桑蠶干繭清潔潔凈等級影響因素的多元線性回歸分析

袁素榮+陳浩+國琳琳

摘要：

清潔和潔凈指標是桑蠶干繭主要的質量指標，也是決定生絲等級的主要項目，研究桑蠶干繭清潔和潔凈對桑蠶干繭和生絲清潔潔凈等級的影響程度，對提高我國繭絲綢產品質量和推動繭絲行業健康發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數據和SPSS軟件進行桑蠶干繭清潔潔凈等級影響因素的多元線性回歸分析。

關鍵詞：桑蠶干繭;生絲;公證檢驗;清潔;潔凈;多元線性回歸分析

清潔和潔凈指標是桑蠶干繭主要的質量指標之一，是構成桑蠶干繭質量要求的重要組成部分，清潔等級和潔凈等級的低者決定清潔潔凈等級[1]。生絲是以桑蠶干繭為原料繭繅制而成，其絲條上時常會產生颣節，颣節可分為特大颣、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、潔凈指標是現行生絲標準規定的主要檢驗項目[3]和決定生絲等級的主要項目[4]，所以研究桑蠶干繭清潔和潔凈對干繭和生絲清潔潔凈等級的影響程度，對提高我國繭絲綢產品質量和推動繭絲行業健康發展等方面有著積極和重要的意義。

1 ? ?數據來源

自2007年9月開始，中國纖維檢驗局組織全國18家承檢機構和實驗室，在江蘇、浙江、山東、廣西、重慶和四川等15個蠶繭主產區，嚴格按照桑蠶干繭公證檢驗實施辦法和操作規程實施桑蠶干繭公證檢驗工作，公證檢驗涵蓋繭絲交易市場、生產企業和使用企業3個主要環節，截至目前，累計公證檢驗桑蠶干繭30萬噸以上，約占同期全國干繭總產量的20%，積累了一系列完整的檢驗數據。本分析采用數據為2011年至2013年實施的全部19938個批次的桑蠶干繭公證檢驗清潔潔凈檢驗結果。

2 ? ?建模工具

SPSS（Statistical Product and Service Solutions）統計產品與服務解決方案，是IBM公司推出的一系列用于統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品。SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等，SPSS統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類[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）是一種統計學上分析數據的方法，目的在于了解兩個或多個變量間是否相關、相關方向與強度，并建立數學模型以便觀察特定變量來預測研究者感興趣的變量。回歸分析是建立因變量y（或稱依變量，反應變量）與自變量x（或稱獨變量，解釋變量）之間關系的模型。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關系，稱為多元線性回歸分析[6]。這里設定兩個自變量指標分別為清潔等級x1，潔凈等級x2，清潔潔凈等級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;ε為剩余殘差，與兩個自變量無關，服從N（0，σ2）。

4 ? ?回歸模型的檢驗

4.1 ?創建SPSS文件

將所需的19938個批次的公證檢驗數據保存在“多元線性回歸分析.sav”中，該數據文件的變量、類型及其標簽見圖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”為因變量，“清潔等級”和“潔凈等級”為自變量，方式選擇“進入”。點擊“繪制”，選擇X軸是標準化的殘差，Y軸是概率，設置輸出的圖為直方圖。分別點擊“繼續”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

模型擬合度檢驗分析結果見表1。

表1 ? ?模型擬合度檢驗模型匯總

注：a為預測變量：（常量）潔凈等級，清潔等級。

由表1可以看出，其R值和調整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

表2為方差分析表。

表2 ? ?方差分析表

注：a為預測變量：（常量）潔凈等級，清潔等級;b為因變量：清潔潔凈等級。

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的線性關系，顯著性檢驗通過。

4.2.3 ?變量顯著性t檢驗

表3為相關系數表。

表3 ? ?相關系數表系數a

注：a為因變量： 清潔潔凈等級。

本分析中因變量清潔潔凈等級y對兩個自變量清潔等級x1和潔凈等級x2回歸的非標準化回歸系數分別為0.055和0.999，對應的顯著性檢驗的t值分別為50.535和3566.193，兩個回歸系數的顯著性水平Sig.=0.000均小于0.05，模型中不存在共線性問題，可以認為自變量對因變量均有顯著影響，該模型的擬合度很高，可以用來預測。經觀察直方圖的形態符合正態分布，我們就可以大體上認為數據的殘差是符合正態分布，可以認為因變量呈正態分布，直方圖見圖2。

圖2 ? ?因變量直方圖

5 ? ?結語

綜合以上分析，桑蠶干繭清潔潔凈等級y與清潔等級x1和潔凈等級x2存在良好的線性相關關系，未標準化時本分析的擬合結果為：

y=-0.328+0.055x1+0.999x2

同時可以看出，清潔等級x1和潔凈等級x2這兩個自變量對因變量清潔潔凈等級y的貢獻值有所不同，潔凈等級貢獻率明顯高于清潔等級貢獻率，即桑蠶干繭的清潔潔凈等級主要是由潔凈等級決定的。依據制絲工藝理論，生絲清潔成績主要是由操作不當造成的，而潔凈成績主要是由原料繭的潔凈成績決定的，所以根據本分析和清潔、潔凈疵點產生的原因分析，桑蠶干繭清潔成績不再是反映原料繭本身內在質量的重要指標。

參考文獻：

[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量分析報告[J].絲綢檢驗，2010，（1）：8-13.

[5]張紅兵. SPSS寶典[M].北京：電子工業出版社，2007.

[6]馬立平. 回歸分析[M].北京：機械工業出版社，2014.

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