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室内空气品质影响因素的多元统计分析
目录
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
室内空气质量标准概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1相关定义和概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2国内外标准对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
多元统计方法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.1主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.2聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.3回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
数据来源及预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1数据收集方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.2数据清洗与缺失值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.1特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.2模型建立过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
实验结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
6.1统计分析方法应用效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
6.2结果解读与解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
7.2建议与未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
1.内容概览
本部分旨在系统性地梳理与阐述影响室内空气品质（IndoorAirQuality,IAQ）的关键因素，并明确采用多元统计分析方法进行研究的基本框架。室内环境的复杂性和影响因素的多样性决定了单一分析方法难以全面揭示各变量间的相互作用及其对整体空气质量的综合效应。章节首先会详细界定室内空气品质的核心概念及其重要性，并界定其重要性，并识别出可能影响IAQ的广泛因素，这些因素覆盖了建筑物理特性、室内活动与人员行为、空调通风系统运行以及室外环境源输入等多个维度。
为了更直观地呈现这些因素及其潜在关联，特别构造了一个初步影响因素总结表（详见【表】）。该表归纳了本研究重点关注的关键影响因素类别及其具体表现形式。初步分析表明，这些因素并非孤立存在，而是相互交织、共同作用于室内空气组分（如颗粒物、挥发性有机物、二氧化碳、微生物等）浓度及其波动态。
鉴于此，本研究的核心内容将转换到应用多元统计分析技术。章节将介绍几种核心的多元分析方法，例如主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、聚类分析（CA）及偏最小二乘回归（PLS）等，并论述这些方法在解析多维IAQ数据、识别主要影响因子、揭示变量间复杂关系、评估因素贡献度以及构建预测模型等方面的独特优势和应用潜力。通过运用这些分析工具处理实际监测数据或模拟数据，能够更深刻地理解不同因素对IAQ的综合影响机制，为制定有效的室内空气改善策略提供科学依据和数据驱动支持。此部分概述为后续章节深入探讨具体分析方法及其应用结果奠定了基础。
?【表】：室内空气品质关键影响因素初步总结
1.1研究背景与意义
室内空气品质（IndoorAirQuality,IAQ）是影响人体健康、工作效率和生活舒适性的关键因素。随着现代建筑密闭性不断提高，以及人类在室内环境中的时间显著增加，IAQ问题已成为全球关注的焦点。传统单一因素分析难以全面揭示IA
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