《表2 自变量多重共线性分析结果》

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《重载货车对北京市重污染天气影响的实证研究》

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通过多重共线性检验与方差分析解读各序列信息并判断相关性，检验结果见表2。观察特征值与条件指标，第三维数起，特征值小于0.1、条件指标大于10；第四维数起条件指标均大于30，暗示该组变量存在严重的多重共线性。观察方差比例矩阵，DHDT、DPM、DNO、DGTKM在第七维数的方差贡献度均大于50%，表示该4个变量数据序列信息高度相关。结合现实依据，方差分析结果暗示以下主要结论:（1）DHPT与DGTKM在同一维数的信息贡献量分别为91%与74%，说明重载货车数量与周转货物量存在最强序列相关，即北京市注册的重载货车多为承担省际运输任务的物流车。（2）同维数下，DNO、DPM的方差贡献度为56%、53%，表明重载货车数量的增加将显著提升PM10、NO2浓度。