您提到的数据集是关于中国城市在2002年至2022年间的城市建设和发展情况，特别关注了市区建成区面积和暂住人口密度。数据覆盖了全国各地级市、县级市乃至直辖市的详细信息，并提供了不同填补缺失值的方法——线性插值与回归填补。
**线性插值方法**：这是一种统计学中常用的数据处理技术，用于估计时间序列数据中缺失点的数值。它假设数据在一定范围内呈线性趋势，利用已知两点（通常是前后两年）间的变化率来预测中间年份的值。这种方法简单直观，在学术研究和数据分析中被广泛采用。
**回归填补方法**：基于ARIMA模型的填补策略则更为复杂和精确。ARIMA(自回归整合移动平均)是一种时间序列分析模型，它能够根据历史数据的趋势、季节性和随机波动来预测未来值。在处理缺失数据时，ARIMA模型可以捕捉到数据的时间依赖性，提供比线性插值更准确的估计。
**数据变量与指标**：
- **省份**：指明数据所属的具体省级行政区。
- **行政区划级别**：区分统计信息来自省级、地级市还是县级市。
- **市区面积_平方公里**、**市区人口_万人**、**市区暂住人口_万人**等指标，提供了关于城市规模和人口结构的量化描述。
整体来看，这套数据集对于研究中国城市化趋势、人口流动模式以及城市管理政策评估等方面具有重要价值。无论是学术研究者还是政策制定者，都能够从这些精心整理和处理的数据中获得深入洞见。
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