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基于r語(yǔ)言的上海房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型-資料下載頁(yè)

2025-06-18 17:35本頁(yè)面
  

【正文】 得多元線性方程預(yù)測(cè)的三年房?jī)r(jià)的值為:201220132014 預(yù)測(cè)模型的對(duì)比評(píng)價(jià)通過(guò)收集實(shí)際數(shù)據(jù),與兩個(gè)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比,可對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)得到結(jié)果如下:兩個(gè)模型預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)與實(shí)際房?jī)r(jià)的對(duì)比:201220132014實(shí)際房?jī)r(jià)2569129537(截止到5月)無(wú)時(shí)間指數(shù)模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際的偏差比例%%無(wú)多因素回歸模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際的偏差比例%%無(wú)則可知,指數(shù)模型和多因素線性回歸模型均得到較好的預(yù)測(cè)值,預(yù)測(cè)偏差均非常小。根據(jù)房?jī)r(jià)時(shí)間模型,房?jī)r(jià)將隨著時(shí)間呈指數(shù)增長(zhǎng)之勢(shì),因此必須出臺(tái)相關(guān)政策,有效抑制房?jī)r(jià)增長(zhǎng)。根據(jù)多元線性模型,房?jī)r(jià)與各個(gè)自變量的正負(fù)相關(guān)性就是各個(gè)變量前系數(shù)的正負(fù)。要抑制房?jī)r(jià)的增長(zhǎng),可以通過(guò)使系數(shù)為正的自變量增長(zhǎng)率減少,系數(shù)為負(fù)的自變量增長(zhǎng)率增加來(lái)達(dá)到目的。比如可以通過(guò)中央人民銀行對(duì)于貸款利率的增加,減少投資者的過(guò)度投機(jī)行為,使土地拍賣價(jià)格降低,直接降低房屋成本,同時(shí)貸款利率的增加減少了房地產(chǎn)商的貸款,使房地產(chǎn)商資金面收緊,迫使其降價(jià)賣出現(xiàn)有房屋,已達(dá)到回籠資金償還原來(lái)貸款的目的???結(jié)   學(xué)習(xí)的心得是:學(xué)習(xí)一個(gè)軟件,并將其應(yīng)用于實(shí)踐,可以快速提高軟件的應(yīng)用能力和對(duì)軟件的理解。本文從用R語(yǔ)言讀入數(shù)據(jù)表,到做初步的相關(guān)分析和一元非線性和多元線性回歸,各個(gè)步驟的實(shí)施,對(duì)R語(yǔ)言基本操作和軟件包有了一個(gè)更深入的了解和認(rèn)識(shí),為進(jìn)一步的學(xué)習(xí)打下了基礎(chǔ)。另外,在學(xué)習(xí)的時(shí)候,要從資料中進(jìn)行學(xué)習(xí)和歸納,將各個(gè)方法用R語(yǔ)言去實(shí)踐,多多使用,只有日積月累才能日漸精深。另外,作為應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)出身,不僅要學(xué)會(huì)R語(yǔ)言的命令語(yǔ)句,還要掌握其背后的理論公式及其實(shí)現(xiàn)過(guò)程和方法。 對(duì)于模型的建立方面:在自變量的選擇上雖然查找了相關(guān)的資料,但是考慮可能仍然有所欠缺,而且從其相關(guān)分析圖可知,7個(gè)自變量并不是相互獨(dú)立的,這使得最后得出房?jī)r(jià)與各自變量的正負(fù)相關(guān)性有誤差。但是從最后的預(yù)測(cè)效果來(lái)看,雖然存在誤差,但是不失為一種合理的方法。除了數(shù)據(jù)分析中會(huì)產(chǎn)生一定的誤差,由于某些數(shù)據(jù)的缺少,有些數(shù)據(jù)從網(wǎng)上搜索得到,可能會(huì)存在不準(zhǔn)確的情況,與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)可能有所差異。因此,給出的預(yù)測(cè)的模型,能夠?qū)θ绾螌?duì)房?jī)r(jià)進(jìn)行控制給出一些建議。參考文獻(xiàn)1. [M].廣州:暨南大學(xué)出版社,20102. [美]菲爾?[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,20113. [英]阿蘭?F?祖爾,[英]埃琳娜?N?[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,20114. [D]:[碩士學(xué)位論文].北京:北京交通大學(xué),20075. [D]:[碩士學(xué)位論文].遼寧:遼寧大學(xué),2009 19
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