《表1 变量描述：建成环境对星级酒店内被盗的影响——以ZG市中心城区为例》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《建成环境对星级酒店内被盗的影响——以ZG市中心城区为例》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文选择2012—2014年每间星级酒店的盗窃案件总量作为因变量，酒店自身属性和建成环境指标为自变量，变量描述如表1。房间数和POI个数的标准差最大，说明数据分布较离散。因变量最大值为42，最小值为1，方差（39.21）远远大于均值（4.66），故排除泊松分布，选择负二项回归进行建模分析。首先对模型各自变量的共线性进行检验，一般认为，变量的方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF）值越大，各自变量之间的共线性越强，要求VIF值小于10时各变量没有明显共线性[34]。经分析，自变量的VIF值均小于2.5，说明它们可以同时用于模型拟合。为控制房间数量对盗窃警情数量的影响，模型设置时，将各星级酒店的房间数量取对数设置为偏移量。经分析，总模型的似然比卡方值为64.18，P<0.001，各分类型和分时段模型的P值均为显著（表2），且Alpha值均显著大于0，说明数据适于负二项分布模型，自变量对于解释因变量是有意义的。