以蚊蟲(chóng)為例淺析不同氣溫參數(shù)的多重共線性對(duì)建模的影響
本文選題:氣溫 + 共線性 ; 參考:《中國(guó)媒介生物學(xué)及控制雜志》2015年04期
【摘要】:目的了解常用氣溫參數(shù)的多重共線性,為應(yīng)用相關(guān)參數(shù)建立蟲(chóng)量的溫度驅(qū)動(dòng)消長(zhǎng)模型提供參考。方法應(yīng)用SPSS 13.0軟件分析無(wú)錫市2010年3月至2011年11月每天的平均氣溫(X1)、最高氣溫(X2)、最低氣溫(X3)、18:00時(shí)氣溫(X4)、5日均溫(X5)5個(gè)參數(shù)之間的相關(guān)性,并以本地蚊蟲(chóng)為例經(jīng)向后法診斷了氣溫參數(shù)在蚊密度消長(zhǎng)模型中的多重共線性。結(jié)果各參數(shù)之間呈直線相關(guān),相關(guān)性均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.01)。其中X1與X2的相關(guān)性最高,校正決定系數(shù)(Rc2)=0.959;X4與X5相關(guān)性最低,Rc2=0.811。在以氣溫參數(shù)為自變量建立蚊密度消長(zhǎng)模型時(shí),隨著自變量個(gè)數(shù)的增加,多重共線性程度也增強(qiáng),模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)(R)升高,Rc2降低。結(jié)論氣溫參數(shù)之間存在顯著的自相關(guān),在建模時(shí)存在較強(qiáng)的多重共線性,多重共線性實(shí)際上降低了回歸方程的擬合度,在引入氣溫因子建立相關(guān)模型時(shí)應(yīng)避免同時(shí)應(yīng)用多個(gè)氣溫參數(shù)。
[Abstract]:Objective to study the multiple collinearity of common air temperature parameters, and to provide a reference for the establishment of temperature driven growth and decline model of insect mass by using related parameters. Methods SPSS 13.0 software was used to analyze the correlation among the five parameters of daily mean air temperature of Wuxi from March 2010 to November 2011, the maximum temperature was X _ 2 ~ (2 +), and the minimum temperature was X _ (3) ~ (1) ~ (18: 00). The multiple collinearity of temperature parameters in the model of mosquito density decline was diagnosed with local mosquitoes as an example. Results there was a linear correlation among the parameters, and the correlation was statistically significant (P 0.01). The correlation between X1 and X2 is the highest, and the correlation between X1 and X2 is the lowest. With the increase of the number of independent variables, the degree of multiple collinearity increases, and the complex correlation coefficient increases and Rc2 decreases when the temperature parameters are taken as independent variables. Conclusion there is a significant autocorrelation between air temperature parameters, and there is a strong multiple collinearity in modeling. In fact, multiple collinearity reduces the fitting degree of the regression equation. Multiple temperature parameters should be avoided when introducing air temperature factors to establish correlation model.
【作者單位】: 無(wú)錫市疾病預(yù)防控制中心消毒與媒介生物防制科;
【基金】:無(wú)錫市衛(wèi)生系統(tǒng)科研項(xiàng)目(Q201302)~~
【分類號(hào)】:R384.1
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1865805
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