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B量Y2。Y2的数据来源于《2014年咨询公司GCI报告，该报告的披露周期为两Y2Y1《2014纪念财团GPCI报告R2或许能有进一步的提升。0.05时，说明模型建立的依据是存在问题的。可以看到，Y20.013、β体中的，从而找出对平台经济建设最相关的因素。言，Y1Y3中，X2X3这两个缺乏相关性的影响因素所占比过高是其拟合优度较低总体而言，本次多元线性回归分析得到的结论就是：大型举办能力（X1）以及（X4以及国际标准行业（X3）对于全球城市平台经济的建设缺乏，相较于前两者1、YY3Y1Y2的数据，但其拟合优度并非伦敦的四项指标全面领先于纽约，Y1敦的指数高于纽约，Y3受Y1影响也是之嫌。不过鉴于Y3的引入并未消除误差，而误差较大的行业变量（X3）也并非相Y2作为应变量测算也最为合理。2、大型从大 的数据结果来看存在的问题是某一重 被放大由于该数据采取的统计方法是各在知名报上的出现次数那么当一个城市举办过奥运会这样重大的时候它被的篇幅可能远远超出其。此外，某些体育不止被一次，可能在一段时间内出现多次，会使大幅增加典型的例子包括圣保罗在2014年举办的在2012年举办的奥运会。由于该因素的存在，造成和圣保罗的大型较总体趋势略高。4、行业，该列数据的统计依据来源是国际行业的开会次数。从数据来看，巴黎第一大会议之都并非浪得虚名，而新加坡也不甘。值得一提的是纽数据上远远，其主要原因在于的国际会议较为分散，有相当一部分会议是在洛杉矶、、芝加哥等同样繁华的国际大都市举办的。此外，纽约也是受到首都优势的影响。同时的国际会议次数高于和也从一定程度上说明一个国家的首都对

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