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解析工業的血液：以數據分析與人文地理探討元大石油指數趨勢圖
年 11 月 14 日、2016 年 12 月 12 日、2017 年 6 月 22 日、2018 年 10 月 4
日、2018 年 12 月 26 日、2019 年 4 月 24 日、2019 年 6 月 13 日、2020
年 1 月 6 日、2020 年 2 月 5 日）。
3、 最後和相同日期之布蘭特做回歸預測（圖 6、圖 7）。
作圖前我們認為，極值的相關性與預測準確度會較高，因為極值是趨勢的
轉捩點，漲跌明顯的極值更是如此。會產生巨大的變動，勢必是受國際大事的
影響，於此同時也會影響布蘭特。圖 6、圖 7 以及即是指此 9 個漲幅較大的極
值。
90 90
布蘭特 布
80 收盤價 80 蘭
(美金) 特
70 70
收
60 60 盤
價
50 50 (美金)
正2指數收盤價(新台幣) 反1指數收盤價(新台幣)
40 40
10 15 20 25 10 15 20 25
圖 6：布蘭特與正 2 指數極值散佈圖 圖 7：布蘭特與反 1 指數極值散佈圖
（資料來源：小組製作） （資料來源：小組製作）
圖 5 的相關係數為 0.817，決定係數 r^2 為 0.665；圖 6 的相關係數為-0.909，
決定係數為 0.827。的確，去掉了其他數值後，無論是相關性或預測準確度皆有
提高（正 2 提高 3％，反 1 提高 5％）。而無論是母體資料或極值樣本，布蘭特
對反 1 的相關性（都是高度相關）與預測準確度（母體為 77.3％、極值 82.7％）
皆有較好的表現，又以極值的表現最佳。
（三）其他種模型預測
以上建立的模型以及模型預測皆屬於線性，與指導老師討論後，我們決定
建立其他種的函數模型。Excel 提供了 4 種非線性的函數（指數、對數、多項式、
乘冪），我們將每一種函數套進去四張散佈圖裡，並探討和者決定係數較大（預
測準確度較佳），以下我們整理了一張表格（表 1）比對線性與 4 種非線性函數
的決定係數。
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