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基于负二项回归模型的空气质量指数分析

Analysis on Air Quality Index Based on Negative Binomial Regression Models

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空气质量指数是与人们的日常活动密切相关的指标.基于中国18个城市2014年共52个周的空气污染计数数据进行负二项回归分析,通过运用广义线性混合效应模型和广义估计方程的方法进行比较分析,从理论和实际应用上得到了一定结论.研究结果表明:广义线性混合效应模型和广义估计方程两种方法在分析空气污染问题中差别不大;人口因素、城市园林绿化状况、气象因素、城市群效应以及季节效应对所研究城市的空气污染状况发生与否及其严重程度有显著的影响.

罗静、田茂再

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新疆财经大学 新疆社会经济统计研究中心,新疆 乌鲁木齐 830012

新疆财经大学 统计与信息学院,新疆 乌鲁木齐 830012

中国人民大学 应用统计科学研究中心

北京 100872

中国人民大学 统计学院,北京 100872

中国人民大学 应用统计科学研究中心,北京 100872

兰州财经大学 统计学院,甘肃 兰州 730020

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空气质量指数 广义线性混合效应 广义估计方程

中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金项目

15XNL008

2017

统计与信息论坛
西安财经学院,中国统计教育学会高教分会

统计与信息论坛

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子：0.857
ISSN：1007-3116
年,卷(期)：2017.32(7)
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