【摘 要】
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电力作为国民经济发展的重要基础产业,其发展情况一定程度上反映出经济运行态势,对电力公司营业收入的分析是很有必要的。由于实际获取的电力公司数据是纵向数据,传统的线性回归分析和方差分析的假设条件不能被满足,不适用于此类数据的分析,故考虑采用以随机截距和随机斜率形式建立模型的线性混合模型来进行电力公司营业收入影响因素的分析。本文先从模型原理入手,详细介绍了线性混合效应模型的形式;然后,模拟产生重复测量数
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电力作为国民经济发展的重要基础产业,其发展情况一定程度上反映出经济运行态势,对电力公司营业收入的分析是很有必要的。由于实际获取的电力公司数据是纵向数据,传统的线性回归分析和方差分析的假设条件不能被满足,不适用于此类数据的分析,故考虑采用以随机截距和随机斜率形式建立模型的线性混合模型来进行电力公司营业收入影响因素的分析。本文先从模型原理入手,详细介绍了线性混合效应模型的形式;然后,模拟产生重复测量数据,基于贝叶斯理论通过R里面的brms包实现对模型的分析,模型模拟分析表明同样本同模型下有缺失数据较无缺失数据模型表现更差,故讨论了缺失值处理的问题,得到在几种常见插补方法中,分层均值插补法效果更优的结论,均为实证分析奠定基础;最后,实证分析中采用云南省23家县级电力公司数据,先对数据缺失值做分层均值插补处理,然后建立线性混合效应模型分析影响主营业务收入的因素,分析结果表明在主营业务收入的影响因素里面售电量、平均售电单价对主营业务收入有着显著的正向影响,为电力公司的统筹发展,提高经济效益提供一定的参考价值。
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