【摘 要】
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目的以AQI为衡量标准的城市空气数据,建立新的分析方法对数据真实性进行判别。方法以北京市为研究对象,搜集得到1月10日前后20d的AQI指数与5种污染物浓度数据,即细颗粒物（PM2.
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,安徽财经大学统计与应用数学院
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目的以AQI为衡量标准的城市空气数据,建立新的分析方法对数据真实性进行判别。方法以北京市为研究对象,搜集得到1月10日前后20d的AQI指数与5种污染物浓度数据,即细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）,借助SPSS软件分别进行回归分析,得到2个回归方程式,然后建立基于指示变量的多元回归比较模型,对2个方程式偏回归系数和常数项进行比较。结果 2个空气数据回归方程的偏回归系数检验结果为:F1=0.05,F0.05（5.8）=3.69,F1<F0.05（df1,df2）,偏回归系数无显著性差异;常数项的检验结果为:F2=0.89,F0.05（5.12）=3.11,F2<F0.05（df1,df2）,常数项也无显著性差异。可以看出北京1月1日到1月20日的空气质量数据不存在造假情况。结论造成空气质量数据产生不真实性的原因主要有2个:主观性的数据统计错误和非主观性的数据统计错误。因此可以从改革政府考核方面的硬性要求、建立支持环境大数据发展的组织结构和改善空气质量这3个方面来避免城市空气数据造假情况。
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