房价的影响因素分析及预测模型
多元线性回归模型的案例讲解
多元线性回归模型的案例讲解以下是一个关于房价的案例，用多元线性回归模型来分析房价与其他变量的关系。
假设我们想研究一些城市的房价与以下变量之间的关系：房屋面积、卧室数量、厨房数量和所在区域。
我们从不同的房屋中收集了这些变量的数据，以及对应的房价。
我们希望通过构建多元线性回归模型来预测房价。
首先，我们需要收集数据。
我们找到100个不同房屋的信息，包括房屋的面积、卧室数量、厨房数量和所在区域，以及对应的房价。
接下来，我们需要进行数据处理和探索性分析。
我们可以使用统计软件，如Python的pandas库，对数据进行清洗和处理。
我们可以检查数据的缺失值、异常值和离群点，并对其进行处理。
完成数据处理后，我们可以继续进行变量的选择和模型构建。
在多元线性回归中，我们需要选择合适的自变量，并建立模型。
可以使用统计软件，如Python的statsmodels库，来进行模型的构建。
在本例中，我们使用房屋面积、卧室数量、厨房数量和所在区域作为自变量，房价作为因变量。
我们可以构建如下的多元线性回归模型：房价=β0+β1*面积+β2*卧室数量+β3*厨房数量+β4*所在区域其中，β0、β1、β2、β3和β4是回归模型的系数，表示因变量与自变量之间的关系。
我们需要对模型进行拟合和检验。
使用统计软件，在模型拟合之后，我们可以得到回归模型的系数和统计指标。
常见的指标包括回归系数的显著性、解释方差、调整R方和残差分析等。
根据回归模型的系数，我们可以解释不同自变量对因变量的影响。
例如，如果回归系数β1大于0且显著，说明房屋面积对房价有正向影响。
同理，其他自变量的系数也可以解释其对因变量的影响。
最后，我们可以使用建立的多元线性回归模型进行房价的预测。
通过输入房屋的面积、卧室数量、厨房数量和所在区域等自变量的数值，我们可以预测其对应的房价。
需要注意的是，多元线性回归模型的效果不仅取决于数据的质量，还取决于模型的选择和拟合程度。
因此，在模型选择和拟合过程中，我们需要进行多次实验和优化，以得到较好的模型。
房地产市场中的房价预测模型比较
房地产市场中的房价预测模型比较引言：随着经济的发展和城市人口的增加，房地产市场一直都是一个备受关注的领域。
了解和预测房价走势对于投资者、开发商和政府来说都至关重要。
然而，由于房地产市场的复杂性和不确定性，准确预测房价一直都是一个具有挑战性的任务。
因此，为了解决这个问题，许多研究人员和机构开发了各种不同的房价预测模型。
本文将比较几种常见的房价预测模型，分析它们的优缺点和适用场景。
一、回归模型回归模型是最常见和广泛使用的房价预测方法之一。
它使用历史数据和相应的影响因素来建立一个数学模型，通过对未来一段时间的数据进行回归分析来预测房价。
回归模型可以分为线性回归和非线性回归两种。
1.1 线性回归模型线性回归模型假设价格与影响房价的因素之间存在线性关系。
它使用各种因素（如房屋面积、房龄、地理位置等）来建立数学模型，通过回归分析来预测未来的房价。
线性回归模型的优点是简单易用，计算效率高；缺点是无法处理非线性关系。
1.2 非线性回归模型非线性回归模型进一步拓展了线性回归模型的概念，它允许因素之间存在非线性关系。
非线性回归模型使用更复杂的数学函数来建立模型，并根据历史数据进行参数估计。
非线性回归模型的优点是可以更好地拟合实际数据，处理较复杂的关系；缺点是模型复杂度较高，计算成本较高。
二、人工神经网络人工神经网络是一种模拟人类神经系统工作方式的数学模型。
它通过训练算法从历史数据中提取模式，并学习建立预测模型。
人工神经网络模型在房价预测中表现出色，尤其是处理复杂非线性关系方面。
2.1 多层感知器（MLP）多层感知器是最常用的人工神经网络结构之一。
它由输入层、隐藏层和输出层组成。
多层感知器通过训练算法学习输入和输出之间的复杂关系，并通过这种关系进行预测。
多层感知器的优点是能够处理复杂的非线性关系，但模型的训练过程需要大量数据和计算资源。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构，可以处理时间序列数据。
数据科学中的房价预测模型
数据科学中的房价预测模型随着科技的发展和互联网的普及，数据科学在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
其中，房地产行业也开始逐渐应用数据科学的方法来进行房价预测。
本文将介绍数据科学中的房价预测模型，并探讨其在实际应用中的意义和挑战。
一、数据收集与清洗房价预测模型的第一步是数据的收集与清洗。
在这个过程中，我们需要收集大量的相关数据，如房屋的面积、位置、朝向、楼层、周边交通、教育资源等。
同时，还需要注意数据的准确性和完整性，以确保预测模型的可靠性。
二、特征工程在数据收集与清洗之后，我们需要进行特征工程，即从原始数据中提取有用的特征。
这些特征可以包括房屋的面积与价格的比例、距离地铁站的距离、周边学校的评分等。
通过合理选择和构造特征，可以提高预测模型的准确性和效果。
三、模型选择与训练在特征工程之后，我们需要选择合适的模型来进行训练。
常用的房价预测模型包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
每个模型都有其优势和适用场景，我们需要根据具体情况选择最合适的模型。
在模型选择之后，我们需要使用已有的数据来进行模型的训练。
训练的目标是通过学习已有数据的模式和规律，来建立一个能够准确预测房价的模型。
在训练过程中，我们需要注意模型的过拟合和欠拟合问题，以及调整模型的超参数来提高模型的性能。
四、模型评估与优化在模型训练完成之后，我们需要对模型进行评估和优化。
评估的指标可以包括均方误差、平均绝对误差等。
通过评估模型的性能，我们可以了解模型的准确性和稳定性，并进行相应的优化。
模型优化的方法可以包括特征选择、特征缩放、模型融合等。
通过不断地迭代和优化，我们可以提高模型的预测准确性和稳定性。
五、实际应用与挑战房价预测模型在实际应用中有着广泛的用途。
例如，房地产开发商可以利用预测模型来确定房屋的销售价格，从而制定合理的销售策略。
政府部门可以利用预测模型来监测房价的走势，从而采取相应的政策措施。
然而，房价预测模型也面临一些挑战。
首先，房价受到许多因素的影响，如经济状况、政策变化、市场需求等。
房地产市场价格预测模型
影响因素分析
02
模型分析表明，房地产市场价格受到多种因素的影响，如经济
状况、政策调整、人口增长等。
预测精度提升
03
通过采用先进的机器学习算法，模型在预测精度上有所提高，
能够为投资者和开发商提供更有价值的决策依据。
研究不足与展望
数据局限性
由于数据可得性限制，本研究只采用了有限的历史数据， 可能影响模型的泛化能力。未来可考虑使用更全面的数据 集进行训练和验证。
稳定性
评估模型在不同时间段或数据集上的 表现是否稳定，以判断模型的可靠性 和可重复性。
解释性
模型是否易于理解，是否能够提供对 预测结果的合理解释。
实时性
模型是否能够及时更新以反映市场变 化。
模型比较与选择
线性回归模型
支持向量机（SVM）
基于历史数据建立线性关系，简单易用， 适用于数据量较大、变量之间的关系较为 简单的情况。
04
模型选择与建立
数据收集与处理
数据来源
收集房地产市场的历史交易数据、经济指标、政 策法规等数据，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗
对数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理 、数据转换等，以提高数据质量。
数据整合
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格 式，便于后续分析和建模。
特征选择与提取
对模型预测结果进行敏感性 分析，了解不同参数和假设 对预测结果的影响。
根据评估指标分析模型的优 缺点，为后续改进提供依据 。
根据模型预测结果，为房地 产市场参与者提供决策建议 。
06
结论与展望
研究结论
模型有效性
01
本研究构建的房地产市场价格预测模型在历史数据上表现良好
房地产市场的价格预测模型与建模分析
房地产市场的价格预测模型与建模分析房地产市场是一个重要的产业，对于政府经济政策的制定和投资者的决策具有重要影响。
因此，对于该市场的价格预测模型与建模分析显得尤为重要。
本文将讨论房地产市场价格预测模型的建立与分析方法，以帮助投资者和政府决策者更好地理解市场趋势和未来走势。
一、房地产市场价格预测模型的建立方法房地产市场价格预测模型的建立可以采用多种方法，包括回归分析、时间序列分析和机器学习等。
下面将分别介绍这些方法的原理和应用。
1. 回归分析回归分析是一种常用的统计方法，用于探索变量之间的关系。
在房地产市场中，可以选择影响房价的相关变量，如地理位置、楼层、面积、楼龄等，作为自变量，房价作为因变量，建立回归模型进行预测。
通过分析各个自变量的系数和显著性水平，可以了解各因素对房价的影响程度和方向。
2. 时间序列分析时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的方法，适用于预测具有一定规律性和趋势性的数据。
在房地产市场中，可以将历史的房价数据作为时间序列数据，通过分析趋势、周期性和季节性等特征，建立时间序列模型进行预测。
3. 机器学习机器学习是一种基于数据的自动化建模方法，可以利用大量的历史数据进行模型训练和预测。
在房地产市场中，可以使用机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等，根据房产特征数据和历史价格数据进行训练，建立预测模型。
机器学习有着良好的拟合能力和预测性能，可以提供较为准确的房价预测结果。
二、房地产市场价格模型的分析方法建立价格预测模型之后，需要对模型进行分析以评估其准确性和稳定性，进而为投资者和政府决策者提供决策支持。
下面将介绍几种常见的模型分析方法。
1. 模型拟合度分析模型拟合度分析用于评估模型对观测数据的拟合程度，可以通过计算拟合优度指标（如R方值）来衡量模型的拟合效果。
拟合度分析可以帮助我们了解模型的预测能力和稳定性。
2. 模型参数显著性检验模型参数显著性检验可以用于评估各个自变量对因变量的影响是否显著。
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。
基于大数据的房价预测模型研究
基于大数据的房价预测模型研究房价是城市规划、城市建设、城市管理和社会经济发展中的一项重要指标。
对于购房者和投资者而言，了解房价变化趋势，预测未来房价走向是一件非常关键的事情。
而随着大数据技术的不断发展，使用大数据分析预测房价已经成为可能。
本文将探讨基于大数据的房价预测模型研究。
一、大数据与房价预测大数据是指数量庞大、种类繁多且变化迅速的结构化和非结构化数据。
大数据技术能够利用这些数据进行统计分析和模式识别，从而得到有关各种现象和趋势的信息。
对于房地产行业而言，大数据的应用可以分析涉及的各种数据，如房屋建设、销售、租赁、贷款、交通、环境等。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以得到有关房价影响因素的信息，以及对未来趋势的预测。
二、基于大数据的房价预测模型基于大数据的房价预测模型通常使用机器学习、数据挖掘、数据分析等技术进行建模。
这些技术利用历史数据进行分析，预测未来房价的变化趋势。
以下是一些常用的建模方法：1. 回归分析回归分析是一种广泛应用于房价分析的统计学方法。
在回归分析中，通过对各种可能影响房价的变量进行分析和回归，可以对未来房价的变化进行预测。
例如，可以使用线性回归模型，建立房价与房屋面积、房间数量、社区环境、交通便利性等因素之间的关系模型。
2. 神经网络模型神经网络是一种模仿人类神经系统功能的计算模型。
在房价预测中，可以将神经网络模型作为一个非线性回归模型。
神经网络模型能够通过对历史数据的学习和调整，来预测未来的趋势。
3. 时间序列模型时间序列模型是一种建立在时间序列数据上的预测模型。
在房价预测中，可以使用时间序列分析方法来预测未来的趋势。
例如，可以使用ARIMA模型来进行房价预测。
ARIMA模型能够对时间序列数据进行平稳化处理，从而得到更好的预测效果。
三、影响房价的因素影响房价的因素非常多，可以从房屋本身、周围环境、交通和经济发展等方面来进行分类。
下面是一些常见的影响因素：1. 房屋本身房屋的面积、户型、质量、朝向、楼层高度、装修等都会影响房价的高低。
用STATA进行房价影响因素的分析
用STATA进行房价影响因素的分析一、本文概述随着全球经济的不断发展和城市化进程的加速，房价问题已经成为社会各界关注的焦点。
房价不仅关系到居民的居住条件和生活质量，也是宏观经济调控的重要指标。
因此，深入研究房价的影响因素，对于理解房地产市场的运行规律、制定合理的房地产政策具有重要的理论和实践意义。
本文旨在利用STATA统计软件，对房价影响因素进行系统的分析。
我们将对房价影响因素的理论基础进行梳理，包括供求关系、经济基本面、政策因素等。
然后，基于国内外相关文献的研究，筛选出对房价有显著影响的因素，并建立相应的计量经济学模型。
接下来，我们将利用STATA软件对模型进行估计和检验，以揭示各因素对房价的具体影响程度和方向。
根据分析结果，提出针对性的政策建议，以期为房地产市场的健康发展提供有益的参考。
通过本文的研究，我们期望能够更全面地了解房价影响因素的复杂性和多样性，为政策制定者提供科学依据，同时也为投资者和消费者提供决策参考。
本文的研究方法和结论也有助于推动相关领域的学术研究和实践应用。
二、文献综述房价影响因素的研究一直是经济学、房地产学、地理学等多个学科领域的热点和难点问题。
随着全球化和城市化的推进，房价波动对经济发展、社会稳定和居民生活的影响日益显著，因此，深入探讨房价的影响因素及其作用机制具有重要的理论和实践意义。
国内外学者对房价影响因素的研究已经积累了丰富的成果。
从影响因素的类型来看，主要包括经济因素、社会因素、政策因素、地理因素等。
经济因素如经济增长、收入水平、贷款利率等，是影响房价的基础因素。
社会因素如人口结构、教育水平、文化背景等，也会对房价产生影响。
政策因素如土地政策、税收政策、住房政策等，对房价具有直接的调控作用。
地理因素如城市规模、交通状况、自然环境等，也会对房价产生重要影响。
在研究方法上，学者们采用了多种统计方法和计量模型来分析房价影响因素。
其中，STATA作为一种功能强大的统计分析软件，被广泛应用于房价影响因素的研究中。
福建省房地产市场价格影响因素分析及预测毕业论文
福建省房地产市场价格影响因素分析及预测毕业论文目 录一、引言 .....................................................................（一）研究的背景与意义 ..................................................................12（二）研究内容与方法 ....................................................................二、房地产价格的相关研究回顾 ................................................2（一）房地产价格的基本概念 ..............................................................3（二）国内外研究的文献综述 ..............................................................三、福建省房地产价格影响因素的定性分析.......................................4（一）房地产价格影响因素概述 ............................................................6（二）福建省房地产价格的影响因素分析 ....................................................四、福建省房地产价格影响因素的定量分析.......................................11（一）指标的选择 ........................................................................12（二）各变量之间的相互关系 ..............................................................（三）模型估计 ..........................................................................1316（四）模型评价 ..........................................................................（五）房价预测 ..........................................................................16五、结论 .....................................................................19（一）实证结果小结 ......................................................................19（二）稳定房价的相关政策建议 ............................................................参考文献 .....................................................................一、引言（一）研究的背景与意义房地产业是国民经济的一个重要产业，是国民经济的基本承载体。
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究房价是影响一个城市房地产市场的重要指标之一、它受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、政策因素和市场因素等。
本文将从这些方面进行房价的影响因素分析，并构建相应的预测模型来预测北京市的房价。
一、宏观经济因素宏观经济因素是房价的重要决定因素之一，包括经济增长、通货膨胀率、利率水平和人口增长等。
经济增长是房价上涨的基础，经济增长意味着人们的收入水平提高，购买力增强，从而推动了房价的上涨。
通货膨胀率的上升会导致货币贬值，进而推高了房价。
利率水平的变化也会直接影响房价，当利率上升时，购买房产的成本也会增加，从而抑制了房价的上涨。
人口增长也会对房价产生影响，当人口持续增长时，对住房的需求也会增加，从而推动了房价的上涨。
二、政策因素政策因素是影响房价的关键因素之一、政府的相关政策措施对房价具有重大的影响。
例如，房地产调控政策的出台会直接影响房价的波动。
当政府采取严格的调控政策时，会抑制投资投机需求，从而稳定房价。
另外，政府还会出台土地供应政策、建筑规划政策等，这些政策也会直接或间接地影响着房价的波动。
三、市场因素市场因素也是影响房价的重要因素之一，包括供需关系、市场预期和交易成本等。
供需关系是房价波动的基础，当供大于求时，房价会下降；当需大于供时，房价会上涨。
市场预期也会对房价产生影响，市场预期房价上涨时，会促使购房者提前购买，从而推高了房价。
交易成本的变动也会对房价产生影响，例如涉及房地产的税费、手续费等，这些成本的减少会刺激购房需求，从而推高了房价。
基于以上分析，我们可以构建一个预测模型来预测北京市的房价。
首先，我们可以收集并整理相应的数据，包括历史房价数据、宏观经济数据、政策数据和市场数据等。
然后，我们可以利用回归分析的方法来构建预测模型。
以房价为因变量，宏观经济数据、政策数据和市场数据为自变量，利用历史数据进行回归分析，得到回归方程。
最后，我们可以利用该回归方程来进行房价的预测。
房价的影响因素分析及预测模型完整版
房价的影响因素分析及预测模型标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。
本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：X4居民家庭人均收入，X10房地产开发投资额,X2北京市生产总值，X1经济适用房销售价格，X6人均住宅建筑面积，X5新增保障性住房面积。
问题二，建立逐步回归模型，根据软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。
建立多元回归分析模型，由软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：Y=4846.453+0.843X1+1.719X2+0.028X4−4.652X5−278.822X6−3.564X10。
问题三，建立曲线估计模型，通过软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为%，说明预测效果良好。
利用软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。
问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。
最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。
关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。
《房价走势分析》课件
人口增长、城市化进程、结婚率和生育率 等对房价产生长期影响。
供需关系
房地产市场的供需关系是决定房价涨跌的 重要因素。
历史走势的启示
房价长期趋势受经济基本面和政策因素影 响较大，投资者需关注这些因素的变化。
不同地区、不同城市之间的房价走势存在 差异，投资者需根据具体情况进行分析。
短期房价波动受多种因素影响，投资者应 具备风险意识，谨慎决策。
现过快上涨或过度下跌。同时，应加大租赁市场和共有产权房等多元化
住房供应。
02
投资者建议
投资者应关注市场变化，合理配置资产，避免盲目跟风或过度投机。在
购买房产时，应考虑自身经济实力和风险承受能力，选择适合自己的房
产类型和区域。
03
消费者建议
消费者在购房时应充分考虑自身需求和经济实力，不要盲目追求高价房
通货膨胀
通货膨胀会导致货币贬值，从而推高房价。
利率
利率是影响房价的重要因素。当利率下降时，贷款成本降低，使得更 多人能够购买房产，从而推高房价。
就业市场
就业市场的稳定性和增长情况对房价有显著影响。就业机会的增加通 常会吸引更多人流入一个地区，从而增加对住房的需求。
社会因素
人口增长和迁移
教பைடு நூலகம்水平
人口增长和迁移是影响房价的重要因素。 高人口增长率的地区通常会导致更高的房 价，因为需求超过了供应。
《房价走势分析》ppt课件
CONTENTS
• 引言 • 房价影响因素分析 • 房价历史走势回顾 • 房价未来走势预测 • 结论
01
引言
背景介绍
当前房地产市场概况
介绍当前房地产市场的整体情况，包 括供需关系、政策环境、区域发展等 。
房价模型的基本原理及应用
房价模型的基本原理及应用1. 引言在房地产领域，房价是一个重要的指标，它直接影响到买卖双方的决策以及市场的稳定性。
为了预测和分析房价的走势，研究人员通过建立房价模型来揭示影响房价的各种因素。
本文介绍了房价模型的基本原理及其应用。
2. 房价模型的基本原理房价模型是基于经济学和金融学的理论构建而成的。
它通过收集和分析影响房价的各种因素，如地理位置、房屋类型、市场供需、经济发展等，来预测和解释房价的波动。
下面是房价模型的基本原理：•因素选择：选择影响房价的重要因素，并进行数据采集和整理。
这些因素可能包括房屋面积、房龄、所在地区的经济发展水平等。
•模型构建：根据数据分析和实证研究，建立数学模型来描述房价和各个因素之间的关系。
常用的模型包括线性回归模型、多元回归模型等。
•参数估计：通过统计方法，对模型中的参数进行估计，以获得最佳的拟合效果。
•模型评估：通过对模型进行验证和评估，检验模型的有效性和可靠性。
常用的评估方法包括残差分析、均方根误差等。
3. 房价模型的应用房价模型在房地产行业有着广泛的应用价值。
以下是几个常见的应用场景：3.1 房价预测房价模型可以用于预测未来的房价走势。
通过分析历史数据和当前市场情况，可以建立一个准确的房价模型，从而预测未来某个时期的房价水平。
这对购房者、开发商和投资者都具有重要意义，可以用于制定购房计划、决策项目开发以及优化投资组合。
3.2 房屋评估房价模型可以用于房屋评估和估价。
通过对房屋特征和市场因素的分析，可以估计出房屋的市场价值。
这对于房产中介机构、评估公司以及购房者都有较大帮助，可以提供一种客观、科学的估价方法。
3.3 市场调研和决策支持房价模型可以用于进行市场调研和决策支持。
通过分析不同因素对房价的影响程度，可以了解市场的供需情况、趋势和潜在风险，为政府、房地产公司、投资机构等提供决策和政策支持。
4. 总结房价模型是预测和解释房价走势的重要工具。
通过选择合适的因素、建立适当的模型和进行准确的参数估计，可以得到一个可靠的房价模型。
基于线性回归的房价预测模型构建及应用研究
基于线性回归的房价预测模型构建及应用研究随着城市化进程的不断加快，房地产的发展已经成为当今经济发展的重要支柱。
因此，房价的预测模型也成为了一项非常重要的研究课题。
在这方面，基于线性回归的房价预测模型已被广泛应用，并取得了明显的效果。
本文将介绍如何构建基于线性回归的房价预测模型以及其应用研究。
一、线性回归模型简介线性回归模型是一种常用的统计学习方法，用于分析自变量与因变量之间的关系。
它通过建立一个关于自变量和因变量的线性方程，来对未知数据进行预测。
线性回归模型的基本形式为：y = β₀ + β₁x₁+ β₂x₂ + ⋯ + βₖxₖ其中，y 表示因变量，x₁~xₖ 表示自变量，β₀~βₖ 表示各自变量的系数。
线性回归模型假设自变量与因变量之间的关系是线性的，即自变量的每次单位变化都相应地以β₁, β₂, ⋯, βₖ 的速度影响因变量 y 的变化。
二、构建线性回归的房价预测模型在进行房价预测模型的构建之前，首先需要确定一组自变量，这些自变量通常包括房屋面积、位置、楼层数、周围环境等因素。
这些因素中，房屋面积往往是最为重要的因素，因为它直接影响着房屋的价值。
因此，在这里，我们以房屋面积作为自变量，以房价作为因变量，来构建一组简单的房价预测模型。
首先，我们需要先确定一组数据集，用于作为模型的训练数据。
这些数据包括若干组已知的房屋面积和对应的房价值。
假设我们已经确定了一组数据集，现在我们就可以使用Scikit-Learn库来进行线性回归模型的训练了。
在Scikit-Learn库中，线性回归模型的训练可以通过以下步骤完成：1. 导入必要的库```from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np```2. 准备训练数据```X_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) #房屋面积数据集Y_train = np.array([[100], [200], [300], [400], [500]]) #房价数据集```3. 构建线性回归模型并进行训练```model = LinearRegression()model.fit(X_train, Y_train)```4. 输出模型参数```print("系数：", model.coef_) #输出自变量系数print("截距：", model.intercept_) #输出截距```通过以上步骤，我们就可以得到一个基于线性回归的房价预测模型。
房地产市场数据分析与预测模型研究
房地产市场数据分析与预测模型研究近年来，房地产市场数据分析和预测模型的研究变得越来越重要。
房地产市场的波动性和对经济的影响使得精确的数据分析和可靠的预测模型成为房地产行业决策者的关键工具。
本文将探讨房地产市场数据分析的重要性以及常用的预测模型，旨在提供一种基于实证研究的方法，帮助房地产行业的从业者做出更明智的决策。
房地产数据分析是通过采集、整理和分析相关数据，对房地产市场的现状和趋势进行评估的过程。
这些数据包括但不限于房价、售房数量、租金、土地价格、供应和需求等。
房地产数据分析的目的在于帮助房地产行业从业者理解市场的情况，为他们的决策提供准确的依据。
通过深入了解数据，我们可以找到市场的热点区域、消费者的需求以及投资的机会。
在房地产数据分析中，常用的方法包括回归分析、时间序列分析和空间分析等。
回归分析可以帮助我们建立房价与其他变量之间的关系模型，比如房屋面积、地理位置和交通状况等。
时间序列分析可以揭示房地产市场的周期性波动，并根据历史数据进行未来趋势的预测。
空间分析可以帮助我们理解城市不同区域的房价差异，并寻找潜在的投资机会。
除了数据分析，预测模型也是房地产市场研究中的重要工具。
预测模型可以基于历史数据和当前的市场情况，对未来的房地产市场进行预测。
常见的预测模型包括趋势模型、ARIMA模型和神经网络模型。
趋势模型是基于市场趋势的预测方法，通过分析历史数据的趋势来预测未来的房价走势。
ARIMA模型是一种时间序列分析的方法，它可以考虑季节性和周期性的波动，更准确地预测市场的变化。
神经网络模型则是基于人工智能的方法，通过训练神经网络来理解和预测房地产市场的行为。
在实际应用中，房地产市场数据分析和预测模型可以帮助从业者做出准确的决策。
首先，通过数据分析，我们可以识别市场的潜在机会和风险。
例如，我们可以发现投资回报率高的地区，或者预测未来房价可能出现大幅上涨或下跌的地区。
其次，预测模型可以为从业者提供未来市场趋势的预测，帮助他们做出适时的买卖决策。
合肥市二手房价多元线性回归预测模型
合肥市二手房价多元线性回归预测模型对于房地产市场，房价的变动是一个复杂的问题，受到诸多因素的影响。
为了更好地预测市场的发展趋势，需要建立一个合适的模型来对房价进行预测。
本文将使用多元线性回归预测模型，对合肥市的二手房价格进行预测。
一、引言随着城市化进程的不断加速，房地产行业已成为中国经济中最重要的组成部分之一。
房价的变化一直备受关注，特别是在一线和二线城市，市场热度高，房价波动大，需要通过科学的分析方法来预测未来的走势。
多元线性回归是一种常用的预测模型，通过对多个自变量与因变量之间的关系进行线性拟合，可以有效地帮助我们理解和预测市场的变化。
二、模型建立1. 数据采集为了建立合肥市二手房价的多元线性回归预测模型，首先需要收集相关数据。
通过合肥市的二手房交易数据，我们可以获取到房屋的面积、楼层、房龄、地段、周边配套等各种信息，作为自变量，而房屋价格即为因变量，通过对这些数据进行分析和处理，我们可以建立起一个多元线性回归模型，进行房价的预测。
2. 变量选取在建立多元线性回归模型时，需要选取合适的自变量。
在此我们可以选取房屋面积、楼层、房龄和地段等作为自变量，因为这些因素通常都会对房价产生较大的影响。
也可以考虑加入一些交互项，如面积与楼层的乘积，来进一步提高模型的拟合度。
3. 模型拟合得到了自变量和因变量以后，我们可以使用最小二乘法对多元线性回归模型进行拟合。
通过计算回归系数，我们可以得到对应自变量的影响程度，从而进一步理解房价的变化规律。
还可以通过F检验和t检验来检验模型的显著性和自变量的重要性，确保模型的准确性。
4. 模型评估我们需要对建立的多元线性回归模型进行评估。
可以通过计算决定系数R²，均方误差等指标来评估模型的拟合度和预测性能。
也可以对模型进行残差分析，检验模型的假设是否满足，从而检验模型的有效性和稳健性。
三、模型应用1. 房价预测建立起了多元线性回归模型以后，我们就可以利用这个模型来进行房价的预测。
关于房价问题数学建模分析
关于房价问题数学建模分析近几年，我国出台了一系列事关民生国情的利民政策，但房价的持续增高仍让很多人把买房当成了一种奢望。
本文根据题目要求，进行了合理假设，主要从影响房价的因素方面考虑，建立相应数学模型，根据数据分析了我国当前房价的合理性，预测房价未来走势，提出具体措施使房价回归合理，并进行定量分析。
分析题目，我们分为三个问题进行讨论建模：问题一，房价合理性评判；问题二，未来房价走势；问题三，房价的应对及建议。
问题一中针对各代表性城市现今房价是否合理的问题，我们以代表性城市上海、西安为例，做出合理的假设，采用了经济学领域的关于正态分布的模型，评定房价的合理性。
最后我们认为2008年以来上海高速增长的房价是不合理的；而西安虽然房价在不断上涨，但城市居民收入水平也有了比较大的提高，其增长比例基本还能维持协调，故西安的房价比较稳定合理。
问题二，利用了灰色马尔科夫预测对未来两年的具有代表性的几个城市的房价进行了定量的预测，从而得出这样的结论：西安房价增长相对来说较为平稳，涨幅不大；有较明显上升趋势的是成都和徐州的房价，在未来几年里，成都、徐州、西安的房价大致在5000 元左右；而北京、上海的房价，从10 年起有很明显的上升趋势，而且涨幅在8000～10000 元左右，若没有国家政策等特别因素影响，未来两年里，仍然会呈现出持续增高的趋势，并且涨幅不会低于8000 元。
问题三，主要就针对现实的房价问题对社会造成的影响及提出了一些建设性的意见。
关键词：房价升高数学模型正态分布模型灰色马尔科夫预测意见一．问题重述房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。
我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。
利用多元回归分析法分析房价的影响因素
利用多元回归分析法分析房价的影响因素正文：现今社会，房价一直是人民关注的焦点之一。
然而，影响房价因素却不尽相同，为了更好地了解房价变动的原因，提高市场参与者的决策效果，多元回归分析法被应用于房价影响因素的研究中，并得出一定的结论。
一、研究背景房价涨跌直接关系到房地产市场的健康发展，分析房价的影响因素成为房地产市场研究的一项重要内容。
房价影响因素包括政府政策、市场供需变化、金融政策等多种因素，这些因素之间存在相互影响，难以直接判断它们对房价变动的影响程度以及权重。
为了深入了解这些因素如何影响房价变动，研究者可以利用多元回归分析法来分析。
二、多元回归分析法多元回归分析法是一种数据分析方法，可以用于分析多个自变量与一个因变量之间的关系。
其基本假设是：自变量与因变量之间存在线性关系，自变量之间相互独立且没有相互影响，误差项服从正态分布。
通过对自变量和因变量之间的关系进行量化，可以建立一个回归方程，预测因变量在不同自变量取值下的值。
三、多元回归分析法与房价研究在房价研究中，多元回归分析法常被用来研究房价与多个因素之间的关系。
例如，研究城市化水平、人口素质、地理位置、房屋建设质量等对房价的影响。
这些因素不能仅用单一因素去研究，而是要综合分析其对房价变动的影响。
常见的多元回归方程为：Y=a+b1X1+b2X2+…+bnXn+ε其中，Y表示因变量，Xi表示自变量，a表示常数，bi表示各自变量对因变量的影响系数，ε表示误差。
四、多元回归分析法实例以某城市房价为例，使用多元回归分析法，研究城市人口素质、交通状况、地理位置等因素对房价的影响。
首先，我们需要收集该城市最近五年的房价数据以及人口素质、交通状况、地理位置等相关数据。
其次，我们将数据进行预处理，处理掉缺失值和异常值。
然后将数据按一定比例分为训练集和测试集，在训练集上运行多元回归模型，然后对测试集进行预测，评估模型的精度。
最后，我们可以得出影响房价的因素及其系数，从而了解各项因素对房价变动的影响程度。
武汉市商品住宅价格的影响因素及预测
武汉市商品住宅价格的影响因素及预测摘要：房地产业是我国国民经济重要的组成部分，近年来房价问题成了人们热议的话题。
本文通过建立灰色关联度模型对武汉市商品住宅房价的影响因素进行了分析，并建立房价与这些因素的多元线性回归模型了。
关键词：灰色预测 matlab 线性回归 spss房价问题是近几年人们热议的话题，“买房贵，买房难”成为当今社会的一大问题，已经严重的影响到了社会的和谐发展。
政府在也在不断的出台政策进行宏观调控，这些举措在一定程度上防止了房地产市场的大起大落，维护了房地产市场的可持续发展。
本文通过建立灰关联度模型对影响房价的因素进行分析，然后建立灰色预测模型，运用matlab对2013年武汉市房价进行预测。
1.灰色关联度模型与求解：收集的有效数据，建立房地产价格灰色关联度模型，并分析确定影响商品房销售价格的重要因素。
1.1模型假设：为了方便讨论假设世界政局近几年不会出现非常大的波动且不存在其他影响商品房价格的主要因素，同时所提供的数据都是准确无误的，还有世界经济在短期内没有大的波动。
1.2模型的建立2.灰色预测模型的建立与求解：3.目前房价虚高原因由研究结果可以发现地价过高是使得房价过高的最重要原因。
日益增加的人口在不断的蚕食原本就稀缺的土地资源。
地价是房屋成本的重要组成部分，房屋的成本过高，必然会导致售价的增加。
同时，人均可支配收入和人均gdp体现了人民总体生活水平的提高。
人民购买能力的增加将提高房屋的购买需求，从而一定程度上也抬高了房价。
另外，房地产的收入已经成为每一个地方政府的绝大部分收入。
在这种情况下，地方政府要维持高昂的行政成本；同时又要以各种优惠（也就是减少地税）政策吸引投资，这就使地方政府不得不想办法节流并增收。
增收的办法就是提高土地成本，也就提高了房价。
4.处理房价问题手段探索：4.1政府土地政策的调控作用土地是房地产生产建设过程中最重要的投入要素，在我国城市土地国有制度背景下，土地政策作为房地产经济的外部冲击因素，往往通过调整土地市场的供应方式、供应数量、供应结构对土地市场产生影响，进而作用于房地产市场。
房地产价格预测
详细描述
支持向量机模型利用支持向量机的分类和回归功能，对 房地产价格进行预测。通过构建分类器或回归模型，利 用特征工程和参数调整等技术，提高模型的预测精度和 泛化能力。这种方法在处理非线性问题和小样本数据方 面具有优势，但需要精细的特征选择和参数调整。
04
CATALOGUE
房地产市场趋势分析
短期趋势分析
பைடு நூலகம்
06
CATALOGUE
结论
研究成果总结
模型有效性
本研究采用机器学习算法构建了房地产价格预测模型，经过实证检验，模型在预测精度和稳定性方面表现良好，具有 一定的实际应用价值。
影响因素分析
研究发现，影响房地产价格的主要因素包括经济发展、人口增长、政策调控等。通过模型分析，我们发现这些因素对 房地产价格的影响具有显著性。
模型优化
随着机器学习技术的不断发展， 未来可以尝试引入更先进的算法 和模型优化方法，以提高预测精 度和稳定性。同时，也可以考虑 将模型与其他领域的技术相结合 ，如大数据分析、人工智能等。
THANKS
感谢观看
充分考虑宏观经济状况。
市场供需关系
房地产市场的供需关系是决定价格的 重要因素，供大于求时价格下降，供
小于求时价格上升。
政策因素
政府对房地产市场的调控政策，如限 购、限贷等，对房地产价格具有显著 影响。
区域差异
不同地区、不同城市的房地产市场存 在差异，因此在进行价格预测时要考 虑区域特点和发展趋势。
02
VS
详细描述
线性回归分析通过选取影响房地产价格的 主要因素作为自变量，建立数学模型来预 测房地产价格的变动趋势。这种方法简单 易懂，但要求数据之间存在线性关系，且 对异常值和离群点较为敏感。
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房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。
本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：X4居民家庭人均收入，X10房地产开发投资额,X2北京市生产总值，X1经济适用房销售价格，X6人均住宅建筑面积，X5新增保障性住房面积。
问题二，建立逐步回归模型，根据软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。
建立多元回归分析模型，由软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：Y=4846.453+0.843X1+1.719X2+0.028X4−4.652X5−278.822X6−3.564X10。
问题三，建立曲线估计模型，通过软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为%，说明预测效果良好。
利用软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。
问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。
最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。
关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。
同时，随着改革开放以来我国经济的高速发展，人民生活质量得到了极大提高，对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。
近十年来我国一些城镇的商品房价格上涨过快，过高的房价使城镇却中低收入者无力购买住房,为了社会持续稳定的发展,政府一直出台各种文件，从宏观层面对房地产市场进行调控。
但由于各部门配合不协调，加上恶意炒房的炒家操作，房地产的价格在过去的几年时间里快速地上涨，房价成了各种社会矛盾的焦点。
近几年来，保障房建设正在加速推进,中共中央政治局常委、国务院副总理李克强在全国保障性安居工程工作会上强调，要认真贯彻落实党中央、国务院的决策部署，大规模实施保障性安居工程，加大投入，完善机制，公平分配，保质保量完成今年开工建设1000万套的任务，努力改善群众住房条件。
问题的提出在上述背景条件以及题目给出的提示下，第一步我们需要对物价水平、国内生产总值、国民收入水平、金融政策、税收政策、土地、城市化率、各类保障性住房的投入使用等房地产价格的影响因素进行实证研究，找到影响房价的主要指标。
在第一步的基础上，第二步利用所学的数学基础知识，建立房地产价格与包括城镇住房保障规模在内的主要因素或指标之间联系的数学模型。
利用第二步所建立的关于房地产价格的数学模型，根据有关政策和规划对未来几年我国或某一地区在不同的保障房建设力度下就房地产价格趋势进行仿真或预测，并根据模型的需要对未来的情况作适当的假设。
最后，根据上述建立的数学模型和仿真结果，向相关单位、人士等提出房地产价格相关问题的咨询建议。
二、问题分析问题的重要性分析在上文已经提到住房是关系国计民生的大问题，虽然近几年来房地产业对我国各项经济指标的增长做出了巨大贡献，但高速上涨的房价使众多中低收入阶层的住房问题陷入窘境，贫富差距的矛盾日益突出，房价也成为了各种社会问题的焦点，已经威胁我国社会的持续性发展。
近段时间以来，从中央到地方的各级人民政府都相继出台了各种法律法规文件对房地产市场进行调控，公租房、廉租房和经济适用房等各类保障性住房也正在加大力度建设之中。
利用科学的方法分析得出房价的主要影响因素，建立预测模型预测近期的房价不仅有利于普通百姓更直观地根据市场、政策环境的变化分析房地产的变化，更重要的是，这将有利于政府部门合理地对房地产市场进行调控，使房价更合理、房地产市场的发展更稳健，从而解决民生问题，使老百姓安居乐业。
目前有关方面对本问题的研究房地产相关行业以及政府的研究机构从未停止过对房价及相关问题的研究，出现了众多的研究方法。
在房价的影响因素分析方面，彭聪【1】、赵丽丽【2】、李晨【3】分别通过回归分析、灰色关联分析、因子分析等方法，选取影响房地产价格的主要指标，说明住宅实际建造成本和实际生产总值对住宅价格有着显着的影响，而人口数和所有者实际资本成本的影响作用则不明显,并提出相应的改善措施和建议。
乔志敏【4】用实证分析表明生产成本的波动对房地产价格的波动有较强作用。
在确立房地产价格与各主要影响因素之间的联系方面，严焰【5】利用岭回归方法本文采用岭回归方法，以香港市场为样本，构建房价模型。
曾俊杰【6】基于回归分析和灰色关联分析做了多目标规划的房地产定价模型。
曹瑞【7】利用多项式回归模型讨论了影响房价的主要因素并建立对房价的分析模型。
总体来讲，国内学者对我国房价的研究主要从两个方面进行，一是从宏观经济方面的条件及微观经济方面的市场供求原理，来观察可能影响房价涨跌的因素；二是采用特征价格法，即针对组成房地产的各种特征属性，通过微观经济中的消费者效用理论，来分析特征属性的隐含价格对该商品价格的影响。
问题的思路分析本题主要是通过确定房价的主要影响因素，找到房价与各主要影响因素的变化关系，建立房价的预测模型，成为房地产市场调控的重要依据。
选取具有代表性的样本是科学研究的基本前提，北京是我国的首都，也是第一批保障性住房建设的试点城市，因此本文选取北京的相关数据进行实证研究。
问题一：在收集大量数据以及参考相关文献的基础上，确立房价主要影响因素的指标体系，并采用解决主要因素提取问题最广泛、最精确的方法之一的主成分分析方法，通过对载荷矩阵中各指标对所提取主成分的总贡献率的比较，即得到对房价产生影响的各主要指标。
问题二：在前人的研究成果中，我们可以发现建立房价与各主要指标之间的关系模型的主要方法是各种回归分析方法，本文采用思路最清晰明了、得到的关系式最精准的逐步回归分析法。
通过逐步回归分析，即得到房价与各主要指标的联系，同时将结果与问题一中得到的各主要指标进行比较，可检验得到的主要指标是否一致，从而对提取出的各主要指标进行验证。
最后利用多元线性回归方法对房价与各主要影响因素进行拟合，得到房价与保障住房在内的各主要影响因素之间的关系模型。
问题三：根据房价与保障性住房在内的各主要影响因素之间的关系模型，以及北京市“十二五”规划中关于保障性住房建设的规划，我们可以利用数学软件对“十二五”期间（即2011—2015年）北京市的房价进行仿真预测。
问题四：根据已经得到的模型及仿真结果，加上对房地产相关情况的了解及当前的国内外宏观经济环境等，最后对相关部门、单位及个人提出合理性的建议。
三、模型假设(1)假设经济性适用房的销售价格可以代表保障性住房的价格，从而进行本题的研究。
(2)假设在本文预测的2011至2015年期间，国家对房地产市场的宏观调控政策不发生重大改变，与现行的政策基本一致。
(3)假设在本文预测的2011至2015年期间，不发生重大自然灾害（如08年汶川地震）、金融危机（如08年美国次贷危机引起的世界金融危机）、战争等不可抗拒的、影响房地产市场发展的外力因素。
(4)房地产价格受众多因素的影响，受比赛时间所限，假设只考虑本文所研究的11个因素，以外的其他因素对房产价格的影响可暂时忽略。
(5)假设本文数据挖掘及处理研究过程中只出现有系统误差，无随机误差。
（6）假设本文所研究的各项因素的误差是不相关的。
5·1问题一：确定影响房地产价格的主要因素5·主成分分析的基本原理根据题意要求和相应的分析，对于问题一本文采用主成分分析方法。
主成分分析法是利用降维的思想，通过研究指标体系的内在结构关系，把多指标转化成少数几个互相独立而且包含原有指标大部分信息（80％—85％以上）综合指标的多元统计方法，本文在提取主成分是要求提取达到90%以上的信息，其优点在于利用该方法所确定的权数是基于数据分析而得到的指标之间的内在结构关系，不受主观因素的影响，而且得到的综合指标（主成分）之间彼此独立，减少信息的交叉，从而使分析评价结果具有客观性和可确定性。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，通过线性变换建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，且这些新变量在反映数据的信息方面尽可能保持原有变量或数据的信息和特点。
数学上的处理就是将原来p个指标作线性组合，作为新的综合指标，如果将选取的第一个线性组合即第一个综合指标记为Ｆ1，自然希望Ｆ1尽可能多的反映原来指标的信息，这里的“信息”用Ｆ1的方差来表达，即Var（Ｆ1）越大，表示Ｆ1包含的信息越多。
因此在所有的线性组合中所选取的Ｆ1应该是方差最大的，故称为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来p个指标的信息，再考虑选取即选第二个线性组合，为了有效反映原来信息，Ｆ1已有的信息就不需要出现在Ｆ1中，用数学语言表达就是要求Cov(Ｆ1，Ｆ2)=0，称Ｆ2为第二主成分，依此类推可以构造出第三，四，···，第p个主成分。
通过查阅中华人民共和国国家统计局网站【8】、北京市统计信息网【9】，中国知网【10】，我们得到北京市的物价水平、生产总值、收入水平、金融政策、税收政策、土地、城市化率、保障性住房面积、销售价格等统计数据，并在查阅大量相关文献的情况下，得到如表1所示的影响房价的指标体系（见表1·1）。
最后本文选取从2001年至2010年期间房价及各指标的统计数据进行实证分析（见附1）。
表1·1 影响房价的指标体系1·1)图1·1 各指标按时间序列拟合曲线图如上图所示，在2000至2010年11年间，由于近几年我国通货膨胀严重，人民币贬值，导致X11货币供应量各年份的丈夫偏差太大，由于无法预料未来一段时间内人民币或发生货币通货膨胀还是通货紧缩以及其变化程度，故将这一因素删除，最后将影响房价的指标确定为表1·1中的前十个指标。
5·1·2主成分分析法的数学模型及实证分析结果设有样本容量为n的p个变量，通过变换将原变量X X转换成主成分（用Ｆ表示），主成分是原变量的线性组合，且具有正交特征，即将X1，X2，···，X X综合成k（k≤p）个变量（Ｆ1，···，ＦX）,可用多项式表示：{Ｆ1=X11X1+X21X2+···+X X1X XＦ2=X12X1+X22X2+···+X X2X X······ＦX =X1X X1+X2X X2+···+X XX X X或F=AX矩阵A满足A X X=X，即A为正交矩阵，其中E为单位阵，且X XX由下列原则决定：（1）ＦX 与ＦX （i ≠j）不相关；（2）Var (Ｆ1)>Var (Ｆ2)>···>Var（ＦX ）. 主成分分析法步骤如下：（1）假定输入一个决策表T =(U ,C ∪D ,f )，其中U为论域，X ={X 1，X 2，···，X X }为条件属性集，D 为决策属性集。