6
5.1.1 问题一模型的建立
Step1.确定自变量与因变量
因变量为 4 个质量评价指标，设质量评价指标 A 为
1
y
，B 为
2
y
，C 为
3
y
，D 为
4
y
，自变量为系统 1 温度
1
x
、系统 2 温度
2
x
、原矿参数 1
3
x
、原矿参数 2
4
x
、原矿参
数 3
5
x
和原矿参数 4
6
x
。
Step2.进行相关分析，判断相关性情况
利用 SPSS 对 10 个变量进行相关分析，得到表 5-2：
表 5-2 相关性系数表
相关系数
X1
X2
X3
X4
X5
X6
Y1
Y2
Y3
Y4
X1
1
0.897
-0.146
-0.27
0.082
-0.103
0.699
-0.613
-0.392
0.367
X2
0.897
1
-0.095
-0.213
0.309
-0.068
0.630
-0.565
-0.399
0.516
X3
-0.146
-0.095
1
0.732
-0.189
-0.897
-0.095
0.110
0.366
0.495
X4
-0.027
-0.213
0.732
1
-0.728
-0.721
-0.105
0.173
0.659
0.291
X5
0.082
0.309
-0.189
-0.728
1
0.193
0.319
-0.355
-0.732
-0.013
X6
-0.103
-0.068
-0.897
-0.721
0.193
1
-0.200
0.203
-0.351
-0.376
Y1
0.699
0.630
-0.095
-0.105
0.319
-0.200
1
-0.996
-0.313
-0.013
Y2
-0.613
-0.565
0.110
0.173
-0.355
0.203
-0.966
1
0.330
0.180
Y3
-0.392
-0.399
0.366
0.659
-0.732
-0.351
-0.313
0.330
1
0.068
Y4
0.367
0.516
0.495
0.291
-0.013
-0.376
-0.013
0.180
0.068
1
经过观察 A、B、C、D 分别与 6 个变量之间的相关性可以判断相关性显著
Step3.绘制散点图，初步推测回归模型
利用 Matlab 绘制 A 与 6 个变量的散点图，如下：
图 5-1 A 与 6 个变量的散点图
通过散点图初步可以推测回归方程为：
1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6a
y x x x x x x
= + + + + + +
(5-1)
此处以 A 为例，其他见附录
Step4.进行回归分析，得出回归方程
利用 SPSS 分别对 A、B、C、D 与 6 个变量的 10 组数据回归分析得到回归方程。
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