主成分的多元回归建模，用来挖掘 SO₂排放的异常值，思路还挺清晰的。用的是 2014 年《中国统计年鉴》的数据，加上 SPSS 一套搞定建模、、挖特异值。像杠杆值、学生化残差、库克距离这些指标都用上了，得还挺细的。对于做环境类统计的同行，这个资源可以参考下，模型结构简单但够用，思路也蛮实在。

模型部分挺友好的，适合入门或教学使用。SPSS 用起来也没门槛，拖一拖、点一点就出结果了。如果你做过主成分，结合多元回归来找异常点会觉得还挺有意思的。尤其像 SO₂这种政策高度关注的污染物，建模的价值就比较大。

配套资源也挺全，从 PCA 到多元回归的规范，再到 MATLAB 的实现，基本都覆盖到了。像princomp函数的用法也有单独讲，想用代码撸一遍的也不用担心没素材。课件 PPT 啥的也有，教学用刚刚好。

建议你如果要深入，可以把 SPSS 的模型结果导出来，再用 Python 或 R 复现一遍逻辑，代码复用性更强。还有，主成分数量的选取别全靠系统推荐，最好自己看看解释度。

如果你正在搞环境数据或主成分降维方向的项目，这份研究可以作为建模逻辑的参考模板，尤其是怎么找出那些“奇怪”的省份。