Bài báo viết về nghiên cứu xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (MLR) biểu diễn ảnh hưởng đồng thời của pH, thời gian tiếp xúc và nồng độ Ammoni ban đầu đến dung lượng hấp phụ của Zeolite. Dữ liệu được kế thừa từ nghiên cứu thực nghiệm của Nguyễn Thế Duyến và cộng sự năm 2022, được sàng lọc 4 lớp để xác định vùng tuyến tính phù hợp. Mô hình được thiết lập bằng phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) trên nền tảng Python. Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp cao (R² = 0,984), giải thích tốt sự biến thiên của dung lượng hấp phụ. Các kiểm định thống kê xác nhận mô hình có ý nghĩa và không xảy ra đa cộng tuyến. Mô hình cho phép dự báo dung lượng hấp phụ và hỗ trợ xác định lượng Zeolite tối ưu trong xử lý Ammoni, góp phần nâng cao hiệu quả ứng dụng thực tiễn.
This paper investigates the development and evaluation of a multiple linear regression (MLR) model to describe the simultaneous effects of pH, contact time and initial ammonium concentration on the adsorption capacity of Zeolite. The dataset was derived from the experimental study by Nguyen The Duyen et al. (2022) and was filtered through four screening stages to identify the appropriate linear region. The model was developed using the Ordinary Least Squares (OLS) method implemented in Python. The results indicate that the model exhibits a high goodness of fit (R² = 0.984), effectively explaining the variation in adsorption capacity. Statistical tests confirm the model’s significance and the absence of multicollinearity. The model enables prediction of adsorption capacity and supports the determination of optimal Zeolite dosage for ammonium treatment, thereby contributing to enhancing practical application efficiency.
