基于R软件与MATLAB对于蚌埠市人民住房问题的统计分析
政府大数据支持地方社会信用体系建设实证分析——以蚌埠市房地产行业为例
2019年第4期总第243期征信CREDIT REFERENCENo.42019Serial NO.243政府大数据支持地方社会信用体系建设实证分析——以蚌埠市房地产行业为例杨晓蓉1，谷岩洁1，李厚民2（1.中国人民银行蚌埠市中心支行，安徽蚌埠233000；2.蚌埠市公共信息化管理办公室，安徽蚌埠233000）摘要：基于吴晶妹的“三维信用论”，通过应用诚信度、合规度、践约度等三个指标，搭建蚌埠市房地产开发企业信用评分模型，开展行业信用评分实证分析。
认为应强化组织建设，畅通政府信用监管通道；开展宣传教育，营造诚实守信营商环境；应用金融数据，实现银政企共进共赢；优化数据质量，夯实政府数据体系基础。
关键词：政府信用数据；信用评分模型；信用体系建设；三维信用论；房地产行业中图分类号：F832.4文献标识码：A 文章编号：1674-747X （2019）04-0054-05收稿日期：2019-02-26作者简介：杨晓蓉（1963—），女，安徽蚌埠人，高级经济师，主要研究方向为征信管理及金融风险管理;谷岩洁（1971—）女，安徽蚌埠人，会计师，主要研究方向为征信管理;李厚民（1980—），男，安徽蚌埠人，高级工程师，主要研究为方向政府信息化、分布式信息系统和数据挖掘。
2014年，国务院发布《社会信用体系建设规划纲要》（2014—2020年），标志着我国社会信用体系建设工作进入全面实施阶段。
当今互联网的高速发展推动中国进入大数据时代，为社会信用体系建设提供了新的契机。
2006年，中国人民银行建立了全国“金融信用信息基础数据库”，截至2018年5月，个人信用信息基础数据库收录的9.6亿自然人中3.9亿人有信贷记录，企业信用信息基础数据库收录的2531万户企业及其他组织中20万户有信贷记录。
2017年国家成立了公共信用信息中心，负责公共信用信息共享平台、相关信用产品和应用的开发及社会信用体系重大问题研究等。
2018年“百行征信”作为中国人民银行批准的第一家个人征信企业挂牌成立，成为中国第一家以网络数据为主要信息的个人征信公司。
房地产数据R语言分析
-Exclude the Order, PID, and of course SalesPrice variables from your predictors.在变量中要去除Order, PID, 当然SalesPrice也要去掉。
AmesHousing=AmesHousing[,-c(1,2 )]一个class是大于USD 200，000，另一类小于USD 20,000>=200000 :1<200000 :0AmesHousing$SalePrice <-ifelse(AmesHousing$SalePrice>200000,1,0)看看线性关系如何，如果不够好那么就要做变换（transformation）head(AmesHousing2)MS.SubClass Lot.Frontage Lot.Area Overall.Qual Overall.Cond Year.Bui lt1 20 141 31770 6 5 19 602 20 80 11622 5 6 19 613 20 81 14267 6 6 19 584 20 93 11160 75 19 685 60 74 13830 5 5 19 976 60 78 9978 6 6 19 98Year.Remod.Add Mas.Vnr.Area BsmtFin.SF.1 BsmtFin.SF.2 Bsmt.Unf.SF1 1960 112 639 0 4412 1961 0 468 144 2703 1958 108 923 0 4064 1968 0 1065 0 10455 1998 0 791 0 1376 1998 20 602 0 324Total.Bsmt.SF X1st.Flr.SF X2nd.Flr.SF Low.Qual.Fin.SF Gr.Liv.Area1 1080 1656 0 0 16562 882 896 0 0 8963 1329 1329 0 0 13294 2110 2110 0 0 21105 928 928 701 0 16296 926 926 678 0 1604Bsmt.Full.Bath Bsmt.Half.Bath Full.Bath Half.Bath Bedroom.AbvGr1 1 0 1 0 32 0 0 1 0 23 0 0 1 1 34 1 0 2 1 35 0 0 2 1 36 0 0 2 1 3Kitchen.AbvGr TotRms.AbvGrd Fireplaces Garage.Yr.Blt Garage.Cars1 1 72 1960 22 1 5 0 1961 13 1 6 0 1958 14 1 8 2 1968 25 16 1 1997 26 17 1 1998 2Garage.Area Wood.Deck.SF Open.Porch.SF Enclosed.Porch X3Ssn.Porch1 528 210 62 0 02 730 140 0 0 03 312 393 36 0 04 522 0 0 0 05 482 212 34 0 06 470 360 36 0 0Screen.Porch Pool.Area Misc.Val Mo.Sold Yr.Sold SalePrice1 0 0 0 5 2010 12 120 0 0 6 2010 03 0 0 12500 6 2010 04 0 0 0 4 2010 15 0 0 0 3 2010 06 0 0 0 6 2010 0有一些变量可能需要整合合并关键词"Flr"，"Porch"，"Bath"，"Overall"，"Sold"，SF"，"Year"，"AbvGr"，"Garag e"，"Area"MS.SubClass Lot.Frontage Fireplaces Misc.Val SalePrice Flr Porch Ba th1 20 1412 0 1 1656 62 22 20 80 0 0 0 896 120 13 20 81 0 12500 0 1329 36 24 20 93 2 0 1 2110 0 45 60 74 1 0 0 1629 34 36 60 78 1 0 0 1604 36 3Overall Sold SF Year AbvGr Garage Area1 11 2015 2370 3920 11 2490 335382 11 2016 1904 3922 8 2692 125183 12 2016 3051 3916 10 2271 157044 12 2014 4220 3936 12 2492 132705 10 2013 2068 3995 10 2481 154596 12 2016 2212 3996 11 2470 11602plot(AmesHousing2)4.跑logistic regression, GAM, LDA, KNN这几个模型logistic regressionprint(paste('Accuracy',1-misClasificError))[1] "Accuracy 0.932166301969365"library("mgcv")gam建模misClasificError <-mean(fitted.results !=Ames.test$SalePrice,na.rm=T) print(paste('Accuracy',1-misClasificError))[1] "Accuracy 0.911062906724512"Knnlibrary(kknn)print(paste('Accuracy',1-misClasificError))[1] "Accuracy 0.585284280936455"LDAmisClasificError <-mean(fitted.results !=Ames.test$SalePrice,na.rm=T) print(paste('Accuracy',1-misClasificError))[1] "Accuracy 0.923413566739606"。
R语言 House Price 预测房价数据挖掘分析报告 附代码数据
## BsmtFinType1 MasVnrType MasVnrArea MSZoning Utilities
## 79 24 23 4 2
## BsmtFullBath BsmtHalfBath Functional Exterior1st Exterior2nd
## Loaded glmnet 2.0-13
library(xgboost)
##
## Attaching package: 'xgboost'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## slice
Import the data and create a combined data set.
PoolQC
PoolQC中缺少2909个。 我们推断的原因是大多数家庭没有泳池。 所以我们将看到是否有任何PoolArea不是0与NA池QC。 然后我们根据PoolArea填充三个PoolQC，另一个填充没有。
poolna=which(is.na(full$PoolQC))
full[(full$PoolArea)>0&is.na(full$PoolQC),c("PoolArea","PoolQC")]
## # A tibble: 4 x 3
## PoolQC mean count
## <chr> <dbl> <int>
## 1 Ex 359.7500000 4
## 2 Fa 583.5000000 2
## 3 Gd 648.5000000 4
加快保障性住房建设 促进蚌埠城乡经济发展——对蚌埠市保障性住房的调研
障性 安居 工 程建 设 力度 ， 快棚 户 区 改造 ， 加 发展 公 共租 赁
住房， 增加 中低收入 居 民住 房供 给。 ”
我 国 目前 实施 的保 障性住 房 体系 实践来 看 ， 多数 地方 没有 把 农 民工 纳 入保 障对 象 。２ １年４ ８ 第 十一 届 ０ ０ 月２ 日，
目２ １年 底 也 全 面开 工 。 ００ 已竣 工 的廉 租 房项 目， 市本 级 除
的 一 支新 型 劳 动大 军 ， 我 国 现代 化 建 设 作 出 了 重 大 贡 对
献 。 民工不 仅 已成 为城 市产 业 工人 的主体 ， 农 而且 是 城市 新增 人 口的主要来 源 ， 民工 的市 民化直 接关 系到 中 国城 农 镇 化 的质 量 城镇 一 体化 进 程 。 中央 、 党 国务 院高 度重 视解
中图分 类号Ｆ ９ ． ２ ３ ３ ３ 文献标 识码 Ａ 文章编 号１ ０ — ３ ２ １ ）１ － ２ － ０ ７ ７ ０ ７ １（ １ ０ ０ ４ ０ ０ ０
住房 问题是 关乎 民生 和社会 稳定 的重大 问题 ，０ １ ２ １ 年
设， 及对 棚户 区 、 中村 的规划改 造 ， 城 使得 城市 低 收人家 庭
３ 新华 网“ 月 两会 热点 ” 问题 调查 ，住 房 问题 ” “ 排在 第一 位 。 建 立 健 全住 房保 障体 系 ， 关 系 到科 学 发 展 观 的 贯彻 落 既 实 ， 关 系到城 乡一体 化进 程 ， 关 系到和谐 社会 的建 设 。 又 更 《 十二 五规 划纲 要 》 明确提 出 ：强 化各 级政 府职 责 ． “ 加大 保
要： 分析 了蚌 埠市保 障性住 房发展 的现状 、 在的 问题 ， 出了加 大保 障性住房 建设 、 大保 障性住 房供给 面 ， 存 提 扩
基于MATLAB控制系统仿真分析软件的开发与应用
第 １卷 ７
第 ４期
茂 名学 院 学报
Ｊ ＵＲ ＡＬ Ｏ Ｏ Ｎ Ｆ ＭＡＯ ＮＧ Ｕ Ｖ Ｒ ⅡＹ ＭＩ ＮＩ Ｅ Ｓ
Ｖ０ ． ７ Ｎｏ ４ １１ ． ＡＩ ．Ｏ ７ ｌ ２Ｏ ｇ
２ Ｏ 年 ８月 Ｏ７
基 于 ＭＡ Ｌ Ｂ控 制 系统 仿 真 分 析 软 件 的 开发 与 应 用 ＴＡ
收稿 日期 ：０ ７ ３—２ ； 回 日期 ：０７—０ ２ｏ —０ ０修 ２０ ３—２ ８
作者 简介 ： 张翼成（９９ ）男 ， １７一 ， 河南汤 阴人 ， 本科 ， 助教 ， 从事电气工程 自动化方面 的研究 。
维普资讯
第 ４期
张翼 成 等 ： 于 Ｍ Ｔ Ａ 基 Ａ Ｌ Ｂ控 制 系统 仿真 分析 软 件 的开发 与应 用
张翼成 ， 陈政石 ， 叶 伟
（ 茂名学 院 计算机与 电子信 息学院 ， 东 茂名 ５５０ ） 广 ２００
摘要 ： 绍了在 Ｍ ＴＡ 提供 的 ｃＪ ｇｉ ） 的可 视化环境下 ， 过采用基于对象 的设计 ， 了 自 介 ＡＬＢ Ｉ（ｕ ｅ工具 Ｉ ｄ 通 开发 动控制 系统 的计算 机
辅助设计与仿真分析软件 。经应用验证该软件具有操作 简便 、 界面友 好 、 功能完 善等特 点 ， 为提 高控制 系统性 能分析与设 计效率 ， 提供 了一种高效实用的仿真工具 。 关键词 ： Ａ Ｌ Ｂ 控制系统 ； 真软件 Ｍ ＴＡ ； 仿 中图分类号 ：Ｐ １ ．２ Ｔ ３ １５ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：６ １ ５０ ２０ ）４ ００ ４ １７ —６９ （０ ７０ —０４ —０
整 ＭＡ Ｌ Ｔ Ａ嚣６ ｘ 挫 黝 累统 拄 制 侨艇 均 分析 ．纳
蕊豳 ＠ 嗣函圈 函数库 ， 又可 以保证源文件 的可移植性［。系统主界面如图 ３ ３ 】 所 匾函圈 示。 匾函函翻 在对象相应的 Ｃｅｔ ｃ 事件下编写相应 的初始化程序 即可 溢函函蠲 ｒ ｅｎ ａＦ 蜃蕊图 銎 完成对象界面的初始化 。其源程序如下 ：
住房数据分析报告
住房数据分析报告概述本报告旨在通过对住房数据的分析，了解当前住房市场的状况，并提供对未来发展趋势的预测。
我们将通过以下步骤进行分析：1.数据收集2.数据清洗与预处理3.数据探索与可视化4.数据建模与预测数据收集我们从可靠的房地产机构和政府部门获得了大量的住房数据，包括房价、交易量、租金、土地供应等信息。
这些数据覆盖了多个城市和区域，时间跨度包括过去几年和最近几个季度。
数据清洗与预处理在进行数据分析之前，我们首先对收集到的数据进行清洗和预处理。
这包括以下步骤：1.缺失值处理：对于存在缺失值的数据，我们可以选择删除缺失值或使用插补方法进行填充。
2.异常值处理：检测并处理异常值，避免其对后续分析和建模的影响。
3.数据类型转换：将数据转换为适合分析的数据类型，例如将日期数据转换为时间序列数据。
4.数据标准化：对于不同量级的数据，进行标准化处理，以便更好地比较和分析。
通过这些步骤，我们将获得一份干净、可靠的数据集，为后续的数据探索和建模做好准备。
数据探索与可视化在进行数据探索之前，我们需要明确我们的研究问题和分析目标。
例如，我们可能关注以下问题：1.房价与区域之间的关系：通过绘制地理分布图和热力图，我们可以观察到不同区域的房价水平，并探索其与地理位置、交通便利性等因素之间的关系。
2.房价的季节性变化：通过绘制季节性趋势图和箱线图，我们可以观察到房价在不同季节和年份之间的变化，并分析其背后的原因。
3.住房交易量与房价的关系：通过绘制散点图和回归分析，我们可以探索住房交易量与房价之间的关系，并预测未来的交易趋势。
通过数据探索和可视化，我们可以更好地理解住房市场的变化和趋势，并为未来的预测提供依据。
数据建模与预测基于对住房数据的探索和理解，我们可以建立相应的模型来预测未来的房价和交易趋势。
常用的建模方法包括线性回归、时间序列分析和机器学习等。
在建模过程中，我们将使用部分数据作为训练集，用于模型的参数估计和拟合。
题目：基于R对国内各省市区主要经济指标的相关性分析与回归分析 (2)
基于R对国内各省、市、区GDP与主要经济指标的回归分析学号：107551300678 姓名：杨治峰班级：地矿学院（“三矿”专业）摘要：基于对2012年国内生产总值的数据分析，找出我国GDP 与多个指标，尤其是对投资、消费、出口等基本指标的依赖关系，运用相关分析和回归分析方法，建立回归模型，找出我国GDP的增长受社会固定资产依赖性较强，尤其是东部的山东省，也受制于出口收入，而我国消费水平依然不高的问题并为之提出改进措施和经济发展的预测，对国家各地区经济的科学发展建言献策关键词：R语言、相关分析、回归分析、中国GDP1 引言在当前复杂多变的国际经济形势下，我国国民生产总值（GDP）依然保持较快发展，国民生产总值是一个综合指标，依赖于多个指标的良性组合。
世界各国都十分重视GDP结构问题的研究。
本文基于对2012年国内生产总值的数据分析，找出我国GDP 与多个指标，尤其是对投资、消费、出口等基本指标的依赖关系，建立回归模型，尝试着探索出我国GDP 存在的结构性问题和不足之处，并为之提出改进措施和经济发展的预测，对国家各地区经济的科学发展建言献策！2.数据与分析方法2.1.数据描述性统计2.1.1.数据源的格式化处理R软件在读入excel数据源的时候，必须先对数据源进行格式化处理和调整才可以达到R软件的读取标准。
如表头的单行单列、文字间空格符号的消除等，调整完后，依据个人习惯将数据存入txt文本格式，命名为“ryuan.txt”。
2.1.2.数据的读取> A=read.table("ryuan.txt",header=T)> A#解析变量成y,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,;X=A[,c(1,4,2,9,6,8,3)]Xy=A[,c(1)]#地区生产总值（亿元）yy2=A[,c(4)]#人均地区生产总值(元)y2x1=A[,c(2)]#社会固定资产投资（亿元)x1x2=A[,c(9)]#出口总额（亿美元）x2x3=A[,c(6)]#城镇人均消费支出（元）x3x4=A[,c(8)]#农民人均消费支出（元）x4x5=x3+x4#各地区人均消费总额(元)x5x6=A[,c(3)]#各地区居民消费价格指数x6B=data.frame("地区生产总值（亿元）"=y,"社会固定资产投资（亿元)"=x1,"出口总额（亿美元）"=x2,"各地区人均总额（元）"=x5)2.1.3.对读入的数据进行描述性统计。
基于R语言主成分分析的国内房地产市场风险分析
基于R语言主成分分析的国内房地产市场风险分析国内房地产市场风险分析首先，我们将使用R语言进行主成分分析，以评估国内房地产市场的风险。
1. 数据收集与清洗我们需要收集国内房地产市场相关数据，并进行清洗。
首先，收集包括房价、土地价格、贷款利率、工资水平、人口增长率等关键因素的数据。
然后，对数据进行清洗，包括移除缺失值和异常值，确保数据的可靠性和准确性。
2. 数据探索与分析在主成分分析之前，我们将对数据进行探索性分析。
通过绘制散点图、直方图和箱线图等可视化手段，我们可以了解各因素之间的关系、变量的分布情况以及是否存在异常数据。
此外，还可以计算相关系数矩阵，以了解各因素之间的相关性。
3. 主成分分析主成分分析是一种降维技术，可以将高维数据转换为低维数据，并保留原始数据的大部分信息。
通过主成分分析，我们可确定国内房地产市场中的风险因子。
首先，我们将进行主成分分析，并计算特征值和特征向量。
特征值表示每个主成分的解释力度，特征向量则表示每个主成分与原始变量之间的关系。
然后，我们将根据特征值的大小，选择前几个具有较大特征值的主成分作为分析的依据。
通过观察变量与各主成分之间的贡献度，我们可以分析国内房地产市场中各风险因子的重要性。
最后，我们可以根据主成分得分，将样本分类为不同的风险水平。
通过将样本点在主成分的投影，我们可以确定不同样本点所处的风险区域。
4. 结果解释与风险评价根据主成分分析的结果，我们可以得到不同风险因子的权重系数。
这些权重系数可以提供直观的解释，以了解各因子对房地产市场风险的贡献程度。
通过对权重系数的解读，我们可以评估国内房地产市场中各风险因子的重要性。
例如，如果某一因子的权重系数较大，那么该因子对国内房地产市场的风险影响较大，需要更加重视。
此外，我们还可以根据主成分得分，对不同样本进行风险评价。
通过将样本点在主成分的投影，我们可以将样本点分为不同的风险类别，从而提供对国内房地产市场风险的详细了解与评估。
基于R语言对我国房价影响因素多元回归分析
基于R语言对我国房价影响因素多元回归分析作者：冯琳来源：《商情》2016年第28期【摘要】为了探究影响中国商品房住宅价格波动的因素，利用中国统计年鉴1995～2015年的数据，选取国民生产总值、全社会住宅投资额、住宅销售面积、商品房住宅竣工面积、城镇居民可支配收入及商品房住宅价格进行多元回归分析，数据分析工具选用R软件。
结果可知，我国商品房住宅价格影响最显著的因素是商品住宅销售面积和居民可支配收入。
【关键词】房价影响因素 R语言房地产的迅速发展在最近几年已经变成我国经济发展的关键性因素，在国民经济中发挥重要作用，房地产业是提高居民住房水平。
通过投资房地产，我国经济可以在住房上满足人民的需求，促进了国家经济的持续高效的发展。
房地产的发展过程里，不可少的就是对房价的探讨，房价是供给方和需求方之间经济利益关系的平衡点。
房价不仅是房屋商品所处城市经济发展水平和购买者收入状况的市场表现，也是房屋商品所处居住环境、所在区位以及房屋商品本身品质的直接反映。
如果再加上现实制度中的住宅政策、税收政策、金融政策、土地供应政策等因素，房价的直接间接影响因素就更加丰富。
房地产在中国的发展轨迹可以看出，这个过程存在许多值得思考的东西：投资房地产热度不减、房屋的供求问题、存在阶段特征的过剩情况、空置面积过大等等问题。
这些影响因素均受到房价的影响，这也使得房价的升与降及国家的新政策成为人们关注的焦点因此，对房地产价格问题的研究也显得尤为重要，其中商品住宅价格更是人们关注的重点房地产价格持续走高，这不仅影响了人们的生活质量，也对社会经济的发展产生了十分不利的影响。
面临着房价攀升的问题，研究影响房价的主要因素，提出相关建议，促进房地产业健康发展。
一、多元回归模型的确立与分析建立多元回归模型，避免出现多重共线性的问题，归纳并选取具有代表的因素进行分析，这样分析的模型更具说服力。
即地区生产总值、住宅销售面积、住宅完成投资额和住宅竣工面积作为影响变量进行研究。
基于Matlab的层次分析法及其运用浅析
度 ）具体标度 方法如表 １所示。 ，
表 １ Ｔ．．ａ ｔ ＬＳ ａｙ教授 的 １ ９标度方法 －
底层 指 标 相 对 于 准 则 层 的 权 重 系数 ， 而 有助 于 选 择 最 优 方案 ， 序 从 程 流程如图 １ 所示 ， 其中的平行 四边形表示输入数据 ， 菱形表示判断 ， 根据 判 断结 果 的不 同 出现 ２个 分 支 。 程 序 中 ， 于 生成 判 断矩 阵 的部 分 程 序 如 下 ： 用
表 ２ 平均 随机一致性指标 ，
在当前信息化 、 全球化 的大背景下 ， 传统的手工计 算已不能满足 素， 因此在判断矩 阵不能通过一致性检 验时， 需要对 各指标问相互重 人们高效 率、 高准确度 的决策需求。 因此计算机辅助决策当仁不让地 要性程度重新进行赋值 ， 直至其通过矩阵一致性检验。 其最大特征值 成为 了管理决策 的新工具、 方法。基于 此， 新 本文在充分发挥计算机 对应 的特征 向量 即为该指标相对于上一级指标的重要性排序。 强大运算功能的基础上 ，选用美国 Ｍａｈ ｒｓ公司的集成数学建 ｔＷｏｋ
基于 Ｍａｌｂ的层次分析 法及 其运 用浅析 ｔ ａ
郭 东硕 程 正敏 彭茜 （ 西南大学 经济管理学院）
满足同一层 次中各指标对 所有的下级指标均产生影响 的假定条件下 ，实现 了层次分析法的分析运算。 本程序允许 用户自由设定指标层次结构内的层次数以及各层次 内的指标数 ， 通过程序的循环 ， 用户只需输入 判断矩 阵的部 分数据 ， 程序可依据层 次分析 法的计算流程 进行计算并作 出判断。 本程序可以方便地处理层 次分析法下较 大的运算量 ， 解决层次分析法的效率问题 ， 提高计算机辅助决策的时效性。 关键词 ： ｔ ｂ层 次分析法 判断矩阵 决策 Ｍａｌ ａ
数学建模——对房地产调控问题的研究
对房地产调控的研究（B题)——以杭州市为例摘要房地产业是整个国民经济的重要产业，是一个产业链长、经济关联度高的行业，其运行质量直接影响到国民经济的健康发展。
近十年来，中国的经济快速发展，房地产开发投资不断扩大，引起了购房热潮，从而使我国各大城市的房价持续上涨、居高不下。
房价的上涨使生活成本大幅增加，导致许多中低收入人群买房难。
因此国家出台了一系列的相关政策及措施对房价进行调控。
本文以杭州市为载体，在此背景下建立与商品住宅价格相关联因素的模型，以此进行相关的分析预测。
问题一：收集整理杭州市近十年商品住宅价格、人均可支配收入、GDP和CPI 等各项数据，先分别通过线性回归分析挖掘它们之间的关系来建立模型，再通过偏相关分析得到偏相关系数，按照偏相关系数的大小用逐步回归分析法保留效应显著的变量，再由保留变量作回归分析得出相关方程和数据，并利用回归分析法作出对杭州市未来三年商品住宅价格的预测。
问题二：在房地产调控的想法上从商品住宅的提供一方考虑调控，添加商品住宅销售面积和商品住宅开发投资两个变量再次利用回归分析来构建数学模型，联系问题一中的人均收入支出得出更具体的量化调控政策，利用回归分析法作出预测。
关键字：房地产调控；商品住宅价格；线性回归分析；偏相关分析；偏相关系数；逐步回归；回归分析法；预测一、问题重述1.1引言随着我国房地产市场的不断扩展和壮大，房地产交易的急剧增加，房地产业已经成为了国民经济新的增长点，然而当前各大城市商品住宅房价持续升高、居高不下，使得人们对于房地产的泡沫现象产生了疑虑。
房地产行业作为国民经济的支柱产业，对改善人们的生活发挥着积极的作用。
科学地把握市场规律，客观清醒地认识房地产市场现状，对于推动房地产市场健康发展，促进国民经济稳步增长具有重要意义。
1.2相关情况住房问题是关系着民生的大问题。
从2002年8月26日六部委颁发217号文件起，我国房地产调控历史走过了十余年。
细心盘点房地产调控的十年，大致可以划分为四个阶段：第一阶段，调控起步期(2002年至2004年)：主要以收紧土地供给和房地产信贷为主要手段，以抑制房地产市场投资过热为目的。
房价问题 附带MATLAB程序 数学建模.
短学期数学建模课程设计2009级信息与计算科学专业课题：房价问题学号：200911101109 姓名：蹇煜焜学号：200911101205 姓名：张勇学号：200911101207 姓名：杨海目录一、问题的提出 (3)二、模型假设和符号说明 (3)三、模型建立与求解 (3)1.模型建立 (4)（1)房价y与人均可支配收入x之间的关系 (5)（2）房价y与建造成本x之间的关系 (5)2.模型求解 (6)3.模型校正 (6)四、对各个变量的预测 (7)1.对昆明人均可支配收入的预测 (7)2.造成本的预测 (8)3.房价的预测 (9)4.模型对房价的预测结果 (10)五、结果分析和建议 (10)六、附录 (11)一、问题的提出房地产问题一直是人们的热议话题，尤其是近几年更是成为人们关注的问题。
不错，房地产作为一个行业，不仅关系国家经济命脉，它还是影响民生问题的主要因素，所以搞好房产建设不仅是国家与房产商的任务，我们也应了解其中的一些运作原理来帮助我们更好的适应社会环境。
为此，对房产业的了解就显得颇为紧急，而房价问题一直是人们关注的首要问题，下面我们将用数学模型来解决房产中的以下实际问题，仔细分析影响房价的因素以及它们之间的关系。
问题一：通过分析找出影响房价的主要原因并且通过建立一个城市房价的数学模型对其进行细致的分析。
问题二：分析影响房价主要因素随时间的变化关系，并且预测其下一阶段的变化和走势。
问题三：选择某一地区（以昆明为例），通过分析2001年至2010年房价变化与影响因素之间的关系，预测下一阶段该地区房价的走势。
问题四：通过分析结果，给出房产商和购房者的一些合理建议。
二、模型假设和符号说明假设假设一、房地产产品具有一定的生产周期假设二、房价的计算只考虑人均可支配收入和生产成本假设三、理想房价是仅基于成本得到的房价，不考虑供求假设四、成本的花费包括地价（地面地价）、建筑费用和各种税收假设五、不考虑其他影响如（地理位置，环境等）符号说明：X1代表人均可支配收入，x2代表建造成本，y为房产均价,其中a和b分别为常数。
基于R语言的数据分析和统计建模研究
基于R语言的数据分析和统计建模研究一、引言在当今信息爆炸的时代，数据已经成为各行各业中不可或缺的资源。
而数据分析和统计建模作为从海量数据中提取有用信息的重要手段，受到了越来越多研究者和企业的关注。
在众多数据分析工具中，R语言凭借其强大的数据处理能力、丰富的统计函数库以及活跃的社区支持，成为了许多研究人员和数据科学家的首选工具。
二、R语言简介R语言是一种自由、开源的编程语言和软件环境，专门用于统计计算和图形展示。
它提供了一系列强大的工具，包括数据处理、数据可视化、统计分析等功能，使得用户可以方便地进行数据分析和建模工作。
三、数据分析基础在进行数据分析之前，首先需要对数据进行清洗和预处理。
R语言提供了丰富的数据处理函数，可以帮助用户进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测等操作。
接下来，可以利用R语言中的统计函数进行描述性统计分析，包括均值、标准差、相关系数等指标的计算。
此外，R语言还支持绘制各种类型的图表，如散点图、直方图、箱线图等，帮助用户更直观地理解数据。
四、统计建模方法在数据分析过程中，统计建模是一项重要的任务。
R语言提供了丰富的统计建模函数库，包括线性回归、逻辑回归、决策树、聚类分析等方法。
用户可以根据具体问题选择合适的建模方法，并利用R语言进行模型训练和评估。
此外，R语言还支持机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，可以帮助用户构建更复杂的预测模型。
五、实例分析为了更好地展示基于R语言的数据分析和统计建模过程，我们以某公司销售数据为例进行实例分析。
首先，我们将导入销售数据集，并进行数据清洗和预处理操作。
然后，我们将利用R语言中的线性回归函数拟合销售额与广告投放费用之间的关系，并评估模型的拟合效果。
最后，我们将利用决策树算法构建销售预测模型，并对模型进行验证和优化。
六、结论通过本文对基于R语言的数据分析和统计建模研究进行探讨，我们可以看到R语言作为一种强大的数据分析工具，在实际应用中具有广泛的应用前景。
基于R软件的主成分分析
基于R软件的主成分分析R软件是一种强大的统计学习和数据挖掘工具，提供了丰富的函数和包来进行主成分分析。
以下是一个基于R软件的主成分分析的示例。
首先，需要安装并加载“FactoMineR”包和“factoextra”包，这两个包提供了进行主成分分析和结果可视化的函数。
```install.packages("FactoMineR")install.packages("factoextra")library(FactoMineR)library(factoextra)```接下来，我们导入数据并进行必要的预处理。
假设我们导入了一个包含n个样本和p个变量的数据集，存储在一个数据框中，命名为“data”。
```#导入数据data <- read.csv("data.csv")#删除缺失值data <- na.omit(data)#标准化数据data_std <- scale(data)```然后，我们使用“PCA(”函数进行主成分分析。
```pca <- PCA(data_std, graph = FALSE)```在上述代码中，我们将标准化后的数据作为参数传递给“PCA(”函数。
我们还将“graph”参数设置为“FALSE”，以禁用默认的绘图功能。
接下来，我们可以查看主成分分析的结果，包括各个主成分对应的贡献率和累积贡献率。
使用“get_eig(”函数可以获取贡献率。
```#获取贡献率eig <- get_eigenvalue(pca)#打印贡献率print(eig$eigenvalue)```然后，我们可以使用函数“fviz_eig(”可视化主成分分析的结果，绘制出贡献率的柱状图和累积贡献率的曲线。
```#可视化贡献率eig_plot <- fviz_eig(pca, addlabels = TRUE)print(eig_plot)```最后，我们可以选择主成分的数量，基于贡献率的大小来选择。
货币政策对区域住房市场价格的动态影响力研究——基于R形聚类与状态空间模型的实证检验
货币政策对区域住房市场价格的动态影响力研究——基于R 形聚类与状态空间模型的实证检验
杨刚;吴燕华;黄静
【期刊名称】《河北科技大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2012(012)002
【摘要】运用R型系统聚类法将我国划分为高、中、低房价地区,通过建立状态空间模型和运用卡尔曼滤波解法,对比分析了历年货币政策变化对区域房价的动态影响.实证结果表明:贷款规模对房价的影响力较大且区域差别显著,而实际利率对房价的影响力较小,也有一定的区域差异.针对我国房地产市场局部过热且高房价有向全国扩散的态势,应该根据货币政策工具对区域房价影响的特点,从以往的以价格手段调控为主,转变为以数量手段调控为主、价格手段为辅,才能使房地产市场调控取得预期效果.
【总页数】7页(P1-7)
【作者】杨刚;吴燕华;黄静
【作者单位】浙江农林大学经济管理系,浙江杭州332600;上海财经大学投资系,上海200433;浙江农林大学经济管理系,浙江杭州332600;上海财经大学投资系,上海200433
【正文语种】中文
【中图分类】F293
【相关文献】
1.江苏省FDI就业效应动态变化研究:1985～2006——基于状态空间模型的实证检验 [J], 祖强;王辉龙
2.中国农村金融发展对农村经济发展的动态影响研究——基于状态空间模型的实证检验 [J], 杨刚;王克强;许丹丹
3.沪铜期货市场价格发现的动态贡献--基于状态空间模型的实证研究 [J], 黄健柏;刘凯;郭尧琦
4.基于状态空间模型的货币政策区域差异性研究 [J], 蔡晓春;李丹丹
5.中国农村金融发展对农民收入增长的动态影响研究——基于状态空间模型的实证检验 [J], 杨刚;管福泉;蔡选超;许丹丹
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MATLAB在蚌埠市极端风速中的应用
科技视界Science &Technology VisionScience &Technology Vision 科技视界MATLAB [1]是一种建立在C 语言基础上的程序语言系统,采用矩阵作为基本的数据结构,因而MATLAB 也被称为“矩阵实验室”。
20世纪80年代初MATLAB 被推向市场以来,其功能不断地被改进和完善,目前已经成为国内外教学、科研和工程方面最重要的应用工具。
MATLAB 自身的优势非常明显,利用其矩阵的数据结构特点,我们可以并行处理多个对象而互不干扰。
其他的主要特点包括:全面的数值计算能力,强大的数据处理和数据可视化功能,友好的程序编译环境以及丰富的应用工具箱。
这些功能非常适合气象学上数据的统计处理和分析工作。
极端风速是气象学上的典型地极端事件,其引起的暴雨、洪水、飓风的破坏力巨大,防洪设施、城市排水系统、核电站等工程在设计时都要考虑到这些因素,因此极端事件的预测就显得攸关重要。
下面就以蚌埠市为例,借助MATLAB 对其极端风速做出预测。
1数据处理本文所用数据来自中国气象科学数据共享服务网,原始数据包为:《中国地面国际交换站气候资料日值数据集》和《中国地面国际交换站气候资料月值数据集》。
交换站:蚌埠,58221。
从数据集中提取了1951-2012年每年20-20时日最大风速的资料。
在分析数据时,为了缩小预测结果的误差,基本上每个数据都取自一个完整的“气象年”(极个别月份数据丢失除外),且时间跨度都超过了30年。
借助MATLAB 分析可知,近年来蚌埠的最大风速整体呈现逐渐下降的趋势,每年大多出现在3-7月,其中4月出现的次数最多。
最大降水量从1987年开始波动较大,且基本上集中于6-9月。
2极端风速的统计分析极值风速问题是气象学上一个重要问题,在定量上看是不稳定的,但是可以从概率的角度来分析。
根据国内外的多年实践,耿贝尔分布函数用于极端气象参数事件的分析[2],取得了非常好的效果,已经得到了广泛的应用。
基于MATLAB的房价预测与调控模型研究
1式）式中，P 表示房价，P0表示地价，C 表示开发商成本，T 表示各项税费，D 表示预期。
设地价为PX 元/每平方米，土地容积率为，税费率为具有线性关系，它们之间的线性回归模型可表示为：即：表示为矩阵形式为：也即：6式）然而，从房价构成模型推导出来的多元回归模型虽然从理论上解释了房价的构成，但是关于政策项X1和成本项X2并没有量化的指标，因此文中对政策项和成本项进行细化分析。
采用广义货币供应量M2，居民消费物价指数CPI，土地交易价格指数和房地产综合开发景气指数表示房价构成的因素。
改进模型如下所示：式中，X1表示广义货币供应量，X2表示土地交易价格指数，X3表示消费物价指数，X4表示房地产综合开发景气指数，a0表示常数项，a1~a4分别表示各种因素的权重，e表示误差项。
1.3回归模型的协整性检验和显著性检验在回归分析中，要保证各个因素与房价之间有协整关系才能保证不出现“伪回归”的现象，此时得出的回归方程才可靠。
故回归分析做完后必须要进行协整性检验。
要判断是否满足协整性关系，只需求出回归方程预测值与真实值之间的残差，再对残差进行ADF检验，如果残差是一个平稳序列，则说明满足协整性关系。
在多元回归模型中，利用EVIEWS对残差进行ＡＤＦ检验得到结果如图1：图1ADF检验结果可见ＡＤＦ值均小于各检验水平的临界值，拒绝单位根的存在，所以该残差是一平稳序列，即该回归方程是被接受的。
对多元线性回归模型进行相关系数的计算和F检验，得到其相关系数r=0.8798,F检验量为29.2812，其概率P=0.0000要小于默认的显著性系数0.05，故该假设被接受，即回归方程是被接受的。
2仿真结果分析2.1仿真结果利用matlab中自带的非线性回归函数nlinfit进行编程仿真，得到如下结果：图2多元回归模型预测结果其中红色三角性表示真实值，蓝色星号线表示预测值，红线表示残差（取绝对值），纵坐标表示房屋销售价格指数，横坐标表示年份从2004年12月到2009年12月份按照季度取值。
城市数据分布特征分析实验报告-基于R语言的应用
城市数据分布特征分析实验报告环境与地理科学学院一、正态分布检验正态分布是许多统计方法的理论基础，比如方差分析、相关分析、线性回归分析等，都要求数据服从正态分布或者近似正态分布。
为了保证数据满足有关统计方法的应用条件，我们需要对收集的数据进行正态性检验。
这里采用两种检验方法：图形判断和假设性检验，以使检验结果更具有可靠性。
（一）图形判断：Q-Q图（1）导入数据程序代码运行结果使用setwd()函数设定数据存放目录，通过read.csv()函数读取csv格式的实验数据“week3new.csv”。
该函数有三个参数，第一个参数为数据存放路径；第二个参数表示第一行变量名作为变量的名称，从第二行开始读取数据；第三个参数为英文半角逗号作为分隔符。
（2）查看数据结构程序代码运行结果通过dim()函数查看实验数据的行列数，str()函数输出数据中的变量及其变量类型。
从运行结果中可以看出数据共有四个变量，变量类型包括整型和数值型。
由于hyear字段为建筑房屋的分类结果，这里需要对数据进行预处理，将整型数据转换为因子型数据。
为方便后续数据处理，并把数据中的data$hprice赋值给新的变量hprice。
（3）直方图显示程序代码运行结果使用hist()函数查看“hprice”数据的直方图分布特征，通过频数直方图，观察数据的分布情况是否为钟形分布，可以初步判断数据是否服从正态分布。
结果显示，数据两侧数据分布并不对称，大致可推测数据不服从钟形分布，为进一步准确验证数据分布特征，可进行数据特征值的计算以及通过使用更加精确的检验方法进行正态分布的检验。
（4）绘制Q-Q图程序代码运行结果Q-Q图是分位数图，反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度。
从结果图中可以看出数据点只有部分聚集在理论直线附近，即对角线的周围，并且数据的分布不存在明显的“左下右上”或“左上右下”的分布集群，说明数据不服从正态分布。
（5）正态分布检验在计算偏度和峰度的时候需要用到两个R语言的包：moments和fBascis，因此首先通过install()函数进行安装，安装成功，通过library把包加载进来。
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基于R软件与MATLAB对于蚌埠市人民住房问题的统计分析
作者：李小斌
来源：《经营者》2014年第09期
摘要：对蚌埠市人民的住房问题进行调查，通过一系列的统计和分析得出蚌埠市人民的住房情况，进而对蚌埠市管理者提出建议。
从而更好地解决蚌埠市的民生问题。
人均住房问题的研究选取居民人均家庭可支配收入、居民家庭恩格尔系数、商品房平均销售价格、在建商品房面积这四项指标来分析蚌埠市人均住房面积的影响因素，使用一元线性回归、主成分分析等方法建立回归模型和住房面积预测模型。
关键词：回归分析；主成分分析；人均住房面积
一、论文的目标与方案
基本上能够较为准确地分析出蚌埠市的人均住房问题。
将所得结果向有关单位反映。
通过论文的发表让更多的人了解蚌埠市现在的住房问题，让人们真正了解问题之所在，从而更好地解决问题。
二、蚌埠市人均住房面积的变化情况
影响人均住房面积的因素有居民人均家庭可支配收入、居民家庭恩格尔系数、商品房平均销售价格、在建商品房面积。
这些因素决定人们是否有购房能力、是否愿意买房、是否有房可买。
以下是由互联网所查数据制作的表格，反映以上指标。
三、对人均住房面积影响因素的主成分分析
（一）主成分的数学模型
设为实际问题所涉及的个随机变量（可称为项指标），记，其协方差矩阵为：
它是一个阶的非负定矩阵设变量经过线性变换后得到新的综合变量，即
或
（3.1.1）
其中系数为常量函数。
要求（4.1.1）满足以下条件：
第一，系数向量是单位向量，即
（3.1.2）
第二，与互不相关，即
（3.1.3）
第三，的方差递减，即
（3.1.4）
于是，称为第一主成分，为第二主成分，以此类推，有个主成分。
主成分又叫主分量。
这里称为主成分系数。
（二）主成分分析的运行结果分析
由运行结果可知，第一主成分的累计贡献率为98.8%。
可取第一个主成分，即
其中=（0.5004，-0.4980，0.4995，0.5020）
第一主成分反映了蚌埠市人均住房面积的情况。
随着时间的推移，蚌埠市的居民人均家庭可支配收入不断增加对应系数为正，这与实际情况是相符的，当人们可支配收入增加后，购房的自然增多。
居民家庭恩格尔系数对应系数为负也是合理的，当人民生活水平上升时，恩格尔系数下降，购房面积增多。
商品房平均销售价格的系数为正是因为，当前蚌埠市部分地区住房仍然存在问题，市场可能存在供不应求的情况，虽然房价增加，但是人民的购房欲望仍然很大，并且随着经济的发展，人均收入的增加完全可以抵消房价上涨的影响。
在建商品房面积对应的系数为正，这是因为随着在建房屋面积的增加，人民可以购买的房子增多，从而对人均住房面积的增加有显著的促进作用。
四、人均住房面积与随时间的变化
（一）合理的假设
在建立回归模型时，由于自变量，也就是年份与人均住房面积数量级相差较大。
因此，直接进行回归分析会产生较大误差，甚至直接错误。
从而在建立模型之前建设自变量全部减去1980，也就是将1981年按第一年来计数。
下表为在合理假设之下对数据的调整结果。
（二）一元线性回归模型
建立公式模型：
一元线性回归分析的主要任务：一是利用样本观测值对回归系数、和做点估计。
二是对方程的线性关系（即）做显著性检验。
三是在处对做预测等。
（三）模型的求解
在MTALAB软件中进行一元线性回归分析。
程序如附录所示，运行后得到结果：
所以回归模型为：
五、回归模型分析
（一）对模型结果的分析
在上述所求结果中，表明随着年份的增长，人均住房面积每年增长0.8125平方米。
不过这个结果只能对一定年限内进行分析，超过一定年限就不在准确，因为每个人住房实际需求面积是有限的，地球面积也是有限的。
因此，不可能一直增长下去。
出现线性增长的原因是我国当前正处于社会主义初级阶段，经济发展较快，住房环境等问题改善得也很快，基本呈线性增长。
（二）对未来几年的预测
利用所得的回归模型计算得出2014、2015年人均住房面积为37.2293平方米、38.0418平方米。
这个结果是符合实际的，从当前我国房地产行业的发展就可以看出我国住房总量不断增加。
从而人均住房面积一段时间内呈现线性增长是现实的。
六、意见及建议
加强民生建设，促进各地区协调发展，解决好人民的生活特别是住房问题。
参考文献：
[1] 茆诗松，程依明，濮晓龙.概率论与数理统计教程（第二版）[M].北京：高等教育出版社，2011：371-372，441-444.
[2] 李柏年，吴礼斌，等.MATLAB数据分析方法（第一版）[M].北京：机械工业出版社，2012：147-151.
[3] 吴礼斌.经济数学实验与建模（第一版）[M].天津：天津大学出版社，2009.
指导教师：蔡晓薇。