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以下内容均为 Demo / 示例数据，用于学习流程演示，不是真实获奖论文。
沿海城市背景下的统计分析题：用 regression / pca 完成「空气质量影响因素分析」，重点练该题型的标准写法。
示例背景：围绕「空气质量影响因素分析」在沿海城市收集示意数据。先判断输出是排名、预测值还是方案，再进入模型。数据均为 Demo，不能当作真实赛题或获奖论文。
问题是什么？
先对「空气质量影响因素分析」做散点图和相关矩阵，找出可能的共线。
使用什么模型？
regression
为什么使用这个模型？
相关不是因果，但建模前必须体检。
核心公式是什么？
Pearson / Spearman 相关矩阵
得到了什么结果？
若干指标高度相关，后续回归需要控制或降维。
问题是什么？
建立回归或检验模型，并翻译显著变量的实际含义。
使用什么模型？
regression
为什么使用这个模型？
只报 p 值不够，评委要听“这意味着什么”。
核心公式是什么？
y = β0 + β1 x1 + … + ε，并报告标准误
得到了什么结果？
核心变量显著，系数方向与机理假设一致。
问题是什么？
用 pca 处理共线或做稳健性讨论。
使用什么模型？
pca
为什么使用这个模型？
高维共线或分组差异要用降维、方差分析或对照模型兜住。
核心公式是什么？
VIF / 主成分得分 / F 统计量
得到了什么结果？
去掉共线后系数更稳，结论方向不变。