| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 论文的研究背景和目的 | 第7-10页 |
| 1.2 文献综述 | 第10-13页 |
| 1.3 主要内容和研究创新 | 第13-17页 |
| 第2章 经典指标简介 | 第17-23页 |
| 2.1 基于权重矩阵的局部相关性指标简介 | 第17-19页 |
| 2.2 基于非参数的局部相关性指标简介 | 第19-23页 |
| 第3章 局部空间相关性指标 | 第23-41页 |
| 3.1 数据驱动的空间局部区域 | 第23-26页 |
| 3.2 指标的构建 | 第26-32页 |
| 3.3 指标的估计量构造 | 第32-34页 |
| 3.4 估计量的一致性 | 第34-36页 |
| 3.5 估计量的渐近正态性 | 第36-38页 |
| 3.6 假设检验 | 第38-39页 |
| 3.7 线性相关性下的非对称 | 第39-41页 |
| 第4章 统计模拟 | 第41-45页 |
| 4.1 线性映射下的非对称相关：以双头古诺模型为例 | 第41-43页 |
| 4.2 非线性映射下的非对称相关 | 第43-45页 |
| 第5章 基于中国30个城市PM2.5数据的实证应用 | 第45-59页 |
| 5.1 PM2.5简介 | 第45-46页 |
| 5.2 数据描述 | 第46-49页 |
| 5.3 结果分析 | 第49-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 附录A 时序图与密度估计图 | 第60-62页 |
| 附录B 定理证明 | 第62-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |