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基于主成分回归的杭州市PM2.5含量的综合分析
引用本文:宋红凤,徐登可,陆丹妮. 基于主成分回归的杭州市PM2.5含量的综合分析[J]. 经济数学, 2020, 37(4): 141-147
作者姓名:宋红凤  徐登可  陆丹妮
作者单位:浙江农林大学 统计系 ,浙江 杭州 311300;浙江农林大学 统计系 ,浙江 杭州 311300;浙江农林大学 统计系 ,浙江 杭州 311300
基金项目:浙江省高校重大人文社科攻关计划项目
摘    要:为探究杭州市PM2.5含量与其他指标之间的关系,搜集杭州市2019年的AQI指数和AQI 6项指标进行分析.首先通过相关分析揭示PM2.5与其余5项指标的相关性,发现各指标与PM2.5均呈线性关系,又因为其余5项指标之间存在显著的线性相关性,故自变量之间存在多重共线性.为了消除多重共线性的影响,对这5项指标提取主成分,再基于主成分分析做回归分析.最后对模型进行统计诊断,按照一定标准筛选出原始数据中的强影响点,删除强影响点后得到最终模型.

关 键 词:PM2.5  相关分析  主成分分析  统计诊断  cook距离  W-K统计量

The Comprehensive Analysis of PM2.5 in Hangzhou Based on Principal Component Regression
SONG Hongfeng,XU Dengke,LU Danni. The Comprehensive Analysis of PM2.5 in Hangzhou Based on Principal Component Regression[J]. Mathematics in Economics, 2020, 37(4): 141-147
Authors:SONG Hongfeng  XU Dengke  LU Danni
Abstract:To explore the PM2.5 component content in Hangzhou with other indicators, we collect indicators and indexes about AQI and other five indicators. Firstly the correlation analysis reveals that the other five indicators have linear relationship with PM2.5,and they have significant linear relationship with each other, so we eliminate the multicollinerity. Secondly we extract the main components with the five indicators, and do regression analysis based on principal component analysis. Finally we diagnose the model and delete the strong influence spot to get the final model.
Keywords:PM2.5   correlation analysis   principal analysis   statistical diagnostics   cook distance   W-K statistic
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