《表3 面板数据模型1至模型5的回归估计结果》

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《海河流域蒸发皿蒸发量变化及其影响》

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注：***、**、*分别说明在1%、5%、10%的置信水平下显著。

利用面板数据模型对蒸发皿蒸发量与各气象因子分别进行单因子回归分析，回归估算结果见表3。利用传统回归方法对数据进行分析，结果见表4。分析比较表3和表4可知，两种处理结果的回归系数一致，但截距不同，且表3的R2更接近于1，表明面板数据模型的拟合效果较好。相较于单站点传统回归分析，面板数据模型在进行数据处理的过程中，所有站点的气象数据同时进行拟合，也同时考虑不同站点之间的相互影响。面板数据模型的回归方程更为精确，也更接近实际，明显优于传统回归方法，所以文中多元回归采用面板数据模型进行拟合分析。