《表3 环境因子相关性矩阵》

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《基于最大熵模型预测东北地区红松潜在分布》

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数据的相关性会影响模型的准确性和预测结果。一般来说，变量之间相对独立是统计建模的前提，所以需要进行数据的筛选，使得数据之间的相关性最小，但是所保留的数据又有一定的代表性。本研究中通过相关系数选取变量。不同环境变量之间的相关系数如表3所示，如果两个变量因子之间的系数大于0.9，则将其中一个剔除。选择后，环境变量的数量减少了一半，筛选前后数据情况如表4所示。