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消防員受傷人數(shù)非線(xiàn)性回歸模型建立及分析

2020-12-09 08:18:20王林
科技與創(chuàng)新 2020年23期
關(guān)鍵詞:隊(duì)伍分析模型

王林

(云南省昆明市官渡區(qū)應(yīng)急管理部消防救援局昆明訓(xùn)練總隊(duì),云南 昆明 650217)

2018-11-09,習(xí)近平總書(shū)記向國(guó)家綜合性消防救援隊(duì)伍授旗并致訓(xùn)詞。他指出,長(zhǎng)期以來(lái),消防隊(duì)伍作為同老百姓貼得最近、聯(lián)系最緊的隊(duì)伍,有警必出、聞警即動(dòng),奮斗在人民群眾最需要的地方,特別是在重大災(zāi)害事故面前,你們不畏艱險(xiǎn)、沖鋒在前,作出了突出貢獻(xiàn)。改革轉(zhuǎn)制以來(lái),消防救援隊(duì)伍作為應(yīng)急救援的主力軍和國(guó)家隊(duì),出警次數(shù)逐漸增多,受傷風(fēng)險(xiǎn)不斷加大,每年都有少部分消防員在出警執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中受傷。文章依據(jù)2018 年中國(guó)消防救援年鑒,截取2007—2018 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),利用SPSS 數(shù)據(jù)處理與分析軟件進(jìn)行求解和建立非線(xiàn)性回歸指數(shù)函數(shù)模型,并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)和分析[1]。

1 非線(xiàn)性回歸模型及其轉(zhuǎn)換

回歸分析中,一元和多元線(xiàn)性回歸模型都是假設(shè)因變量跟自變量之間具有一定的線(xiàn)性關(guān)系。然而在現(xiàn)實(shí)情況中,線(xiàn)性關(guān)系和非線(xiàn)性關(guān)系問(wèn)題都存在,在很多情形下,線(xiàn)性回歸模型反映出來(lái)的客觀(guān)性不如非線(xiàn)性回歸模型。

式(1)中:Z為因變量,為受傷人數(shù);y為自變量,為序號(hào);η、λ為回歸系數(shù)。

要求消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)Z對(duì)序號(hào)y的回歸方程,先對(duì)公式兩邊取對(duì)數(shù),把非線(xiàn)性關(guān)系轉(zhuǎn)換成線(xiàn)性關(guān)系,然后通過(guò)解決線(xiàn)性回歸方程后再進(jìn)行轉(zhuǎn)換[5]。

對(duì)公式(1)兩邊取對(duì)數(shù)得:

令s=㏑Z,α=㏑η,t=y,根據(jù)公式(2)得:

2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

文章數(shù)據(jù)來(lái)源于2018 年中國(guó)消防救援年鑒,截取2007—2018 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。其中2007 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是93 人,2008 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是108 人,2009 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是56 人,2010 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是21 人,2011 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是49人,2012 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是22 人,2013 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是37 人,2014 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是16人,2015 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是92 人,2016 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是33 人,2017 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是5 人,2018 年全國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)是11 人[6],并且規(guī)定2007 年、2008 年、2009 年、2010 年、2011 年、2012 年、2013 年、2014 年、2015 年、2016 年、2017 年、2018 年的對(duì)應(yīng)序號(hào)分別為1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12[7]。根據(jù)以上數(shù)據(jù)建立如表1所示的表格。

表1 2007—2018 年中國(guó)消防員受傷人數(shù)統(tǒng)計(jì)表

3 SPSS 軟件求解并建模

SPSS 是國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司或萬(wàn)國(guó)商業(yè)機(jī)器公司(IBM)推出的一系列用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析的軟件產(chǎn)品,應(yīng)用范圍及其廣泛,可以用在社會(huì)科學(xué)、自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)等領(lǐng)域。中國(guó)很多影響力較強(qiáng)的期刊都會(huì)運(yùn)用SPSS 軟件的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)管理、圖表制作等功能。SPSS統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程包括相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型等,而且每類(lèi)還可以分為多個(gè)統(tǒng)計(jì)過(guò)程,如回歸分析可以分為線(xiàn)性回歸、非線(xiàn)性回歸、Logistic 回歸等。另外,SPSS 軟件分析出來(lái)的結(jié)果直觀(guān)明了、容易看懂,而且還可以不用闡明SPSS 分析的詳細(xì)過(guò)程,這樣將給非統(tǒng)計(jì)專(zhuān)業(yè)人士工作帶來(lái)極大的好處[8]。

下面結(jié)合表1 數(shù)據(jù),利用SPSS 軟件求解,得到如表2所示的數(shù)據(jù)。

表2 回歸系數(shù)匯總表

由表2 回歸系數(shù)匯總表數(shù)據(jù)可知,a=4.616,λ=-0.176。

根據(jù)公式(3)可得:

因s=㏑Z,α=㏑η,t=y,結(jié)合式(4)可得:

又因α=㏑η=4.616,則有η=eα=e4.616=101.089。

因此整理可得非線(xiàn)性回歸指數(shù)函數(shù)模型為:

4 檢驗(yàn)和分析

從表2 可以看出,ρ=0.0 15?0.05,說(shuō)明模型通過(guò)F檢驗(yàn),即模型有意義。另外,ρ=0. 015?0.05,說(shuō)明自變量序號(hào)y對(duì)因變量Z有影響關(guān)系。由于標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為-0.677,則表明用非線(xiàn)性回歸指數(shù)曲線(xiàn)進(jìn)行回歸分析,在一定程度上反映了中國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)的趨勢(shì)。因此,可以根據(jù)建立的非線(xiàn)性回歸指數(shù)函數(shù)模型對(duì)未來(lái)中國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

5 結(jié)語(yǔ)

文章根據(jù)2007—2018 年中國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù),利用SPSS 數(shù)據(jù)處理與分析軟件進(jìn)行求解和建立非線(xiàn)性回歸指數(shù)函數(shù)模型,并可以根據(jù)建立的模型對(duì)以后中國(guó)消防救援隊(duì)伍接警出動(dòng)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中消防員受傷人數(shù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

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