In this paper, 18 factors driving l

In this paper, 18 factors driving land-use dominant morphology transitions (LDMT) was selected. The VIF (variance inflation factor) value between the factors was then analyzed via linear regression to search formulticollinearity. The multicollinearity test and stepwise regression analysis showed that four factors had significant relationships with the active degree index of the LDMT. Furthermore, independent variables with a significant influence were automatically identified by stepwise regression, all insignificant variables were excluded from the model.

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在本文中，选择了 18 个驱动土地利用主导形态转变 (LDMT) 的因素。然后通过线性回归分析因子之间的 VIF（方差膨胀因子）值以寻找多重共线性。多重共线性检验和逐步回归分析表明，四个因素与LDMT的活跃度指数有显着关系。此外，通过逐步回归自动识别具有显着影响的自变量，从模型中排除所有不显着的变量。

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在本文中，选择了18个驱动土地利用主导形态转变（LDMT）的因素。然后通过线性回归分析各因素之间的VIF（方差通货膨胀因子）值，以寻求多重共线性。多重共线性检验和逐步回归分析表明，四个因素与LDMT的活跃程度指数有显著相关。此外，通过逐步回归自动识别具有显著影响的自变量，将所有不显著的变量从模型中排除。

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本文选取了18个驱动土地利用主导形态转换的因子(LDMT)。然后通过线性回归分析因子之间的VIF(方差膨胀因子)值，以寻找多重共线性。多重共线性检验和逐步回归分析表明，四个因子与LDMT活跃程度指数有显著关系。此外，具有显著影响的自变量通过逐步回归自动识别，所有不显著的变量从模型中排除。

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