潔潔凈等級(jí)的影響程度，對(duì)提高我國繭絲綢產(chǎn)品質(zhì)量和推動(dòng)繭絲行業(yè)健康發(fā)展等方面有著積極和重要的意義。本文利用近年來的桑蠶干繭公證檢驗(yàn)數(shù)據(jù)和SPSS軟件進(jìn)行桑蠶干繭清潔潔凈等級(jí)影響因素的多元線性回歸分析。

關(guān)鍵詞：桑蠶干繭;生絲;公證檢驗(yàn);清潔;潔凈;多元線性回歸分析

清潔和潔凈指標(biāo)是桑蠶干繭主要的質(zhì)量指標(biāo)之一，是構(gòu)成桑蠶干繭質(zhì)量要求的重要組成部分，清潔等級(jí)和潔凈等級(jí)的低者決定清潔潔凈等級(jí)[1]。生絲是以桑蠶干繭為原料繭繅制而成，其絲條上時(shí)常會(huì)產(chǎn)生颣節(jié)，颣節(jié)可分為特大颣、大颣、中颣和小颣四種，其中特大颣、大颣、中颣屬于清潔范疇，小颣屬于潔凈范疇[2]，清潔、潔凈指標(biāo)是現(xiàn)行生絲標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的主要檢驗(yàn)項(xiàng)目[3]和決定生絲等級(jí)的主要項(xiàng)目[4]，所以研究桑蠶干繭清潔和潔凈對(duì)干繭和生絲清潔潔凈等級(jí)的影響程度，對(duì)提高我國繭絲綢產(chǎn)品質(zhì)量和推動(dòng)繭絲行業(yè)健康發(fā)展等方面有著積極和重要的意義。

1 ? ?數(shù)據(jù)來源

自2007年9月開始，中國纖維檢驗(yàn)局組織全國18家承檢機(jī)構(gòu)和實(shí)驗(yàn)室，在江蘇、浙江、山東、廣西、重慶和四川等15個(gè)蠶繭主產(chǎn)區(qū)，嚴(yán)格按照桑蠶干繭公證檢驗(yàn)實(shí)施辦法和操作規(guī)程實(shí)施桑蠶干繭公證檢驗(yàn)工作，公證檢驗(yàn)涵蓋繭絲交易市場、生產(chǎn)企業(yè)和使用企業(yè)3個(gè)主要環(huán)節(jié)，截至目前，累計(jì)公證檢驗(yàn)桑蠶干繭30萬噸以上，約占同期全國干繭總產(chǎn)量的20%，積累了一系列完整的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。本分析采用數(shù)據(jù)為2011年至2013年實(shí)施的全部19938個(gè)批次的桑蠶干繭公證檢驗(yàn)清潔潔凈檢驗(yàn)結(jié)果。

2 ? ?建模工具

SPSS（Statistical Product and Service Solutions）統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案，是IBM公司推出的一系列用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品。SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等，SPSS統(tǒng)計(jì)分析過程包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類[5]。本分析使用IBM SPSS Statistics 19作為建模工具。

3 ? ?多元線性回歸模型

回歸分析（Regression Analysis）是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法，目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來預(yù)測研究者感興趣的變量?；貧w分析是建立因變量y（或稱依變量，反應(yīng)變量）與自變量x（或稱獨(dú)變量，解釋變量）之間關(guān)系的模型。如果回歸分析中包括兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關(guān)系，稱為多元線性回歸分析[6]。這里設(shè)定兩個(gè)自變量指標(biāo)分別為清潔等級(jí)x1，潔凈等級(jí)x2，清潔潔凈等級(jí)y作為因變量，并建立如下的多元線性回歸模型：

y=β0+β1x1+β2x2+ε

其中：β0、β1、β2分別為未知參數(shù);ε為剩余殘差，與兩個(gè)自變量無關(guān)，服從N（0，σ2）。

4 ? ?回歸模型的檢驗(yàn)

4.1 ?創(chuàng)建SPSS文件

將所需的19938個(gè)批次的公證檢驗(yàn)數(shù)據(jù)保存在“多元線性回歸分析.sav”中，該數(shù)據(jù)文件的變量、類型及其標(biāo)簽見圖1。

圖1 ? ?多元線性回歸分析.sav文件

4.2 ?回歸分析

操作步驟如下：單擊“分析”“回歸”“線性”，選擇“清潔潔凈等級(jí)”為因變量，“清潔等級(jí)”和“潔凈等級(jí)”為自變量，方式選擇“進(jìn)入”。點(diǎn)擊“繪制”，選擇X軸是標(biāo)準(zhǔn)化的殘差，Y軸是概率，設(shè)置輸出的圖為直方圖。分別點(diǎn)擊“繼續(xù)”和“確定”后生成“多元線性回歸分析.spv”文件。

4.2.1 ?模型擬合度檢驗(yàn)

模型擬合度檢驗(yàn)分析結(jié)果見表1。

表1 ? ?模型擬合度檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥R總

注：a為預(yù)測變量：（常量）潔凈等級(jí)，清潔等級(jí)。

由表1可以看出，其R值和調(diào)整R方均很接近1，所以其模型擬合度很好。

4.2.2 ?方差分析顯著性F檢驗(yàn)

表2為方差分析表。

表2 ? ?方差分析表

注：a為預(yù)測變量：（常量）潔凈等級(jí)，清潔等級(jí);b為因變量：清潔潔凈等級(jí)。

由表2可以看到Sig.值為0.000，顯然小于0.05，說明因變量分別和自變量存在真實(shí)的線性關(guān)系，顯著性檢驗(yàn)通過。

4.2.3 ?變量顯著性t檢驗(yàn)

表3為相關(guān)系數(shù)表。

表3 ? ?相關(guān)系數(shù)表系數(shù)a

注：a為因變量： 清潔潔凈等級(jí)。

本分析中因變量清潔潔凈等級(jí)y對(duì)兩個(gè)自變量清潔等級(jí)x1和潔凈等級(jí)x2回歸的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為0.055和0.999，對(duì)應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)的t值分別為50.535和3566.193，兩個(gè)回歸系數(shù)的顯著性水平Sig.=0.000均小于0.05，模型中不存在共線性問題，可以認(rèn)為自變量對(duì)因變量均有顯著影響，該模型的擬合度很高，可以用來預(yù)測。經(jīng)觀察直方圖的形態(tài)符合正態(tài)分布，我們就可以大體上認(rèn)為數(shù)據(jù)的殘差是符合正態(tài)分布，可以認(rèn)為因變量呈正態(tài)分布，直方圖見圖2。

圖2 ? ?因變量直方圖

5 ? ?結(jié)語

綜合以上分析，桑蠶干繭清潔潔凈等級(jí)y與清潔等級(jí)x1和潔凈等級(jí)x2存在良好的線性相關(guān)關(guān)系，未標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)本分析的擬合結(jié)果為：

y=-0.328+0.055x1+0.999x2

同時(shí)可以看出，清潔等級(jí)x1和潔凈等級(jí)x2這兩個(gè)自變量對(duì)因變量清潔潔凈等級(jí)y的貢獻(xiàn)值有所不同，潔凈等級(jí)貢獻(xiàn)率明顯高于清潔等級(jí)貢獻(xiàn)率，即桑蠶干繭的清潔潔凈等級(jí)主要是由潔凈等級(jí)決定的。依據(jù)制絲工藝?yán)碚?，生絲清潔成績主要是由操作不當(dāng)造成的，而潔凈成績主要是由原料繭的潔凈成績決定的，所以根據(jù)本分析和清潔、潔凈疵點(diǎn)產(chǎn)生的原因分析，桑蠶干繭清潔成績不再是反映原料繭本身內(nèi)在質(zhì)量的重要指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

[1] GB/T 9176—2006 桑蠶干繭[S].

[2]陳文興. 蠶絲加工工程[M].北京：中國紡織出版社，2013.

[3]GB/T 1797—2008 生絲[S].

[4]吳靜. 2009年度全國出口生絲質(zhì)量分析報(bào)告[J].絲綢檢驗(yàn)，2010，（1）：8-13.

[5]張紅兵. SPSS寶典[M].北京：電子工業(yè)出版社，2007.

[6]馬立平. 回歸分析[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2014.

（作者單位：袁素榮，江蘇省淮安市纖維檢驗(yàn)所;陳浩，山東省纖維檢驗(yàn)局;國琳琳，山東省泰安市紡織纖維檢驗(yàn)所）