【正文】 figure(1)plot(t,y, 39。年份序號(hào)39。年份序號(hào)39。disp(Y)。+006 +007 +006 +005]。中輸入所選取的因素%ylabel(39。 else N(i,j)=0。而在提出該模型時(shí)也確實(shí)參考很多的數(shù)據(jù)，才將之間的個(gè)各因素確定為線性的。模型建立之后進(jìn)行了修正，得到的結(jié)果比較符合實(shí)際。政府又提出新國四條：堅(jiān)決抑制不合理住房需求。后果二：國民經(jīng)濟(jì)通脹急劇轉(zhuǎn)為通縮，經(jīng)濟(jì)硬著陸。：供求關(guān)系對(duì)房屋價(jià)格的影響是不可忽略的。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，采用二次多項(xiàng)式進(jìn)行逼近最為合理（運(yùn)用MATLAB軟件，）。dd=181。經(jīng)計(jì)算得各個(gè)協(xié)方差的值為：(利用MATLAB軟件，協(xié)方差計(jì)算程序參見附錄3)181。da=0式1同理＝0推出：181。為了計(jì)算各因子的信息增益，我們先給定房價(jià)所需的信息期望： 接下來計(jì)算每個(gè)屬性的的熵，我們從竣工面積開始。因此，ID3總是選擇具有最高信息增益的屬性作為當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的測(cè)試屬性。 問題二分析本問題的對(duì)某地區(qū)未來幾年的房價(jià)走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)房價(jià)，對(duì)社會(huì)發(fā)展極為重要，可以為經(jīng)濟(jì)決策提供參考，故其研究意義相當(dāng)重大。陜西理工學(xué)院大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽房價(jià)問題的模型設(shè)計(jì)及相關(guān)問題討論摘要: 本文選取了全國幾類代表性城市，并收集了影響房價(jià)的因素，選取了影響房價(jià)的主要因素，發(fā)現(xiàn)了房價(jià)和其主要因素之間近似成線性關(guān)系，進(jìn)而建立表示房價(jià)的數(shù)學(xué)模型——多元線性回歸模型（Y =*ΔA +*ΔB +*ΔC +*ΔD+ pjY）。我們需要確定的是具體研究哪一座城市的房價(jià)數(shù)據(jù)，然后再考慮房價(jià)走勢(shì)的預(yù)測(cè)問題。設(shè)S是s個(gè)數(shù)據(jù)樣本的集合。觀察竣工面積的每個(gè)樣本值的分布，對(duì)于竣工面積=1，有1個(gè)房價(jià)=1,1個(gè)房價(jià)=0；對(duì)于竣工面積=0，有3個(gè)房價(jià)=1，有8個(gè)房價(jià)=0（見表三）。yb+*181。aa=181。ya=181。造價(jià)與年份擬合曲線（見圖9）為：y=+ 圖9下面運(yùn)用擬合曲線，計(jì)算未來四年住房造價(jià)：年份序號(hào)9101112年份2011201220132014住房造價(jià)表十二 住房支出與年份擬合曲線參照表七中的數(shù)據(jù)，運(yùn)用MATLAB建立擬合曲線。從價(jià)值規(guī)律上來講，一種商品的價(jià)格并不完全由起內(nèi)在的價(jià)值決定，同時(shí)還受到市場供求關(guān)系的影響。房價(jià)的急劇下跌，除了打擊開發(fā)商本身外，將嚴(yán)重打擊投資者對(duì)地產(chǎn)投資的信心，消費(fèi)者的信心也會(huì)受到挫傷。增加住房有效供給。方案簡潔明了，易于操作。在計(jì)算時(shí)為了節(jié)省時(shí)間又能夠說明問題，所以只選用了幾組數(shù)據(jù)。 end endenddisp(N)2. 主要因素與房價(jià)關(guān)系圖畫法程序x=[ ]。商品房平均銷售價(jià)(元/平方米)39。 %輸入?yún)f(xié)方差矩陣%B=[+008 +009 +007 +006]。 %輸出13個(gè)城市的計(jì)算房價(jià)%X=[ ]。)ylabel(39。)ylabel(39。o39。y2=polyval(p,x2)。) %……代表所輸入的因素%xlabel(39。)xlabel(39。 %輸入13個(gè)城市的A,B,C,D,以列矩陣輸入%Y=*()+*()*()+*()+。+007 +008 +006 +006。 39。 for i=1:13 if M(i,j)=a N(i,j)=1。 其次，確定模型參數(shù)的樣本序列僅僅有13組數(shù)據(jù)，在應(yīng)用統(tǒng)計(jì)規(guī)律中，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)規(guī)律本來只是適用于一些大樣本甚至是無窮大序列，如果在樣本很小的情況下應(yīng)用，結(jié)果誤差可能會(huì)很大。模型基于信息增益法判定影響房價(jià)的主要因素。對(duì)政府來講，政府作為房地產(chǎn)政策的制定者，市場的管理者應(yīng)建立公開競爭的土地供應(yīng)制度，加大執(zhí)法力度，清理囤積土地，繼續(xù)深化稅制改革，提高政府管理水平；對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)自身來講，應(yīng)提高管理水平，加強(qiáng)成本控制。后果一：銀行紛紛倒閉，經(jīng)濟(jì)急劇衰退，如果房價(jià)急跌，銀行是最大的受害者，銀行會(huì)受到巨創(chuàng)，一旦銀行倒閉，國家金融崩潰，國家經(jīng)濟(jì)急劇衰退，中國經(jīng)濟(jì)將要重建。房屋建筑單位的利潤和稅金是住宅價(jià)格的必要組成部分，所以房屋價(jià)格受其影響很大。城鄉(xiāng)人均儲(chǔ)蓄余額與年份擬合曲線（見圖8）為：Y=33210+2345x+780 圖8下面運(yùn)用擬合曲線，計(jì)算未來四年城鄉(xiāng)人均儲(chǔ)蓄余額：年份序號(hào)9101112年份2011201220132014城鄉(xiāng)人均儲(chǔ)蓄余額117495134660153385173670表十一 造價(jià)與年份擬合曲線參照表七中的數(shù)據(jù)，運(yùn)用MATLAB建立擬合曲線。cd=181。dd=0式4式式2，式3，式4寫成矩陣相乘的形式為： * = 則求解參數(shù)的公式為： = * 式5具體到本問題中，我們運(yùn)用往年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)模型中各個(gè)參數(shù)的求解。ca+*181。表二城市編號(hào)竣工面積人口增長率工薪收入儲(chǔ)蓄余額造價(jià)人均每年住房支出開發(fā)商投資房價(jià)1001111112001111013010000104001111115100011106101111117000000008010000009000000101000000000110100010012010000001301100100 最終是根據(jù)房價(jià)來求其他因子的信息增益，所以統(tǒng)計(jì)房價(jià)中0,1的樣本數(shù)為：=1有4個(gè)樣本，=0有9個(gè)樣本。一個(gè)屬性的熵越大，它蘊(yùn)含的不確定信息越大。通過分析主要因素與房價(jià)之間的變化關(guān)系，確定變量，分析比較，最終可以確定房價(jià)問題的模型—多元線性回歸模型。對(duì)模型進(jìn)行了全方面的論述，得出求解其中各個(gè)參數(shù)的方法，并最終求出房價(jià)。針對(duì)本問，可以收集該城市歷年房價(jià)的真實(shí)數(shù)據(jù)，通過Matble軟件對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，分別建立相關(guān)關(guān)系，用模型擬算出未來幾年城市房價(jià)走勢(shì)。假定類標(biāo)號(hào)屬性具有m個(gè)不同的值，定義m個(gè)不同的類。所以房價(jià)=1房價(jià)=0竣工面積=111竣工面積=038表三則1 因此該屬性對(duì)應(yīng)的熵為： 信息增益為： 同理可得：各個(gè)屬性等于1或等于0時(shí)，房價(jià)等于1和房價(jià)等于0時(shí)的樣本數(shù)如表四所示：房價(jià)=1房價(jià)=0人口增長率=105人口增長率=044房價(jià)=1房價(jià)=0工薪收入=141工薪收入=008房價(jià)=1房價(jià)=0儲(chǔ)蓄余額=140儲(chǔ)蓄余額=009房價(jià)=1房價(jià)=0造價(jià)=141造價(jià)=008房價(jià)=1房價(jià)=0年人均住房支出=143年人均住房支出=006房價(jià)=1房價(jià)=0開發(fā)商投資=133開發(fā)商投資=01