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新冠疫情期间全球网络攻击的时空分布特征及影响研究
董继平, 郭启全, 高春东, 江东, 郝蒙蒙
地理研究, 2023, 42(9): 2490-2507.   DOI: 10.11821/dlyj020221008

自变量类型 自变量名称 因变量名称
(网络攻击数量)
常量
常量 -0.006***(-0.008,-0.005)
连续变量
疫情感染人数 -0.036***(-0.049,-0.023)
IP地址总数 0.347***(0.341, 0.353)
人口总数 0.021***(0.016, 0.026)
虚拟变量
收入水平 中高收入水平 0.004***(0.003, 0.006)
中低收入水平 0.008***(0.007, 0.010)
低收入水平 0.009***(0.004, 0.014)
地区 欧洲和中亚 0.005***(0.004, 0.007)
北美洲 0.006***(0.002, 0.010)
南亚 -0.005***(-0.007,-0.002)
中东和北非 0.003**(0.0004, 0.005)
撒哈拉以南的非洲 -0.003**(-0.005,-0.000)
拉丁美洲和加勒比 -0.001(-0.003, 0.001)
N(样本量) 5621
R2 0.851
Adjusted R2 0.851
Residual Std. Error 0.018
F Statistic 2669.841***
表9 2020—2021年全球网络攻击影响因素的多元线性回归分析(虚拟变量)结果
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