基于R语言的城市PM2.5影响因素分析
来源期刊：软件工程2019年第5期
论文作者：解蕾 狄光智
文章页码：15 - 25
关键词：R语言;数据分析;相关分析;回归分析;
摘 要：以R语言为数据分析的工具,基于相关分析和回归分析方法,对太原市PM2.5的影响因素进行分析。研究PM2.5与其他气态污染物之间的关系,探讨各气态污染物在PM2.5二次合成中的贡献;建立PM2.5和PM10的回归模型,方便通过PM10对PM2.5进行预测。结果显示:（1）太原市区空气污染物中,PM2.5和PM10相关性最强;（2）PM2.5和PM10回归分析得到回归模型为PM2.5=0.63PM10-11.76（R2=0.8427）,回归方程拟合度较好;（3）PM2.5和其他气态污染物多元线性回归模型为PM2.5=0.24SO2+20.08CO+11.54（R2=0.4844）,拟合度检验效果一般,考虑三者之间还有其他因素的影响。
解蕾1，狄光智2
1. 运城师范高等专科学校数计系2. 西南林业大学计算机与信息学院
摘 要：以R语言为数据分析的工具,基于相关分析和回归分析方法,对太原市PM2.5的影响因素进行分析。研究PM2.5与其他气态污染物之间的关系,探讨各气态污染物在PM2.5二次合成中的贡献;建立PM2.5和PM10的回归模型,方便通过PM10对PM2.5进行预测。结果显示:（1）太原市区空气污染物中,PM2.5和PM10相关性最强;（2）PM2.5和PM10回归分析得到回归模型为PM2.5=0.63PM10-11.76（R2=0.8427）,回归方程拟合度较好;（3）PM2.5和其他气态污染物多元线性回归模型为PM2.5=0.24SO2+20.08CO+11.54（R2=0.4844）,拟合度检验效果一般,考虑三者之间还有其他因素的影响。
关键词：R语言;数据分析;相关分析;回归分析;
