粗钢压减背景下的线盘产量影响（三）回归分析月度数据篇

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上一篇文章他们的统计数据作者属于年度统计数据，获得重回结论并不明显，但关联性很强。接下去第一集章将紧密结合重回Kaysersberg，从当月统计数据的角度对粗钢当月出口量实现100、200、500亿吨严控目标下，估计线盘当月出口量变化情况。

本文展开重回Kaysersberg选用excel工具，当中线盘出口量统计数据作者选用Mysteel调研铜线煤炭企业前述出口量美国农业部统计数据当月总计值变频空调值，粗钢出口量统计数据作者选择国家统计局公布当月日均出口量统计数据除以当月日数。

首先，他们对粗钢-线盘统计数据做厚边，选用数列态势线展开插值，插值公式为y = -1E-05×2+ 0.2279x – 473.34，与此同时获得R² = 0.2255，表示粗钢-线盘出口量统计数据间存在一定正关联性，但关联性并较弱。

这儿补足呵呵，R Square是测定常数，也叫插值Ins15TD，是正态分布R的万平方，与此同时也等于表2中重回预测SS/(重回预测SS+状态参数SS)，这个值在0~1间，越大，代表者重回数学模型与前述统计数据的插值某种程度越高。当这个值大于0.8时表示强正有关。

紧密结合上图由此可知，态势线插值预测呈现关联性，但关联性强度偏强。接下去展开重回预测预测。他们在95%概率密度函数下排序获得的重回Kaysersberg处理结论如下。

关联性的明显某种程度他们主要依据Multiple R、F检测和P值结论来展开判断，当中Multiple R=0.46，印证了关联性较弱的结论；但P值=0.0085<=0.01，表明结论具备极为明显的语言学象征意义。他们得出结论的重回方程为y=217.79+0.05x。

这儿补足呵呵，当中Multiple R是指正态分布R，值在-1与1间，越接近-1，代表者越高的持续走低，但若，代表者越高的正有关亲密关系；F检测主要是检测常量与常量间的差值与否明显，用非线性数学模型来叙述他们间的亲密关系与否正确，瘤果明显；假如P值>0.05， 则结论不具备明显的语言学象征意义，假如0.01值<0.05，则结论具备明显的语言学象征意义，假如P<=0.01，则结论具备极为明显的语言学象征意义。

最后，他们依照重回方程y=217.79+0.05x展开排序粗钢严控100、200和500亿吨情况下线盘出口量负面影响值。依照排序得出结论，在粗钢出口量严控100亿吨情况下，线盘出口量增加134.33亿吨；在粗钢出口量严控200亿吨情况下，线盘出口量增加129.33亿吨；在粗钢出口量严控500亿吨情况下，线盘出口量增加114.33亿吨。

注意：第一集涉及出口量均为当月总计出口量。

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