《表1 回归结果展示：健康险逆势而上》

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《健康险逆势而上》

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利用以上所选变量进行多元线性回归分析。在剔除异常值并进行了变量筛选后，最终回归方程的整体显著性较高。健康险保险密度的拟合值与实际值的散点大致分布在对角线上，说明模型的拟合效果较好（见图5）。P值越小代表解释变量对被解释变量的影响越显著，通常当P值小于0.05时，我们就认为解释变量对被解释变量的影响是显著的。因此，对2020年3月健康险保险密度影响显著的因素是：人均负面情绪和地区保险机构数量（见表1）。