第一次训练题目：大气污染质量评价及预测
系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 a.因变量: VAR00009 .039 -3.253E-5 2.136E-5 8.355E-5 .004 标准 误差 .082 .000 .000 .000 .001 标准系数 试用版 t .475 -.264 .856 2.028 5.585 Sig. .635 .792 .392 .043 .000 a -.011 .033 .082 .219 PM10： 模型汇总 标准 估计的误模型 1 R .220 aR 方 .048 调整 R 方 .043 差 .06895 a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00001, VAR00002, b.VAR00003。 Anova 模型 1 回归 残差 总计 平方和 .159 3.119 3.277 df 4 656 660 均方 .040 .005 F 8.337 Sig. .000 ab a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00001, VAR00002, VAR00003。 b. 因变量: VAR00010
第一次训练题目：大气污染质量评价及预测
系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 a.因变量: VAR00010 -.008 6.399E-5 .000 .001 .016 标准 误差 .355 .001 .000 .000 .003 标准系数 试用版 t -.021 .005 .106 .115 .183 .121 2.729 2.829 4.655 Sig. .983 .904 .007 .005 .000 a
2月——12月：
SO2： 模型汇总 标准 估计的误模型 1 R .374 aR 方 .140 调整 R 方 .132 差 .10865 a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。 Anova 模型 1 回归 残差 总计 平方和 .805 4.947 5.752 df 4 419 423 均方 .201 .012 F 17.053 Sig. .000 ab a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。 b. 因变量: VAR00008
第一次训练题目：大气污染质量评价及预测
系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 a.因变量: VAR00008 -3.654 .006 8.015E-5 .000 -.037 标准 误差 .559 .001 .000 .000 .007 标准系数 试用版 t -6.538 .318 .021 .043 -.233 6.836 .458 .918 -4.948 Sig. .000 .000 .647 .359 .000 a
NO2： 模型汇总 标准 估计的误模型 1 R .266 aR 方 .071 调整 R 方 .062 差 .01813 a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。 Anova 模型 1 回归 残差 总计 平方和 .011 .138 .148 df 4 419 423 均方 .003 .000 F 8.003 Sig. .000 ab a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。 b. 因变量: VAR00009
第一次训练题目：大气污染质量评价及预测
系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 a.因变量: VAR00009 -.220 .000 2.044E-5 8.395E-5 -.006 标准 误差 .093 .000 .000 .000 .001 标准系数 试用版 t -2.361 .134 .033 .061 -.229 2.777 .700 1.251 -4.684 Sig. .019 .006 .484 .212 .000 a PM10： 模型汇总 标准 估计的误模型 1 R .429 aR 方 .184 调整 R 方 .176 差 .08093 a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。 Anova 模型 1 回归 残差 总计 平方和 .619 2.744 3.363 df 4 419 423 均方 .155 .007 F 23.619 Sig. .000 ab a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。 b. 因变量: VAR00010 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 a.因变量: VAR00010 -3.432 .005 .000 .001 -.022 标准 误差 .416 .001 .000 .000 .006 标准系数 试用版 t -8.245 .388 .082 .085 -.185 8.580 1.845 1.869 -4.028 Sig. .000 .000 .066 .062 .000 a C城市空气质量与气象参数之间的关系（SO2、NO2、PM10顺序）：
第一次训练题目：大气污染质量评价及预测
3月——10月
SO2： 模型汇总 标准 估计的误模型 1 R .137 aR 方 .019 调整 R 方 .013 差 .03446 a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00001, VAR00002, VAR00003。 Anova 模型 1 回归 残差 总计 平方和 .015 .779 .794 df 4 656 660 均方 .004 .001 F 3.123 Sig. .015 ab a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00001, VAR00002, VAR00003。 b. 因变量: VAR00011 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 a.因变量: VAR00011 .241 .000 7.426E-5 .000 .005 标准 误差 .177 .000 .000 .000 .002 标准系数 试用版 t 1.359 -1.247 1.380 1.213 2.869 Sig. .175 .213 .168 .226 .004 a -.051 .055 .050 .114 NO2 模型汇总 标准 估计的误模型 1 R .192 aR 方 .037 调整 R 方 .031 差 .01846 a. 预测变量: (常量), VAR00004, VAR00001, VAR00002, VAR00003。