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地面附近的臭氧浓度是空气质量的重要指标，而臭氧浓度的变化往往受时间和空间的影响，这就要用到空间统计学的方法。本文将运用空间统计学中传统的同步自回归模型(SAR模型)Yt=Xtβt+(In-ρW)-1εt对美国匹兹堡地区的地面臭氧浓度数据进行研究。但实际观测中一些观测站常常因为各种原因而导致观测数据有缺失，同时观测站所处的环境也会对观测数据产生影响。为了解决这些困难，本文将用改进的SAR模型Yt=Xtβt+CA+(In-ρW)-1εt对有数据缺失的加拿大多伦多地区地面臭氧浓度数据进行研究。我们将给出一个简单而快速的算法估计改进后的SAR模型参数。