房地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)學(xué)建模-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 人均建筑面積（單位：平方米）設(shè)自變量：X1:人均GDP(單位：元)X2:總銷售的商品房?jī)r(jià)值（單位：億元）X3:城鎮(zhèn)年人均可支配收入（單位：元）X4：儲(chǔ)蓄存儲(chǔ)（單位：億元）X5：城鎮(zhèn)人口（單位：萬(wàn)人）X6：城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)（單位：萬(wàn)人）（數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站）：表給出了Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)，相關(guān)檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值。由上圖可以看出Y與T成線性關(guān)系用EViews軟件回歸擬合由上圖可得模型為：Y=*T+上圖為實(shí)際線圖與預(yù)測(cè)線圖，據(jù)圖可知擬合效果非常好，由所得模型預(yù)測(cè)2015年人均建筑面積Y=，與SPSS軟件預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)相近。模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.973a.947.941.06910a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), ㏑K, ㏑L。所以，從量上明確房地產(chǎn)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的關(guān)系，對(duì)于確定房地產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位、正確制定房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)政策、促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)及其他產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。b. 因變量: Y系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).203X2.071.987.000a. 因變量: Y由上圖得兩者線性關(guān)系為： Y=畫出散點(diǎn)圖房地產(chǎn)行業(yè)增加值與批發(fā)和零售業(yè)增加值的相關(guān)性系數(shù)趨近于1，說(shuō)明兩者的關(guān)系緊密。因變量： Y:商品房銷售價(jià)格（單位：元/平方米）自變量： X1:房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)竣工房屋造價(jià)（單位：元/平方米） X2：房屋竣工面積（萬(wàn)平方米） X3:儲(chǔ)蓄存款余額（億元）系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).870X1.263.627.000X2.006.001.389.001X3.000.000.798a. 因變量: Y，剔除X3系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).921X1.237.616.000X2.006.001.391.001a. 因變量: Y故回歸線性模型為：Y=+數(shù)據(jù)查詢2015年X1=2349，X2=，帶入上式得Y=分析上圖可以用線性回歸擬合Y=+數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)上圖為實(shí)際線圖與預(yù)測(cè)線圖，據(jù)圖可知
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