值,df为自由度,Sig.为对应的概率P值。.Р通过计算,三个变量(因素)均具有显著意义(它们进入回归方程中),回归方程中各变量的偏回归系数估计值见表8,这3个因素的影响大小见图4。Р图4 主要影响因素比重图Р由表7和图4可知,针对食品合格与否按照因素影响大小排序,分别为产地因素63%、销售地点(即抽检地点)33%以及季节因素4%,其中产地、销售地点(即抽检地点)因素为负相关,季节因素为正相关。Р就产地因素,按照宝安区、罗湖区、福田区、南山区、盐田区、龙岗区、光明新区、坪山新区顺序食品合格率逐渐降低,即宝安区食品合格率最高,坪山新区食品合格率最低;就销售地点因素,按照深圳市内、广州省内、广州省外顺序食品合格率呈下降趋势,即深圳室内食品合格率最高,广州省外食品合格率最低。就季节因素,广东省地处低纬,属热带和亚热带季风气候区,受气温、水分、湿度等因素共同作用,食品合格率与季节变化呈负相关。Р5.2.3 模型检验Р 为了对模型二的结果进行检验,我们采用了Hosmer和Lemeshow检验,检验结果见表9。Р表8 Hosmer 和 Lemeshow 随机性检验表Р步骤Р不合格= 0.00Р合格= 1.00Р总计Р已观测Р期望值Р已观测Р期望值Р1Р2Р3Р4Р5Р6Р7Р8Р9Р10Р2Р1.847Р0Р0.153Р2Р1Р1.231Р1Р0.869Р2Р1Р1.350Р1Р1.250Р2Р1Р0.867Р2Р1.833Р3Р2Р1.903Р0Р0.097Р2Р0Р0.107Р2Р1.693Р2Р1Р0.929Р1Р1.171Р2Р1Р1.328Р1Р0.872Р2Р1Р0.856Р1Р1.144Р2Р0Р0.082Р1Р0.818Р1Р如表8所示,因变量有两个值不合格为0和合格为1。本文将模型进行Hosmer和Lemeshow检验后,绘制出不合格数据与合格数据的拟合曲线图,从图中
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