中国民用汽车拥有量与空气污染关系分析

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【摘要】 在现实生活中，人们可以根据所获得的信息，研究现象之间的关系。中国民用汽车拥有量与空气污染之间也存在一定的相关关系，定量研究它们之间的关系有着重要意义。本文主要通过回归分析，定量分析中国民用汽车拥有量与空气污染存在的数量关系。

【关键词】 民用汽车拥有量空气污染相关关系回归分析

机动车排放的污染物主要包含四项：氮氧化物（NOx）、颗粒物（PM）、碳氢化合物（HC）和一氧化碳。2011年，全国机动车四项污染物排放4607.9万吨，比2010年增加3.5%，而汽车的排放量占到了机动车排放总量的84.7%。本文主要通过回归分析，定量分析中国民用汽车拥有量（自变量）与空气中氮氧化物（因变量）存在的数量关系，这里给出一元线性回归分析法。

1 一元线性回归方法

设x为自变量，y为因变量，y与x之间存在某种线性关系，即一元线性回归模型为：

x为影响因素，ε为随机误差。也可以记为，式中为的估计值；和为回归系数。

估计回归模型的参数有很多种方法，其中使用最广泛的是最小二乘法（简记为），即配合一条直线满足因变量的观察值与模型估计值的离差平方和最小。

使具有最小值， 得到回归系数估计值：

相关系数是一元线性回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的重要指标。相关系数计算方法方法为

。

相关系数的取值范围为-11，相关系数为正值表示两变量之间为正相关；相关系数为负值表示两变量之间为负相关。若相关系数R的绝对值大于临界值表示两变量线性关系显著。

2 中国民用汽车拥有量与空气污染的回归分析

改革开放以来我国经济得到了快速发展，中国民用汽车拥有量增加较快，但空气污染也加剧。表1给出2011年各省中国民用汽车拥有量（万辆）和空气中氮氧化物（万吨）资料，本文进行回归分析。

建立，计算得

所求回归分析模型为

相关系数

从可以看出模型精度高，模型检验通过，说明两变量线性关系显著。从定量上看中国民用汽车拥有量每增长1万辆，空气中氮氧化物增长0.16万吨。

参考文献：

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