基于分位回归的北京市PM2.5的影响分析  

作　　者：晏振[1] 田茂再[2] 

机构地区：[1]中国人民大学应用统计科学研究中心,北京100872 [2]中国人民大学统计学院,北京100872

出　　处：《统计与决策》2015年第17期103-105,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11271368);北京市哲学社会科学规划项目(12JGB051);中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金)资助项目(14XNH106);中国人民大学科学研究基金项目(10XNK025);全国统计科研计划项目(2011LZ031);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20130004110007)

摘　　要：文章利用分位回归方法分析北京市的臭氧(O3)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)以及一氧化碳(CO)这四种空气污染物与PM2.5的影响关系。通过构建线性参数分位回归模型和单指标分位回归模型估计具体影响系数,结果显示这四种空气污染物对PM2.5有着重要影响,并且在高分位时比低分位的影响更为突出。通过实证知道,分位回归方法相对于均值回归更能够反映出数据的全貌,更全面确切地反映回归信息。

关 键 词：分位回归 PM2.5 空气污染 汽车尾气 

分 类 号：C812[社会学—统计学]