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摘要：文章根据2009～2018年火灾受伤人数统计数据，运用多元线性回归方法，以电器火灾占比、生活用火不慎火灾占比、其他火灾占比为自变量，受伤人数为因变量建立多元线性回归模型，结果表明，生活用火不慎火灾占比、其他火灾占比对受伤人数产生显著性。
关键词：受伤人数;多元线性回归;回归模型;显著性
随着社会的快速发展，我国火灾频频出现，每年都有许多人在火灾中受伤。文章截取2009～2018年火灾受伤人数、电器火灾占比、生活用火不慎火灾占比、其他火灾占比统计数据建立多元线性回归模型，并对模型进行回归分析。
一、收集数据
文章从中国消防救援年鉴中截取了2009～2018 年火灾中受伤人数、电器火灾占比、生活用火不慎火灾占比、其他火灾占比的相关数据收集如下表。
二、求解并建模
将表1中的数据上传到SPSS软件中，进入线性回归，点击开始分析可得线性回归分析结果。
按照电器火灾占比t1（%）、生活用火不慎火灾占比t2（%）、其他火灾占比t3（%）为自变量，受伤人数s（人/每年）为因变量，建立多元回归模型 。根据表2数据，可知多元线性回归模型表达式如下：
三、研究与分析
从上表2可以看出，模型R方值为0.778，它是反映电器火灾占比t1、生活用火不慎火灾占比t2、其他火灾占比t3对受伤人数s的联合影响程度。然后采用方差分析法（F檢验）对模型进行检验，其中F=6.992，p=0.022<0.05，也即说明三个自变量至少一项会对因变量产生影响关系。因为电器火灾所占比、生活用火不慎火灾占比、其他火灾占比的回归系数值分别为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），所以电器火灾所占比t1并不会对受伤人数s产生影响关系，生活用火不慎火灾占比t2、其他火灾占比t3会对受伤人数s产生显著的正向影响关系。
四、结语
文章通过建立模型，对回归系数进行显著性检验得出生活用火不慎火灾占比t2，其他火灾占比t3会对受伤人数s产生显著的正向影响关系。但是电器火灾所占比t1并不会对受伤人数s产生影响关系。
参考文献：
[1]杨雯婷.多元线性回归在广西粮食产量预测中的应用[J].科技展望，2015（30）：149.
[2] 李智录，李抗彬. 雪冰融水型洪水预报模型建立与应用[J].西安理工大学学报，2006（03）：253-256.
[3]范廷宾，王明.火烧云铅锌矿矿石小块体重多元线性回归模型建立及检验[J].地质学刊，2017（03）：410-414.
[4]应急管理部消防救援局.2018中国消防年鉴[M].北京：应急管理部出版社，2018.
[5]徐志胜.安全系统工程[M].北京：机械工业出版社，2016：185-186.
[6]The SPSSAU project （2020）. SPSSAU. （Version 20.0）[Online Application Software].Retrieved from https：//www.spssau.com.
作者简介：
王林（1989—），男，汉族，硕士研究生，助理工程师，研究方向：灭火救援。
关键词：受伤人数;多元线性回归;回归模型;显著性
随着社会的快速发展，我国火灾频频出现，每年都有许多人在火灾中受伤。文章截取2009～2018年火灾受伤人数、电器火灾占比、生活用火不慎火灾占比、其他火灾占比统计数据建立多元线性回归模型，并对模型进行回归分析。
一、收集数据
文章从中国消防救援年鉴中截取了2009～2018 年火灾中受伤人数、电器火灾占比、生活用火不慎火灾占比、其他火灾占比的相关数据收集如下表。
二、求解并建模
将表1中的数据上传到SPSS软件中，进入线性回归，点击开始分析可得线性回归分析结果。
按照电器火灾占比t1（%）、生活用火不慎火灾占比t2（%）、其他火灾占比t3（%）为自变量，受伤人数s（人/每年）为因变量，建立多元回归模型 。根据表2数据，可知多元线性回归模型表达式如下：
三、研究与分析
从上表2可以看出，模型R方值为0.778，它是反映电器火灾占比t1、生活用火不慎火灾占比t2、其他火灾占比t3对受伤人数s的联合影响程度。然后采用方差分析法（F檢验）对模型进行检验，其中F=6.992，p=0.022<0.05，也即说明三个自变量至少一项会对因变量产生影响关系。因为电器火灾所占比、生活用火不慎火灾占比、其他火灾占比的回归系数值分别为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），所以电器火灾所占比t1并不会对受伤人数s产生影响关系，生活用火不慎火灾占比t2、其他火灾占比t3会对受伤人数s产生显著的正向影响关系。
四、结语
文章通过建立模型，对回归系数进行显著性检验得出生活用火不慎火灾占比t2，其他火灾占比t3会对受伤人数s产生显著的正向影响关系。但是电器火灾所占比t1并不会对受伤人数s产生影响关系。
参考文献：
[1]杨雯婷.多元线性回归在广西粮食产量预测中的应用[J].科技展望，2015（30）：149.
[2] 李智录，李抗彬. 雪冰融水型洪水预报模型建立与应用[J].西安理工大学学报，2006（03）：253-256.
[3]范廷宾，王明.火烧云铅锌矿矿石小块体重多元线性回归模型建立及检验[J].地质学刊，2017（03）：410-414.
[4]应急管理部消防救援局.2018中国消防年鉴[M].北京：应急管理部出版社，2018.
[5]徐志胜.安全系统工程[M].北京：机械工业出版社，2016：185-186.
[6]The SPSSAU project （2020）. SPSSAU. （Version 20.0）[Online Application Software].Retrieved from https：//www.spssau.com.
作者简介：
王林（1989—），男，汉族，硕士研究生，助理工程师，研究方向：灭火救援。