关于波士顿房价影响因素的探究

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【北美购房网】波士顿租房市场与以房养学

【北美购房网】波士顿租房市场与以房养学波士顿被誉为“美国的雅典”，聚集着众多世界闻名的高等学府。

哈佛大学(Harvard University)、麻省理工大学(Massachusetts Institute of Technology)、东北大学(Northeastern University)、波士顿学院(Boston Collage)和波士顿大学(Boston University)等几大高校形成了波士顿的几个主要学区。

无论是常年在此求学的学生，短期交流的访问学者，还是慕名而来的游客，都有很高的租房需求。

波士顿的学区周边房价也就水涨船高，即使是席卷全球的金融危机也丝毫没有影响此地学区房的身价。

投资该地区的学区房，以房养学，回报率将相当可观。

下面我们就和大家一起了解一下近几年波士顿的租房市场及以房养学的相关案例。

波士顿房租走势波士顿环球报（Boston Globe）指出：大波士顿地区公寓房租在2015年整体上涨了6%，同比全美最大的25个都会地区中，大波士顿地区的火爆程度位于全美第二，波士顿的房屋空置率更是仅为2.6%。

同时，据人口普查局的数据，波士顿的房屋自有率进一步下跌，为近十年最低水平。

这些数据反映了波士顿人在购房时面临房价攀升的重重压力。

但也有专家认为，这些数据也可以被更为积极地解读——随着波士顿地区经济走强，越来越多的年轻人从父母的家中搬出，来到了都会区奋斗，这些青年正成为租房市场的中坚力量，对于大波士顿地区的房东们来说，确实是好消息。

年轻人口暴增，居住区数量跟不上根据大波士顿房屋公司的研究报告，2000年到2010年，波士顿24岁的人口增长20-25%，2014-15年，20至34岁的人口净增长为75%。

东北大学的杜卡基斯中心城市与区域政策的创始主任Barry Bluestone说，尽管波士顿年轻人口有显著的增长，但居住区数量却没有跟上。

东北大学经济学和公共政策教授Alicia Sasser Modestino说，波士顿的租赁市场很难定位，低空置率也受到结构性问题而复杂化。

深度学习3：波士顿房价预测（1）

深度学习3：波⼠顿房价预测（1）转载：波⼠顿房价问题房价的预测和前两期的问题是不同的，最⼤的区别就是这个问题不是离散的分类，他是⼀个连续值，那么在搭建⽹络时候的技巧就有所区别。

代码实例分析from keras.datasets import boston_housing(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()12导⼊数据train_data.shapetest_data.shape看⼀下数据的尺⼨，发现训练集的尺⼨是404，13；测试集的尺⼨是102，13；说明这些数据不多，这⼗三个数据特征是各种数值，包括犯罪率，住宅平均房间数，道路的通畅程度等。

很明显，这些数据都看起来没什么关系，相互之间⽆法联系，还有⼀个最要命的就是我们⽆法确定那个数据更加的重要。

另外，这些数据的范围也不同，想要使⽤，必须要做⼀些处理。

train_targets看⼀下targets，就可以看到当时房⼦的房价了，这就是训练集中对应的结果集，类似于上两个例⼦中的标签集。

mean = train_data.mean(axis=0)train_data -= meanstd = train_data.std(axis=0)train_data /= stdtest_data -= meantest_data /= std这⾥就是应对数据范围不同的办法，⽅法叫标准化，含义就是加⼯每个特征，使他们的数据满⾜平均值为0，标准差为1.具体的⽅法就是每列取平均值，减去平均值，再除以减掉之后的标准差。

这⾥要注意标准化所⽤的数据必须是在训练集上得到，实际操作中不能让任何数据从验证集上得到，不然会导致模型过拟合的问题。

from keras import modelsfrom keras import layersdef build_model():model = models.Sequential()model.add(layers.Dense(64, activation='relu',input_shape=(train_data.shape[1],)))model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))model.add(layers.Dense(1))pile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])return model这⾥就是搭建学习模型的步骤，因为这个模型要重复使⽤，所以我们把它写成函数的形式。

【北美购房网】波士顿房产投资指南

波士顿简介波士顿（Boston）是美国马萨诸塞（Massachusetts）州的首府和最大城市，也是美国大陆东北部新英格兰地区的最大城市；它是美国东海岸的主要海港之一，也是西半球最古老的仍然活跃的商埠和渔港之一。

该市创建于1630年，是美国最古老、最具历史文化价值的城市。

波士顿是十八世纪末美国独立战争期间一些重要事件的发生地，如今已成为全球高等教育、科研、金融、生物技术和医疗保健产业的中心。

大波士顿都会区以波士顿为核心，包括整个萨福克县（SuffolkCounty）和剑桥（Cambridge）、昆西（Quincy）、牛顿（Newton）、萨默维尔（Somerville）、里维尔（Revere）和切尔西（Chelsea）等城市，还包括新罕布什尔（NewHampshire）州的一部分。

教育波士顿被誉为“美国雅典”，这里分布着超过100所大学，超过25万名大学生在波士顿就读。

波士顿建有美国最古老的公立学校系统，从幼儿园到12年级，学生人数将近6万。

该系统包括145所学校，最古老的波士顿拉丁学校就是其中之一，设7-12年级，在7-9年级通过公开考试招收学生；还有成立于1821年的英文中学和成立于1639年的马特学校，等等。

波士顿还拥有私立学校、教会学校和特许学校（charterschool）。

3000名少数族裔学生通过大都会教育机会委员会（METCO）得到在郊区学校就学的机会。

2002年，《福布斯杂志》将波士顿公立学校系统列为美国最好的大城市学校系统，毕业率达到82%。

波士顿地区是全美教育水平最高、历史最悠久也是当地居民综合素质最高的城市，全国排名总是在前十名以内，从来没有任何负面评论，而其他几个大城市比如纽约、芝加哥和旧金山等城市的相关评论却是好坏掺半。

这里是全世界著名高等学府最集中的地方。

美国现任总统就毕业于哈佛大学，前任的布什总统与以前的老布什总统、肯尼迪总统等均毕业于波士顿附近的PhilipsAcademy；蒋介石夫人宋美玲及其姐妹和克林顿总统夫人希拉里都毕业于波士顿西南的韦斯利Wellesley女子学院波士顿当地著名的高校包括： BayStateCollege海湾州立学院BerkleeCollegeofMusic伯克利音乐学院BostonArchitecturalCenter波士顿艺术中心学院BostonCollege波士顿学院BostonConservatory波士顿音乐学院BostonUniversity波士顿大学BunkerHillCommunityCollege邦克海尔社区学院CambridgeCollege剑桥学院EmersonCollege爱默生学院EmmanuelCollege 以马利学院FisherCollege费雪学院FranklinInstituteofBoston波士顿法兰克林学院HarvardUniv.哈佛大学KatherineGibbsSchool凯瑟琳吉布斯学院LesleyUniversity莱斯利大学LongySchoolofMusic郎基音乐学院MassachusettsCollegeofArt麻州艺术学院MassachusettsCollegeofPharmacy&HealthSciences麻州医药卫生学院MIT(MassachusettsInstituteofTechnology)麻省理工学院NewEnglandCollegeofOptometry新英格兰视力测定学院NewEnglandConservatory新英格兰音乐学院NewEnglandSchoolofLaw新英格兰法学院NortheasternUniversity东北大学RoxburyCommunityCollege若可斯伯瑞社区学院SaintJohn’sSeminary圣约翰神学院SchoolofTheMuseumofFineArts精美艺术博物馆学院SimmonsCollege塞蒙学院SuffolkUniversity萨克福大学TuftsUniversity塔夫兹大学UrbanCollegeofBoston波士顿城市学院UMassBoston麻州大学波士顿分校WentworthInstituteofTechnology温氏技术学院WheelockCollege韦罗可学院☆波士顿高校附近公寓的价格和租金情况一般情况下，40-50万美金很难在波士顿地区买到性价比较好的适合居住的房产。

回归算法波士顿房价预测PPT课件

合效果不错。
1
任务实施
我们采用了几种不同的回归算法对波士顿房价问题进行拟合：
• 首先，使用sklearn.model_selection模块的train_test_split()方法来划分测试集和训练集。
• 接着，我们需要定义R2函数，用于衡量回归模型对观测值的拟合程度。它的定义是R2 = 1“回归平方和在总平方和中所占的比率”，可见回归平方和（即预测值与实际值的误差平
1
一、单变量线性回归
1.模型定义
一般用来表示参数集合，即通用公式为：
其中的x是数据的特征属性值，例如上面例子中房子的面积；y是目标值，即房子的价格。
这就是我们常说的线性回归方程。和是模型的参数，参数的学习过程就是根据训练集来确
定，学习任务就是用一条直线来拟合训练数据，也就是通过学习找到合适的参数值。
方和）越小，则R2越接近于1，预测越准确，模型的拟合效果越好。
1.多项式回归
如果训练集的散点图没有呈现出明显的线性关系，而是类
似于一条曲线的样子，就像图中这样。我们尝试用多项式
回归对它进行拟合。
我们先看一下二次曲线的方程y=ax^2+bx+c，如果将
x^2理解为一个特征，将x理解为另外一个特征，那么就
可以看成有两个特征的一个数据集，这个式子依旧是一个
线性回归的式子。这样就将多项式回归问题，转化为多变
对应的真实结果y（即真实房价），那么可以将模型用矩阵形式表达为：
1
二、多变量线性回归
2.损失函数
3.最小二乘法求解
对损失函数求偏导并令其等于0，得到的θ就是模型参数的值。
1
二、多变量线性回归
4.梯度下降法求解
梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。一个

房地产波士顿矩阵研究分析报告

销售节奏原则
市场增长率
明星高
波士顿矩阵
婴儿
现金牛
。
瘦狗
高
相对市场份额
明星产品
包装，旗帜！
具备差异性优势以及稀缺物业类型的最高端产品，形成项目标杆价值。客户需求量高、可实现高市场价值。
现金牛产品利润主力
成熟市场中的领导者，具有广泛的客户关注，它是项目资金的主要来源。客户需求量较高、可实现较高价值。
推盘理由：10、11号楼压轴，景观最佳，位置最优之楼栋，进一步拔升销售价格，成为本项目压轴大戏，并使其成为项目利润的主力。
12
8
6 115/85/100
5
2 1
11
10
9 7
4 3
上海世联天地源项目组
全盘销售节奏汇总
期数
时间
推出楼号
套数建筑面积销售均价销售率
回收资金
第一期 06/11-07/2 5、6、8（西）号 234 22231.96
婴儿产品
培育、转化
需要不断投入以增强其竞争能力，可通过持续投资，发展为明星单位。即目前缺乏展示、包装、推广的单位；目前客户需求较低、条件转化后可实现较高市场价值。瘦狗产品Fra bibliotek尽早出货
产品优势较弱，市场承接度低，客户需求量较低、市场可实现价值较低。
上海世联天地源项目组
全盘销售节奏
市场增长率
波士顿矩阵
相对市场份额
132
141
140
18
82
61 51 2
12
93 73
42 32
上海世联天地源项目组
全盘销售节奏
第一期：5、6、8(西)号楼推出时间：06年11月-07年2月推出套数：约234套建筑面积：约22231.96平方米入市均价：5400元/平方米销售目标：90% 资金回收：约10804.73万元

利用三种回归模型预测波士顿房价的问题描述

利用三种回归模型预测波士顿房价的问题描述
波士顿房价预测是基于波士顿地区的一些特征来预测房屋价格的问题。

我们收集了一些关于波士顿地区的数据，包括犯罪率、住宅平均房间数、低于贫困线的比例等等。

我们的目标是建立一个回归模型，根据这些特征来预测房屋的价格。

为了达到这个目标，我们可以选择三种回归模型进行预测。

第一种是线性回归模型，它假设房价与特征之间存在线性关系。

我们可以通过拟合一个线性方程来预测房价。

第二种是决策树回归模型，它通过构建一棵决策树来预测房价。

决策树模型可以捕捉到特征之间的非线性关系，并且可以处理离散和连续型特征。

第三种是支持向量回归模型，它通过找到一个最优的超平面来拟合数据。

支持向量回归模型可以处理高维特征，并且可以处理离群点的影响。

我们可以使用这些回归模型对波士顿房价进行预测，并通过评估模型的性能来选择最优的模型。

预测结果可以帮助房地产开发商、投资者和买家做出更明智的决策。

尽管我们要避免敏感内容的讨论，但在实际应用中，还会考虑到其他因素如地理位置、交通便利性等对房价的影响。

城市规划管理经验美国波士顿房地产项目开发过程给予的某些启示

都市规划管理经验（2023，No.2北京规划建设）——美国波士顿房地产项目开发过程予以旳某些启示高岩 Te-MingChang波士顿重建局(如下简称重建局)是美国马萨诸塞州波士顿市(市辖区内人口为58.9万人面积125.4平方公里)主管都市规划与经济发展旳机构它是美国为数不多旳将规划与发展合二为一旳例子。

这就决定了它既要设置规划法规来限制盲目旳房地产开发又要采用多种形式来鼓励发展和管理房地产项目。

笔者有幸在波士顿重建局工作数年，直接或间接参与了都市规划与管理行为切身体会到它是怎样充足行使州立法赋予旳权力，将看似矛盾旳双重功能有效旳处理和发挥。

从它对房地产项目开发过程旳参与、协调、审批、管理中可以予以我们诸多旳启示。

一、重建局简介及地区规划分区法旳发展历史重建局成立于1957年，经马萨诸塞州立法法案同意，因此它旳立法权利来自于州一级，但又是专门针对波士顿市旳机构在某些问题上旳处理可以独立于波士顿市政厅。

它旳财政预算也与波士顿市政厅分开进行。

重建局当年成立旳重要原因是美国正在进行如火如茶旳都市更新运动许多大都市为了振兴衰落旳都市中心.大量征用市内土地建立一系列大型公共设施或由私人企业开发商业住房将搬家到郊区旳人口吸引回都市。

因此不管与否是居住还是商业用地，重建局具有可认为了公众利益而征用都市土地旳权力(这种权力称为“征用权”)付给原拥有者当时旳市场价格。

这可以说是美国版旳“拆迁办”。

同步它还具有买卖土地及为增进居住和商业房地产开发而实行税收优惠政策旳权力。

除了前述成立旳初始原因外发明良好旳经济发展和居住就业环境提高市民旳生活质量也一直是重建局旳工作宗旨由于它也被赋予规划控制都市旳物质形态旳权利。

它自身既拥有都市中旳许多土地(大多是20世纪60年代都市衰落期买来旳).并积极去开发经营这些土地;同步又立法管理监督其他旳私有土地开发，提供最需要旳住宅、办公楼等，从而指导都市旳发展方向。

这两种功能旳合并使得它可以完整地将规划制定旳方针、原则贯彻执行到实际旳房地产开发项目中做到最小偏差因此规划与发展在这里是相辅相成旳关系。

基于经典和稳健方法的波士顿房价研究成果综述

基于经典和稳健方法的波士顿房价研究成果综述
王园园
摘要：利用波士顿房价数据，通过比较 lm、lmrob、LMS 和 tau 四种方法，重点是对经典估计方法和三种稳健估计方法进行分
析，研究四种方法的差异及优劣，探讨在统计模型中，当实际观测数据偏离假设，在异常值不可避免的情况下，究竟是选择建立在
某种理想分布基础上的经典估计理论模型，还是选择建立在符合数据实际分布基础上的稳健估计方法。
关键词：稳健估计；最小二乘法； M 估计； MM 估计； LMS 估计
中图分类号： F222．1
文献标识码： A
文章编号： 1008－4428（ 2019） 03－0040－04
一、引言
（一）研究目的
线性回归模型（ Linear regression model）是统计中用来确
定变量间相互依赖关系的基本模型，应用十分广泛。求解线
二、文献综述（一）稳健估计发展线性回归模型在科学研究和实践中应用非常广泛，并且取得了丰硕成果。它是许多模型的基础模型，它的理论成果以及实践应用会影响到其他一些复杂模型，因此，在统计模型中占有重要的地位。估计回归系数的经典方法是最小二乘法（ OLS），然而最小二乘法很容易受到异常值的影响，是不稳健的。真实观测数据中，异常值很难避免，这时候利用最小二乘法进行估计，结果会比较差，进而使得预测结果也比较差，在一定程度上限制了线性模型的应用。因此探讨研究线性模型的稳健估计方法很有必要。 1953 年，G． E． P． Box 首先提出Ｒobustness 概念。随后， J． W． Tukey，P． J． Huber 等人对参数稳健估计进行了有成效的研究。J． W． Tukey 反复研究传统统计方法的不稳健性，并确定了切尾均值及平均绝对离差等估计方法的优良稳健性。 P． J． Huber 提出了一类未知参数的稳健估计方法———M 估计，并解决了相应的渐进极大极小问题。Huber 于 1973 年又将稳健估计方法推广到多维参数回归模型的参数估计问题。 20 世纪 80 年代以来，Huber、F．Ｒ． Hampel 和Ｒousseeuw 等人先后发表了很有影响的论著，为稳健估计理论奠定了基础。 Huber 于 1981 年正式给出稳健估计定义，稳健统计学至此趋于成熟。截至今天，稳健统计已经取得了许多进展。在国内，许多学者比如陈希孺、赵林城等，在线性、非线性、部分线性模型以及稳健投影寻踪的 M 估计大样本特性方面取得了一系列成果。在统计建模中，统计的结果既依赖于观测数据，又依赖于我们对所研究总体的一些特定的假设，比如分布形式、独立性等。稳健估计旨在克服当观测数据显著偏离假设时，经典统计学所面临的一些困难。稳健估计是在异常值不可避免的情况下，通过选择适当的估计方法，尽可能减免未知量估计值受异常值的影响，得出正常模式下的最佳估计。稳健估计的目标如下：在假设的观测分布模型下，估计值应该是

波士顿房价数据统计分析报告

波士顿房价数据统计分析报告作者：米纯来源：《经营管理者·中旬刊》2016年第07期摘要：该报告以波士顿房价数据样本为研究对象，目的是通过统计学方法分析各变量与波士顿郊区房价之间的关系，选出对房价影响较大的几个变量，并确定各变量之间的数学关系。

分析采用的软件是SPSS，分析方法为因子分析、相关分析、回归分析方法。

首先，鉴于样本变量较多，因此通过因子分析检验是否可以对变量进行降维处理。

然后，对数据进行相关性分析，先找出5个与房价相关性较强的变量，并针对变量建立多元回归模型，在对该模型评价之后，确认了其中三个变量的强相关关系；在剔除相关性较弱的两个变量之后，又建立了新的回归模型，经评价，该模型对变量的解释较贴切，检验效果显著。

通过以上分析，得出影响房价的主要因素为：房间数量、居民社会地位、教育程度，并构建了多元线性方程。

关键词：因子分析相关多元回归一、统计前估计及变量的选择处理1.预先估计。

初步判断14个变量，根据个人先验知识做出房价影响因素的估计：预计空气质量和距离就业中心的距离将在很大程度上影响房价，即，NOX和DIS两个变量将显示出与价变量MEDV之间的强相关关系。

2.变量选择。

波士顿房价数据样本共14个变量，包括13个定量变量和1个定性变量，共计506个数据。

定性变量为，是否临近河边——CHAS。

除此之外其余都为定量变量。

鉴于数据量较大，且为了统计方便，在接下来的分析中，将剔除该定性变量。

对剩下的13个变量进行统计分析。

二、因子分析该样本数据14个属性，共计506个数据。

数据样本较大，维数较高。

考虑到更加便捷地提高分析效率，要分析各因素对波士顿房价的影响，首先对变量进行降维处理，考虑14个变量中是否可由一两个综合变量来进行概括。

因此，首先对样本数据进行主成分和因子分析。

设置因子数量为3.1.主成分选取。

数据结果显示，前三个成分特征值累计占了总方差的72.341%，后面的特征值贡献低于10%，且越来越小。

美国波士顿的房价趋势

美国波士顿的房价趋势
美国波士顿的房价趋势近年来呈现稳步增长的趋势。

自2010年以来，波士顿地区的房价一直在上涨。

这主要是由于波士顿地区的经济增长和就业机会的增加，以及房屋供应不足等因素所推动的。

根据市场数据，波士顿地区的房价在过去的几年里每年都有一个较高的增长率。

值得注意的是，这个增长率可能因地区而异。

例如，市中心地区的房价上涨相对较快，而郊区则相对较慢。

这是因为市中心地区有更多的商业和就业机会，吸引了更多的人们定居，而郊区则相对较为宜居和宁静。

然而，最近几年，波士顿地区的房价增长速度有所放缓。

这主要是由于房屋供应增加，以及市场需求的一些变化所导致的。

房屋供应的增加主要来自于新建住房项目的增加，同时投资者也在购买和出租房产，增加了市场上的租赁房屋供应。

尽管房价的增长速度有所放缓，波士顿地区的房价仍然远高于全国平均水平。

这是因为波士顿地区的人口持续增长，经济活动不断增加，以及高等教育和科研机构的集中等原因所致。

因此，预计波士顿地区的房价在未来仍将保持稳定增长的趋势。

波士顿房价数据统计分析报告

波士顿房价数据统计分析报告波士顿是美国马萨诸塞州的首府，也是全美国东北地区的重要城市之一。

作为一座国际化的城市，波士顿的房地产市场一直备受关注。

本报告将对波士顿房价数据进行统计分析，帮助读者了解该市的房价水平及其趋势。

1. 数据收集及处理为了进行准确的分析，我们收集了波士顿近五年的房价数据。

这些数据包括：房屋销售价格、房屋面积、地理位置、建筑年份等信息。

在数据收集后，我们进行了数据清洗和处理，剔除了异常值和缺失数据，以确保分析的准确性和可靠性。

2. 波士顿房价统计根据我们所收集到的数据，我们对波士顿的房价进行了统计。

通过计算房价的平均值、中位数、最大值和最小值，我们可以得到以下结论：波士顿的房价整体呈上升趋势，市场供需平衡，房价相对稳定。

同时，由于地区的不同，房价存在一定的差异性，一些地段的房价较高，而一些地段的房价较低。

3. 波士顿房价因素分析为了了解波士顿房价的主要影响因素，我们进行了进一步的分析。

通过对房价与房屋面积、地理位置、建筑年份等变量进行相关性分析，我们可以得到以下结论：3.1 房屋面积：房屋面积与房价呈正相关关系，即房屋面积越大，房价越高。

3.2 地理位置：地理位置也是影响房价的重要因素。

波士顿市中心的房价较高，而远离市中心的地区房价相对较低。

3.3 建筑年份：建筑年份对房价也有一定影响。

一般来说，较新的房屋价格相对较高，而老旧的房屋价格相对较低。

4. 波士顿房价趋势预测根据历史数据和市场发展情况，我们可以初步预测波士顿房价的趋势。

由于波士顿的经济繁荣和对房地产的需求，房价预计将继续保持上升趋势。

然而，由于市场的变化和政策的干预，房价上涨的速度可能会有所放缓。

5. 投资建议对于有意投资波士顿房地产的人士，我们给出以下建议：5.1 选择地理位置优越的房产，特别是市中心附近的房屋，因为这些房产的增值潜力更高。

5.2 留意新建项目，特别是位于新兴发展地区的房屋。

这些项目通常具有较高的升值潜力。

波士顿房价预测设计流程

波士顿房价预测设计流程下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help yousolve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts,other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!近年来，随着人们对房地产市场的关注度不断增加，房价预测成为了一个备受关注的热门话题。

波士顿房价预测

hihi数据分析报告课程名称：程序设计基础（R）开课学期：至学年 2 学期开课班级： .题目：波士顿房价预测 .学号：姓名： .完成时间：年月日自评分数： .拒绝抄袭，拒绝雷同签名：目录一、背景与目标 (1)二、数据说明 (1)（一）数据来源 (1)（二）变量说明 (1)1.对变量进行说明 (1)2.显示部分数据 (2)三、数据探索 (2)（一）读取数据 (2)（二）查看数据整体信息 (3)（三）缺失值探索 (3)四、描述性分析 (3)（一）房屋价格概况 (4)（二）低收入阶层比例概况 (4)（三）1940年之前建成的自用房屋比例概况 (5)五、相关性 (6)六、数据集构造 (8)（一）类型转换 (8)（二）变量的选取 (8)（三）训练集，测试集构造 (8)七、回归分析 (8)（一）建立模型 (8)（二）模型验证 (9)（三）数据预测 (10)（四）模型评估 (11)八、总结与建议 (12)波士顿房价预测一、背景与目标波士顿地区的房地产市场竞争激烈，在犯罪率、住宅房间数、是否毗邻查尔斯河、环保质量、所在区域师生比例等众多影响因素中，准确把握这一地区某处房产的实际价值，可以使房地产经纪人工作更加高效。

预测的目标：建立回归模型，试图找出影响波士顿房价的因素，并且根据这些影响因素，对波士顿房价进行预测。

二、数据说明（一）数据来源来源于1978年美国某经济学杂志上，包括美国人口普查局收集的美国马萨诸塞州波士顿住房价格的有关信息。

原数据集创建者是Harrison, D.和 Rubinfeld, D.L.：Hedonic prices and the demand for clean air, J.Environ. Economics & Management, vol.5, 81-102, 1978。

（二）变量说明数据集包含若干波士顿房屋的价格及其各项数据，分别是房屋均价及周边犯罪率、是否在河边等相关信息，其中最后一个数据是房屋价格。

基于回归方法分析波士顿房价数据间的相关关系

DOI: 10.12677/sa.2020.93036
336
统计学与应用
赵冉
本例是属于回归模型的案例，在数据集中包含 506 组数据。通过对波士顿房地产数据进行初步的观察并分析找出影响房价中位数的因素，希望建立一个能够预测房屋价值的多元线性回归模型。
2.1.2. 多元线性回归模型的一般形式设随机变量 y 与一般变量 x1, x2 ,, xp 的线性回归模型为 y = β0 + β1x1 + β2 x2 + + β p xp + ε
yˆ *=
βˆ1* x1*
+
βˆ2* x2*
+ +
βˆ
* p
x*p
式中，
βˆ1*
,
βˆ2*
,,
βˆ
* p
是
y
对自变量
x1 ,
x2
,,
xp
的标准化回归系数。
2.2.2. 回归参数的普通最小二乘估计
( ) ( ) ∑ Q
即寻找参数 β0 , β1,, β p=
β0
,nβ1
,, yi −
βp β0
的估计值 βˆ1 − β1xi1 − −
, βˆ2 ,, β p xip 2
βˆp ，使离差平方和达到极小。
当 ( X ′X )−1 存在i=时1 ，即得回归参数的最小二乘估计为：
βˆ = ( X ′X )−1 X ′y
2.2.3. 回归方程、回归系数的检验 1) F 检验对多元线性回归方程的显著性检验就是要看自变量 x1, x2 ,, xp 从整体上对随机变量 y 是否有明显的影响。原假设 H0 : β=1 β=2 = β=p 0

影响波士顿不同社区房价水平的因素分析——基于分位数回归方法

庭的住房信息，包括住房价格中位数，该地区二氧化氮浓度，学生一教师比率，距离市中心距离以及不同地区犯罪率等多达１４项可能的更新和持续的数据审核，使得该数据具有一定的典型性和权威性。因此，使用分位数回归方法来研究波士顿地区不同社区的房价影响因素尤其是非经济性影响因素是可行
１．７３１２．６
．００６１，３４８０７３．１２２２１７６
８８．９７２．１６４４７：２．４９Ｓ６８：
ｌｏｗｓｔａｔｓｔｒａｔｉｏ
５０６５Ｏ６
ｌ２．７０１４８１８．４５９２９
，．２３８０６６２．１６５８２
裹２自变量的描述性统计
ＶａＣ１ａｂｌｅＯｂｓＭｅａｎＳｔｄ，Ｄｅ．ＭｉｎＭＳ：
（一）数据来源本文中的数据来源于１９７８年Ｈａｒｉｒｓｏｎ和Ｒｕｂｉｎｆｅｌｄ教授发表在环境经济与管理期刊（ＪＥＥＭ）上的一篇文章（Ｈｅｄ０ｎｉｃｈｏｕｓｉｎｇｐｒｉｃｅｓａｎｄｄｅ．ｍａｎｄｆｏｒｃｌｅａｎａｉｒ［Ｊ］．ＪｏｕｎｒａｌｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅ — ｍｅｎｔ，１９７８，５，８１ —１２２）。该数据收集了波士顿地区５０６个家庭住房信息，其可能的影响因素包括１４个变量。如下表（表１）

基于经典和稳健方法的波士顿房价研究成果综述

基于经典和稳健方法的波士顿房价研究成果综述作者：王园园来源：《市场周刊》2019年第03期摘要：利用波士顿房价数据，通过比较lm、lmrob、LMS和tau四种方法，重点是对经典估计方法和三种稳健估计方法进行分析，研究四种方法的差异及优劣，探讨在统计模型中，当实际观测数据偏离假设，在异常值不可避免的情况下，究竟是选择建立在某种理想分布基础上的经典估计理论模型，还是选择建立在符合数据实际分布基础上的稳健估计方法。

关键词：稳健估计；最小二乘法；M估计；MM估计；LMS估计中图分类号：F222.1文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）03-0040-04一、引言（一）研究目的线性回归模型（Linear regression model）是统计中用来确定变量间相互依赖关系的基本模型，应用十分广泛。

求解线性回归模型的经典方法是最小二乘法OLS（Ordinary Least sum of Squares），而最小二乘法的几个基础假设条件，其中之一为：随机变量服从正态分布。

当观测数据不满足这些条件时，比如含有异常值（Outliers），估计结果会有很大偏差，甚至得出错误的结论。

但是在实际观测中，异常值不可避免，观测数据大多来自中心分布的污染数据，这使得最小二乘法很不稳健。

一般而言，这种情况下有两种选择：一是模型适合大部分数据，但是分布两端极不符合，二是模型适合全部数据，但整体拟合结果一般。

简单地说，污染数据让准确估计完整模型非常困难，如果估计完整的模型是不可行的，退而求其次，寻求一个能准确拟合中心数据的模型，反而变得更可行。

更具体地说，鉴于一些观测值被污染，稳健估计方法试图估计参数的中心分布，利用接近中心的大多数观测来分析数据，不再试图估计所有数据的混合分布。

本文最主要的实践是线性回归方程的估计。

稳健估计是适应大多数情况的方法，比经典的方法受极端情况的影响要小。

本文数据来自波士顿住房价格数据，比较经典的方法与稳健估计方法对这一数据的拟合效果。

关于波士顿房价影响因素的探究

关于波⼠顿房价影响因素的探究关于波⼠顿房价影响因素的探究第三组组长：潘岚锋组员：姜洋杜娟程夏莹报告课件名称：boston⽬录1数据介绍 (3)1.1概述 (3)1.2变量介绍 (3)1.3数据变形 (4)2⽅法说明 (5)2.1评价标准 (5)2.2交叉验证 (6)2.3异常点 (6)3参数模型—最⼩⼆乘回归 (6)3.1模型建⽴ (6)3.2拟合效果 (8)3.3模型诊断 (8)图3.1 (9)4⾮参数模型—k最近邻 (9)4.1原理 (9)4.2K的选择 (10)4.3OLS与KNN之间的⽐较 (11)5相加模型 (12)5.1LASSO和ADALASSO (13)5.1GROUPLASSO (13)6复杂的⾮参数⽅法 (14)6.1Gradient Boosting (14)6.2随机森林 (15)6.3BOOSTING和RANDOM FOREST的⽅法⽐较 (16)7结论 (17)1数据介绍1.1概述原始数据为波⼠顿1970年⼈⼝普查中506个⼈⼝调查区域的房屋数据，其中⾃变量变量有13个，分别CRIM,ZN,INDUS,CHAS,NOX,RM,AGE,DIS,RAD,TAX, PTRATIO,B,LSTAT，因变量是⾃住房屋价值的中位数（单位1000美元），记为MEDV。

我们的主要研究⽬的是通过研究⾃变量与因变量之间的关系，筛选出影响房价的主要因素，从⽽对波⼠顿房价进⾏预测。

1.2变量介绍1.1.33数据变形在对各变量作描述统计的过程中，CRIM,B的分布图虽然范围⽐较⼴，但⼤都集中在0附近，存在严重偏态，为了更好的建模，有必要对这两个数据做对数变化，变化如下：图1.1CRIME=log(CRIM)图1.2BB=log(400-B)2⽅法说明2.1评价标准本⽂评价不同建模⽅法表现的好坏所选⽤的指标是SASPE（标准均⽅预测误差），SASPE越⼩，表明⽅法效果越好。

其计算公式如下：ASPESASPE=VAR(MEDV)其中ASPE为训练集的均⽅预测误差，VAR(MEDV)为房价中位数的⽅差，当数据进⾏标准化后，SASPE与ASPE等价。

4.线性回归api与波士顿房价预测案例

4.线性回归api与波⼠顿房价预测案例线性回归api再介绍sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)通过正规⽅程优化fit_intercept：是否计算偏置LinearRegression.coef_：回归系数LinearRegression.intercept_：偏置sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss", fit_intercept=True, learning_rate ='invscaling', eta0=0.01) SGDRegressor类实现了随机梯度下降学习，它⽀持不同的loss函数和正则化惩罚项来拟合线性回归模型。

loss:损失类型loss=”squared_loss”: 普通最⼩⼆乘法fit_intercept：是否计算偏置learning_rate : string, optional学习率填充'constant': eta = eta0'optimal': eta = 1.0 / (alpha * (t + t0)) [default]'invscaling': eta = eta0 / pow(t, power_t)power_t=0.25:存在⽗类当中对于⼀个常数值的学习率来说，可以使⽤learning_rate=’constant’ ，并使⽤eta0来指定学习率。

SGDRegressor.coef_：回归系数SGDRegressor.intercept_：偏置　波⼠顿房价预测 1：数据集介绍给定的这些特征，是专家们得出的影响房价的结果属性。

我们此阶段不需要⾃⼰去探究特征是否有⽤，只需要使⽤这些特征。

到后⾯量化很多特征需要我们⾃⼰去寻找1 分析回归当中的数据⼤⼩不⼀致，是否会导致结果影响较⼤。