隨著社會的快速發展,我國火災頻頻出現,每年都有許多人在火災中受傷。文章截取2009~2018年火災受傷人數、電器火災占比、生活用火不慎火災占比、其他火災占比統計數據建立多元線性回歸模型,并對模型進行回歸分析。
文章從中國消防救援年鑒中截取了2009~2018年火災中受傷人數、電器火災占比、生活用火不慎火災占比、其他火災占比的相關數據收集如下表。

表1 數據統計表
將表1中的數據上傳到SPSS 軟件中,進入線性回歸,點擊開始分析可得線性回歸分析結果。

表2 線性回歸分析結果 (n=10)
按照電器火災占比t1(%)、生活用火不慎火災占比t2(%)、其他火災占比t3(%)為自變量,受傷人數s(人/每年)為因變量,建立多元回歸模型根 據 表2數據,可知多元線性回歸模型表達式如下:

從上表2可以看出,模型R 方值為0.778,它是反映電器火災占比t1、生活用火不慎火災占比t2、其他火災占比t3對受傷人數s的聯合影響程度。然后采用方差分析法(F 檢驗)對模型進行檢驗,其中F=6.992,p=0.022<0.05,也即說明三個自變量至少一項會對因變量產生影響關系。因為電器火災所占比、生活用火不慎火災占比、其他火災占比的回歸系數值分別為7.038(t=0.176,p=0.866>0.05)、198.642(t=2.475,p=0.048<0.05)、113.430(t=4.270,p=0.005<0.01),所以電器火災所占比t1并不會對受傷人數s 產生影響關系,生活用火不慎火災占比t2、其他火災占比t3會對受傷人數s 產生顯著的正向影響關系。
文章通過建立模型,對回歸系數進行顯著性檢驗得出生活用火不慎火災占比t2,其他火災占比t3會對受傷人數s產生顯著的正向影響關系。但是電器火災所占比t1并不會對受傷人數s 產生影響關系。