关于垃圾分类的可行性分析与研究

习心悦 牛 芾

(河南师范大学数学与信息科学学院，河南 新乡 453007)

一、问题分析

将生态环境的质量纳入进基本公共产品的范畴，这从理论上对生态环境的显性价值进行了明确，同时，表明政府的职责是提供生态产品，这是公共财政的保障的重点，也是作为中央财政转移支付、资金补助的一项重要考量因素；更要求我们从实践上按照梯度推进、统筹城乡的原则解决农民、农村的环境问题，创造性地因地制宜的解决农村、农业领域小而分散的污染问题。对地方政府而言，在发展的过程中，一定要以坚持把良好的生态环境作为底线，作为又好又快的“好”字的，最基本要求。

党的十八大报告中，更是提到必须加大对自然生态系统以及环境保护力度，同时也提出要“增强生态产品生产能力”。良好生态环境，包括清新空气、清洁水源、安全食品作为公共产品——这些都是人类生产生活的必需品、消费品，而各级政府理所应当的成为第一生产者、提供者。“生态产品”的概念在首次亮相于党代会报告中，深刻地体现了党对国家、对人民群众渴望优质生态产品、优良生态环境迫切需求的积极强烈的回应，与此同时也对各级各类相关政府加大力度与环保投入、保障基本环境质量提出了更高更深刻的要求。种种以上这些都是时代发展的产物，所以这些要求我们进行垃圾分类。

二、模型建立

在众多科学领域的理论研究与实际应用中，通常我们需要对已经含有的多个变量的数据指标进行科学的系统的观测分析筛选，收集到大量数据指标后往往通过进行分析，来寻找规律。多变量大数据集毫无疑问一定会为研究和相关的实际应用提供丰富、多样、准确、高效的信息，但是，在某种程度上，也会增加实际数据在真实情境下的采集的庞大的工作量。更为重要的情况是，在很多复杂的情形下，线性相关性会存在很多的实际数据指标中，从而会导致增加问题分析的多变量的复杂性。但是，如果采取分别对不同的每个数据指标进行分析，会发现，分析的这个过程和产生的结果往往会是完全孤立的，而且不能完全的利用数据中的有效信息，因此盲目的、不科学的、不合理的减少指标会导致原始数据损失很多有用的资料与信息，从而会使得我们产生错误的结论做出错误的反应。基于此情形，我们分析得出，需要尽可能的找到一种高效的、合理的、正确的方法，在可以快速的减少自身分析的指标同时，更能尽量的减少绝大部分的原始指标包含的信息的无效损失，以达到对自身或者外来的收集的数据所进行的全面的综合的分析目的。由于各变量与变量之间多多少少存在着一定的相关关系，因此可以考虑将关系紧密的变量变成通过降低维度尽可能的变成维度低的数目少的新变量，并且使得这些新的变量可以是两两不相关的，于是就可以用较少的分析得到的综合指标以分别代表之前的存在于各个变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就隶属于这类降维算法。若知道影响垃圾分类的主要因素我们可以通过主成分分析以及因子分析来得到结论。

相关性分析是考察两个变量之间线性相关性的一种统计方法。更为确切的说，当一个变量发生变化时；另一个变量如何变化的时候，就需要通过计算来做深入的定量考察。近些年来，随着现代科学技术所导致的生活水平与生活质量的不断提高，随之而来的是各种垃圾数量与种类的逐年上升，这给垃圾集中、以及运输工作不断地带来越来越大的压力。垃圾分类迫在眉睫。根据相关的调查问卷以及社会行为心理分析，本文得出以下结论——影响人们对垃圾分类的接受度有以下几个主要因素：生活习惯、便捷条件、分类意识、社会宣传度、监督程度。在对大数目的受访者提供调查问卷的分析和询问后，我们对每一项指标的认同人数进行统计。假设两变量无线性相关而言，一般假设检验的显著性水平为0.05，就拒绝的原始假设条件，说明两变量具有线性相关性的关系，他们存在无线性或者是相关性的大概可能性小于0.05，如果大于0.05则一般说明认为两变量间是没有线性相关性的，至于相关的程度，需要看系数R的大小。如果R越大，则说明相关性是越小的。而越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指，当存在两个变量，同时发生的时候作为习惯以第三个变量相关的时候，我们可以将第三个变量的相关性关系进行剔除，其余的分析，讨论另外两个变量的相关程度与数值大小的过程其检验过程与相关性分析的过程是类似的。那么根据以上的分析以及数据的结果，我们可以得出以下结论：影响现代社会人的垃圾分类行为的接受度与认同以及实行垃圾分类政策的最为主要的因素是生活习惯以及便捷条件。由此我们可以考虑加大垃圾分类在社会生活中的熟悉度，使得大众尽可能的适应于垃圾分类。同时要减少垃圾分类的困难度，便捷高效地进行垃圾分类。