Chương 4 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC YẾU TỐ
4.4. Xây dựng mô hình hồi quy
Căn cứ vào kết quả tính toán, phân tích xác định đƣợc tại mục 5.2 và 5.3, cho thấy rằng tất cả 11 yếu tố đƣa vào xem xét, phân tích đều có tác động ảnh hưởng đến hiện tượng nghiên cứu. Trong đó, phân ra làm 2 nhóm:
Nhóm có tác động mạnh gồm 8 yếu tố với giá trị chỉ số thông tin I(v,x)>0,2 nhƣ: Vật liệu làm chà (X11); động vật phù du (X7); mức độ bổ sung chà (X9); nhiệt độ nước biển tầng mặt (X2); số lượng tàu dừa (X8); địa hình đáy (X4); chất đáy (X5); thời gian sử dụng vị trí thả chà (X10).
Nhóm các yếu tố có tác động yếu gồm 3 yếu tố: Độ sâu thả chà (X1); tốc độ dòng chảy tầng mặt (X3); thực vật phù du (X6) .
Về nguyên tắc, để xây dựng mô hình quan hệ thì tất cả các yếu tố có ảnh hưởng đều được đưa vào mô hình hồi quy. Tuy nhiên, khi đưa nhiều biến độc lập (các yếu tố ảnh hưởng) vào mô hình hồi quy không phải lúc nào cũng tốt, trừ khi các yếu tố có quan hệ rất mạnh với biến phụ thuộc (hiện tƣợng
y = -0.0247x + 7.6235 R2 = 0.1249
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 10 20 30 40 50
Thực vật phù du
Sản lượng
Hình 4.14: Quan hệ giữa yếu tố X6 và hiện tượng nghiên cứu V(A) vào chính vụ
y = -0.0196x + 3.1475 R2 = 0.1218 0
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
Thực vật phù du
Sản lượng
Hình 4.15: Quan hệ giữa yếu tố X6 và hiện tượng nghiên cứu V(A) vào đầu vụ
nghiên cứu). Với kết quả tính toán phân tích đƣợc ở trên, chúng ta thấy 3 yếu tố có mức độ ảnh hưởng yếu đến hiện tượng nghiên cứu. Vì vậy khi đưa các yếu tố có mức độ ảnh hưởng yếu vào mô hình, khả năng sẽ làm tăng các sai số chuẩn của tất cả các ƣớc lƣợng mà không cải thiện đƣợc mô hình dự đoán.
Nhằm khắc phục hạn chế trên, chúng tôi sử dụng tiêu chí để chọn các yếu tố đƣa vào xem xét xây dựng mô hình nhƣ sau:
- Có giá trị chỉ số thông tin I(v,x)>0,2 (nhóm các yếu tố có tác động mạnh đến hiện tƣợng nghiên cứu).
- Có hệ số tương quan với hiện tượng nghiên cứu r 0,6 và đảm bảo độ tin cậy ở mức 95 %.
- Các yếu tố có giá trị khảo sát mang tính chất định lƣợng và giá trị khảo sát >0.
Với tiêu chí nhƣ trên, các yếu tố thoả mãn đƣợc yêu cầu đƣa vào xem xét xây dựng mô hình quan hệ đó là: Động vật phù du (X7); nhiệt độ nước biển tầng mặt (X2); số lƣợng tàu dừa (X8); thời gian sử dụng vị trí thả chà (X10).
Chúng tôi áp dụng mô hình hồi quy dạng tuyến tính logarit để xây dựng mô hình quan hệ giữa các yếu tố với hiện tƣợng nghiên cứu V(A):
log Y = a0 + a1 log X2 + a2 log X7 + a3 log X8 + a4 log X10 [4-1]
Trong đó:
Y : Sản lƣợng cá khai thác tại chà trong 1 tháng, Y >0 (tấn);
X2: Nhiệt độ nước biển tầng mặt tại chà của tháng khảo sát ( 0C);
X7: Giá trị động vật phù du tại chà của tháng khảo sát (mg/m3);
X8: Số lƣợng tàu dừa của chà đang sử dụng (tàu dừa);
X10: Thời gian sử dụng vị trí thả chà (năm);
Sử dụng phương pháp chọn từng bước: Đưa vào dần và loại trừ dần (stepwise selection) trong thủ tục chọn biến độc lập tối ƣu để xây dựng mô hình của phần mềm SPSS.
4.4.1. Mô hình quan hệ vào chính vụ:
Chúng tôi sử dụng 181 mẫu chà khảo sát vào chính vụ đề đƣa vào xây dựng mô hình hồi quy. Kết quả xác định mô hình:
log Y = 4,522 – 1,153 log X2 + 0,185 log X7 + 0,075 log X8 [4-2]
Khoảng dao động của giá trị tính toán:
5,5 tấn/tháng Y 8,6 tấn/tháng 25,2 0C X2 27,5 0C 37,3 mg/m3 X7 75,6 mg/m3 150 tàu dừa X8 650 tàu dừa
Mô hình dự báo [5-2] đƣợc xây dựng trên cơ sở khoảng tin cậy mặc định cho trị trung bình và từng quan sát là 95 %. Hệ số xác định (coefficient of determination) của mô hình R2 = 0,857 (bảng I.85 phụ lục)
4.4.2. Mô hình quan hệ vào đầu vụ:
Chúng tôi sử dụng 250 mẫu chà khảo sát vào đầu vụ đề đƣa vào xây dựng mô hình hồi quy. Kết quả xác định mô hình:
log Y = - 1,59 + 0,2log X7 + 0,29 log X8 + 0,08 log X10 [4-3]
Khoảng dao động của giá trị tính toán:
2 tấn/tháng Y 5,4 tấn/tháng 38,1 mg/m3 X7 72,8 mg/m3 150 tàu dừa X8 600 tàu dừa 1 năm X10 14 năm
Mô hình dự báo [4-3] đƣợc xây dựng trên cơ sở khoảng tin cậy mặc định cho trị trung bình và từng quan sát là 95 %. Hệ số xác định (coefficient of determination) của mô hình R2 = 0,67 (bảng I.86 phụ lục)
4.4.3. So sánh giá trị dự báo của mô hình và thực tế khảo sát:
Để so sánh giá trị sản lƣợng dự báo của mô hình và giá trị sản lƣợng khai thác từ thực tế, chúng tôi tiến hành chọn ngẫu nhiên 20 mẫu chà tại mỗi đợt khảo sát chính vụ và đầu vụ để tiến hành tính toán thực hiện phép so sánh.
Các mẫu chà đƣợc chọn so sánh không đƣợc sử dụng vào quá trình xây dựng mô hình dự báo. Kết quả tính toán và so sánh nhƣ hình 4.16; 4.17
Hình 4.16: So sánh phân bố giá trị sản lượng thực tế và dự đoán
của mô hình vào chính vụ
0 1 2 3 4 5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Mẫu chà khảo sát
Sản lượng
Sản lượng tính toán theo mô hình dự báo Sản lượng thực tế khảo sát
Hình 4.17: So sánh phân bố giá trị sản lượng thực tế và dự đoán
của mô hình vào đầu vụ
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Mẫu chà khảo sát
Sản lượng
Sản lượng tính toán theo mô hình dự báo Sản lượng thực tế khảo sát
Qua hình 4.16; 4.17 cho thấy đường biểu diễn phân bố sản lượng cá khai thác tại chà theo thực tế khảo sát và sản lƣợng tính toán theo mô hình hồi quy [4-2]; [4-3] rất gần nhau. Điều này phản ánh sự phù hợp của mô hình dự báo đã xây dựng.