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房價的影響因素分析及預測模型基于北京市相關數(shù)據(jù)的實證研究論文-文庫吧資料

2024-08-09 04:52本頁面
  

【正文】 idual1.3475647249193.281506244764547376505376788882809.7261155310.762124181113799a. Dependent Variable: 商品房銷售價格(元)圖35,該表是擬合結果與實際值之間的對比,%,說明可以使用該模型對房價進行預測。表3除X1經(jīng)濟適用房銷售價格與X5新增保障性住房面積的校正R2值較低以外,說明其顯著性非常明顯。3 方差分析的顯著性水平分析Correlations商品房銷售價格(元)經(jīng)濟適用房銷售價格(元)北京市生產(chǎn)總值(億元)恩格爾系數(shù)(%)居民家庭人均收入(元)人均住宅建筑面積(平方米)CPI城市化率貸款利率房地產(chǎn)開發(fā)投資額(億元)保障性住房面積(萬平方米)商品房銷售價格(元)P C.738**.927**.189**.903**.697**.164**.406**.479**.828****Sig..000.000.000.000.000.000.000.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055經(jīng)濟適用房銷售價格(元)P C.738**.791****.848**.701****.272**.320**.819**.230**Sig. .000.000.000.000.000.000.000.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055北京市生產(chǎn)總值(億元)PC.927**.791****.909**.908**.078**.615**.376**.973****Sig. .000.000.000.000.000.000.000.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055恩格爾系數(shù)(%)PC.189******.248****.426****.060******Sig. .000.000.000.000.000.000.000.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055居民家庭人均收入(元)PC.903**.848**.909**.248**.741**.113**.257**.282**.864**.062**Sig. .000.000.000.000.000.000.000.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055人均住宅建筑面積(平方米)P C.697**.701**.908****.741****.752**.256**.958**.081**Sig..000.000.000.000.000.000.000.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055CPIP C.164****.078**.426**.113****.018**.139******Sig..000.000.000.000.000.000.007.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055城市化率P C.406**.272**.615****.257**.752**.018**.282**.642****Sig..000.000.000.000.000.000.007.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055貸款利率P C.479**.320**.376**.060**.282**.256**.139**.282**.283****Sig..000.000.000.000.000.000.000.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055房地產(chǎn)開發(fā)投資額(億元)P C.828**.819**.973****.864**.958****.642**.283**.048**Sig..000.000.000.000.000.000.000.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055保障性住房面積(萬平方米)P C**.230******.062**.081********.048**Sig..000.000.000.000.000.000.000.000.000.000N2205522055220552205522055220552205522055220552205522055**. Correlation is significant at the level (2tailed).根據(jù)表34)。3)。5)五個主要指標隨時間變化曲線擬合結果,以及北京市商品房銷售價(運行結果圖表見附33), X6人均住宅建筑面積(運行結果圖表見附31),X4居民家庭人均收入(運行結果圖表見附32 經(jīng)濟適用房銷售價格擬合Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable:經(jīng)濟適用房銷售價格(元)EquationModel SummaryParameter EstimatesR SquareFdf1df2Sig.Constantb1b2b3Linear.64119.003Logarithmic.53919.010Inverse.38519.042Quadratic.68328.010Cubic.79637.008Compound.66019.002Power.58919.006.165S.44919.024Growth.66019.002.039Exponential.66019.002.039圖32和圖31中的十個模型的參數(shù)估計,并輸出回歸方程顯著性檢驗的F和概率p值、判定系數(shù)R2等統(tǒng)計量;最后,以判定系數(shù)為主要依據(jù)選擇其中的最后模型,并進行那個預測分析。1)所示:表3在可能的方程之間,以吻合度而論,也許存在著許多吻合得同樣好的曲線方程。如果曲線選擇得好,那么可以解釋因變量與自變量的內(nèi)在關系,并對因變量的預測有一定的意義。(一)利用曲線估計模型對各項指標擬合,分別建立預測模型(1) 曲線估計模型原理變量之間的關系可以是線性的,也可以是非線性的。2 回歸系數(shù)表CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsBStd. ErrorBetaZeroorderPartialPart1(Constant).000經(jīng)濟適用房銷售價格(元).843.011.129.000.738.452.054北京市生產(chǎn)總值(億元).008.000.927.824.155居民家庭人均收入(元).028.002.054.000.903.108.011人均住宅建筑面積(平方米).000.697房地產(chǎn)開發(fā)投資額(億元).039.000.828保障性住房面積(萬平方米).086.000a. Dependent Variable: 商品房銷售價格(元)52中回歸系數(shù)得出擬合線性關系為: Y=+++表2顯著性非常明顯,能夠很好的反映北京房價與其主要因素之間的線性關系。1及表2從而證明問題一中得出的結論正確。以(一)中模型原理為基礎,“模型概述表”(見附2(二) 利用回歸分析模型逐步剔除對房價影響較大的因素驗證所提取主要指標根據(jù)上文得到的房價影響因素指標體系(表1F 服從F(m,nm1)分布, 取顯著性水平為α, 如果 FFa(m,nm1),表明回歸模型顯著,可從用于預測。(2)F檢驗F=UmQnm1~Fm,nm1 (2(1) R檢驗R=1i=1n(yiyi)2i=1n(yiyi)2 (29) 多元線性回歸數(shù)學模型建立后,是否與實際數(shù)據(jù)有較好的擬合度,其模型線性關系的顯著性如何等,還需通過數(shù)理統(tǒng)計進行檢驗。8) 又因為,Ey=xβ=β0+β1x1+β2x2+6) 對殘差向量: ε=yy=yxβ=IxxTx1xT (25) 由(4Sβ=εTε=YXβTYXβ (22)用矩陣形式表示為:Y=Xβ+ε 其中ε~N0,σ2In (22) 其中ε
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