院(系)统计学院专业统计学班级 级统计班学号 姓名张静指导教师朱梅红 年月日中国各城市排水和污水处理情况的预测与分析摘要: 水是人类及一切生物赖以生存和发展的基本物质之一, 同时也是工农业及社会可持续发展不可替代的极为宝贵的自然资源。近几年, 随着城市化进程加快, 我国许多城市严重缺水, 特别是在工业和人口过度集中的大都市。城市日益严重的水资源短缺和水环境污染问题不但严重影响到国计民生, 而且已经成为制约社会经济可持续发展的主要因素。所以, 城市的污水处理能力就尤为重要。关键词:污水处理多元回归分析二次指数滑动平均法灰色预测一、研究背景及数据: 表一是中国历年城市排水和污水处理情况统计表,通过对排水管道长度、污水年排放量、污水处理厂的座数, 处理能力和国内生产总值几个方面来研究城市处理污水的能力。本文采用多元回归、二次指数滑动平均法和灰色预测等方法来对城市处理污水的能力进行预测和分析研究。中国历年城市排水和污水处理情况统计年份指标排水管道长度(公里) 污水年排放量( 万立方米) 污水处理厂座数(座) 处理能力( 万立方米) 国内生产总值(元) 污水年处理总量(万立方米) 污水处理率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 表(一) 二、研究问题的方法及模型的建立: 本文采用多元回归方法、二次滑动平均法以及灰色预测等方法来研究污水处理能力的预测问题。(一) 首先采用的是多元回归方法多元回归分析预测法, 是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析, 建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析。一个线性回归方程通过了 t 检验或 F 检验,只表明变量 x与y 之间的线性关系式显著的,或者说线性回归方程是有效的, 但不能保证数据拟合得很好, 也不能排除由于意外原因导致数据不完全可靠, 比如有异常值出现, 有周期性因素干扰等。只有当与模型中的残差项有关的假定满足时, 我们才能放心地运用回归模型。因此, 在利用回归方程作分析和预测之前, 应该用残差图帮助我们诊断回归模型效果以及样本数据的质量, 检查模型是否满足基本假定, 以便对模型作进一步的修改。残差图指以残差为纵坐标,以任何其他指定的量为横坐标的散点图。如在分析测试中常用的散点图是以自变量为横坐标的残差图, 可用它来检查回归线的异常点“残差图”以回归方程的自变量为横坐标, 以残差为纵坐标, 将每一个变量的残差描在该平面坐标上所形成的图形。当描绘的点围
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