迴歸分析
為了釐清影響城市活力的因素，我們彙整了城市活力與三大指標之間的相關性，由於數據集是由多個指標構建成的，為了消彌不同評價指標間的差異，本論文先將所有數據做標準化，統一比較的標準。
- Pearson相關係數表
城市活力 | ||
POI多樣性 | 相關係數 | 0.513* |
p 值 | 0.042 | |
路網密度 | 相關係數 | 0.974** |
p 值 | 0.000 | |
情緒值 | 相關係數 | -0.418 |
p 值 | 0.107 | |
情緒多樣性 | 相關係數 | -0.310 |
p 值 | 0.243 | |
消費熱度（電子發票） | 相關係數 | 0.775** |
p 值 | 0.000 | |
消費熱度（營業稅） | 相關係數 | 0.878** |
p 值 | 0.000 | |
* p<0.05, ** p<0.01 | ||
從上表可知，利用相關分析去研究城市活力分別和POI多樣性, 路網密度, 情緒值, 情緒多樣性, 消費熱度（電子發票）, 消費熱度（營業稅）共6項之間的相關關係，使用Pearson相關係數去表示相關關係的強弱情況。具體分析可知：
城市活力和POI多樣性之間的相關係數值為0.513，並且呈現出0.05水平的顯著性，因而說明城市活力和POI多樣性之間有著顯著的正相關關係。城市活力和路網密度之間的相關係數值為0.974，並且呈現出0.01水平的顯著性，因而說明城市活力和路網密度之間有著顯著的正相關關係。城市活力和情緒值之間的相關係數值為-0.418，接近於0，並且p值為0.107>0.05，因而說明城市活力和情緒值之間並沒有相關關係。
城市活力和情緒多樣性之間的相關係數值為-0.310，接近於0，並且p值為0.243>0.05，因而說明城市活力和情緒多樣性之間並沒有相關關係。城市活力和消費熱度（電子發票）之間的相關係數值為0.775，並且呈現出0.01水平的顯著性，因而說明城市活力和消費熱度（電子發票）之間有著顯著的正相關關係。城市活力和消費熱度（營業稅）之間的相關係數值為0.878，並且呈現出0.01水平的顯著性，因而說明城市活力和消費熱度（營業稅）之間有著顯著的正相關關係。
我們可以看到標準化後的數據在同一張圖所呈現的樣子，綠線的POI多樣性有略微正相關的走勢，而可達性指標呈現高度重疊樣子，有顯著正相關關係，在經濟指標上面也有相對明顯的正向關係。
- 城市活力回歸分析
根據研究結果，情緒值和情緒多樣性兩者皆與城市活力之間無相關，故我們針對其他幾個變數和城市活力之間進行回歸分析。如下
首先我們為了得知各指標對城市活力的影響關係，首先分析模型擬合情況，即通過R方值分析模型擬合情況，以及對VIF值進行分析，判斷模型是否存在共線性問題。
非標準化系數 | 標準化系數 | t | p | VIF | ||
B | 標準誤 | Beta | ||||
常數 | 180303.46 | 120645.06 | - | 1.49 | 0.163 | - |
POI多樣性 | -105797.97 | 51648.24 | -0.17 | -2.05 | 0.065 | 2.20 |
路網密度 | 17686.79 | 2640.16 | 1.13 | 6.70 | 0.000** | 9.01 |
消費熱度 (營業稅) | -1060.38 | 975.78 | -0.17 | -1.09 | 0.300 | 7.52 |
消費熱度 (電子發票) | 856.09 | 613.20 | 0.13 | 1.40 | 0.190 | 2.71 |
R 2 | 0.965 | |||||
調整R 2 | 0.953 | |||||
F | F (4,11) =76.584, p=0.000 | |||||
D-W值 | 2.519 | |||||
因變量：城市活力 | ||||||
* p<0.05, ** p<0.01 | ||||||
從上表可知，模型公式為：城市活力=180303.46-105797.97*POI多樣性 + 17686.79*路網密度-1060.38*消費熱度（營業稅） + 856.09*消費熱度（電子發票）。
模型R方值為0.965，極度接近1，意味著POI多樣性,路網密度,消費熱度（營業稅）,消費熱度（電子發票）可以解釋城市活力的96.5%變化原因。對模型進行F檢驗時發現模型通過F檢驗(F=76.584，p=0.000<0.05)，也即說明POI多樣性,路網密度,消費熱度（營業稅）,消費熱度（電子發票）中至少一項會對城市活力產生影響關係，模型構建有意義。