在正文中，我给出了一个简化版的公式。但是，如果我试着用更精确的公式来表现二者间的关系的话，用回归得出的公式应该是：

PM2.5 µg/m³ = Dylos 1微米颗粒物数量 x .023 – 5.309.

通过分别代入数据然后跟美国广州领事馆数据进行比较，我们就可以判断出复杂公式和简单公式的精确性。平均来看，简单公式跟政府数据的差距是9.04微克，复杂公式跟政府数据的差距是8.85微克。

所以复杂公式略好一些，但是它却有个理论上的缺陷。如果Dylos基本款 1微米的取值是0，公式算出的值就成了 -5.309微米。当然这是不可能的，负值是不存在的。而简单公式就没有这个问题。

当然，基于一个数据集生成一个公式，再用同样的数据集来进行检验并不是很理想。理想的状况是，我们要收集更多的数据并且用后续收集来的数据对公式进行检验。

我特别喜欢在不同季节进行测试，是因为空气湿度可能会在测试中起到一定的作用。举个极端的例子，北京在春天爆发季节性的沙尘暴时，空气中大颗粒就更多。其他城市也有季节性的不同，即使有时候这些不同并不是那么明显。

下面是原始数据：