基于岭回归分析的烤烟焦油含量预测模型构建？

为建立烤烟焦油含量的预测模型，对烤烟总糖含量(X1)、还原糖含量(X2)、总氮含量(X3)、烟碱含量(X4)、钾含量(X5)、氯含量(X6)、糖碱比(X7)、氮碱比(X8)和钾氯比(X9)9项化学指标进行基于相关分析和统计检验的多重共线性诊断，并对其与焦油含量(Y)进行了岭回归分析。结果表明，烤烟总糖、还原糖、总氮、烟碱、糖碱比和氮碱比6项化学指标间存在共线性，且9项化学指标与焦油含量间均存在极显著相关关系，表明采用岭回归方法建立的以该9项化学指标为自变量的烤烟焦油含量多元线性回归模型是合理的。当岭回归参数为0.08时的烤烟焦油含量预测模型为Y= 18.800 9– 0.000 7X1– 0.034 2X2 + 1.625 2X3 + 0.691 1X4 – 0.968 68X5 + 0.292 70X6– 0.029 9X7 – 3.519 3X8– 0.056 87X9 (R2=0.817 5)。回归方程通过显著性检验(P<0.01)，且回归系数的符号均与相关分析结果相一致，有效地使运用最小二乘法估计时符号不合理的回归系数变得合理。