Khảo sát 150 khách sạn trong lễ hội Arba’een, thu thập dữ liệu về số lượng giường (Hs), chi phí khách sạn (Hex), diện tích (Ha), số nhân viên (Hst), tần suất thu gom (Freq).

   - Mỗi khách sản sinh trung bình 0.89 kg chất thải rắn/ngày/khách; khách sạn 4 sao cao nhất (1.22 kg), khách sạn 1 sao thấp nhất (0.83 kg).

   - Mô hình hồi quy đạt R² = 0.799, cho thấy mối tương quan mạnh giữa lượng chất thải và các đặc điểm khách sạn: Hs > Hex > Hst.

   - Dữ liệu được kiểm tra độ tin cậy (Cronbach’s alpha = 0.77), loại bỏ biến không ảnh hưởng (Freq, Ha), xử lý phân phối chuẩn và kiểm tra đa cộng tuyến.

   - Mô hình dự báo:  

     MSWG = (-22.41 + 10.40 ln(Hs) + 6.49 ln(Hex) + 2.13 ln(Hst))³

   - Mô hình được kiểm chứng bằng bộ dữ liệu huấn luyện và kiểm tra, cho kết quả nhất quán (R² kiểm tra = 0.788).

   - Kết luận: MLR là công cụ hiệu quả để dự báo lượng chất thải từ ngành khách sạn trong lễ hội lớn, hỗ trợ xây dựng hệ thống quản lý chất thải tích hợp tại Kerbala và các thành phố tương tự.