Institutional Repository of School of Statistics
基于分位回归兰州市PM_(2.5)影响因素分析 | |
李雪超 | |
2018-12-20 | |
发表期刊 | 河北地质大学学报 |
期号 | 6页码:61-68 |
摘要 | 利用兰州市空气质量监测数据和气象记录数据构建线性分位数回归模型对比分析二氧化硫、二氧化氮、风速、气温、相对湿度对位于不同条件分位点的PM2.5浓度的影响大小。构建半参数可加分位数回归模型分析各影响因素对位于不同条件分位点的PM2.5浓度影响的非线性迹象。结果表明,各个分位点上,各因素对PM2.5浓度的影响存在很大差异,而且有明显的不同的非线性迹象。总体来看,同种影响因素对不同浓度水平的PM2.5影响存在很大差异。 |
关键词 | 分位回归 PM2.5 影响因素 非线性迹象 |
DOI | 10.13937/j.cnki.hbdzdxxb.2018.06.009 |
URL | 查看原文 |
ISSN | 1007-6875 |
语种 | 中文 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/748 |
专题 | 统计与数据科学学院 |
作者单位 | 兰州财经大学统计学院 |
第一作者单位 | 统计与数据科学学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 李雪超. 基于分位回归兰州市PM_(2.5)影响因素分析[J]. 河北地质大学学报,2018(6):61-68. |
APA | 李雪超.(2018).基于分位回归兰州市PM_(2.5)影响因素分析.河北地质大学学报(6),61-68. |
MLA | 李雪超."基于分位回归兰州市PM_(2.5)影响因素分析".河北地质大学学报 .6(2018):61-68. |
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