多元统计分析在合肥市住房消费中的应用

课程设计任务书摘要随着经济的飞速发展，居民的住房问题日益突出，就各地区农村居民的住房情况进行调查，为了更好的将我们学过的知识运用到实际中所以我们可以运用学过的应用多元统计分析和SPSS软件对各地区农村居民住房进行因子分析。

关键词：住房问题，因子分析目录1．设计问题 (1)2．设计原理 (1)3．设计分析 (1)4．设计结果 (3)5．设计总结 (8)参考文献 (8)1．设计问题随着我国社会经济的发展，人口的增多，居民的住房问题逐渐凸现出来，就我国各地区的农村居民住房问题的研究来说明各地区的经济发展和农村人口数等关系？2．设计原理因子分析根据变量之间相关性的大小，对变量进行分组，使得组内的变量之间相关性较高，而组间变量的相关性较低。

每组变量代表一个基本结构，即公共因子。

从而将众多变量转换为少数几个公共因子。

计算样本在各个公共因子上的得分，可以挖掘出样本的问题所在。

通过计算样本的加权公共因子得分，可以对样本进行综合评价。

因子分析的一般模型如下：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧++++=++++=++++=p m pm p p p m m m m F a F a F a X F a F a F a X F a F a F a X εεε 2211222221211112121111 （1） 一般而言，m 远少于p ，m 的选取一般根据相关系数矩阵特征根大于1的个数来确定。

其中因子分析的出发点是相关系数矩阵，上述因子载荷系数ij a 可以基于主成分法、主轴因子法、极大似然法、综合最小平方法或a 因子法等方法进行估计。

通过回归法或Bartlett 法等建立公共因子与原始变量的线性组合，从而求得各因子的得分。

3．设计分析1.在spss 中输入数据，如下图：表_3.1 各地区农村居民家庭住房情况 (2011年)河北34.11 684.38 9.66 22.96 山西29.92 547.44 7.30 18.95 内蒙古24.25 479.53 1.23 16.72辽宁28.86 813.82 6.61 21.70 吉林24.44 585.09 0.16 22.72 黑龙江24.82 813.15 0.82 20.38上海58.90 2372.36 21.91 36.97 江苏49.34 833.19 26.20 23.00 浙江61.38 1280.05 43.04 16.87 安徽34.59 591.84 20.13 13.95 福建49.82 791.05 36.42 10.32 江西46.02 469.12 37.03 7.29 山东36.31 552.19 11.19 24.45河南36.45 493.11 19.29 16.61 湖北44.24 538.02 24.90 15.00 湖南46.40 431.89 20.71 23.89 广东30.73 832.44 23.75 4.75 广西34.90 454.41 27.57 5.52 海南24.22 842.09 11.07 13.07重庆39.73 454.11 18.54 17.06 四川37.71 489.55 16.65 14.62 贵州29.41 519.81 10.79 14.70 云南30.88 573.20 8.80 7.09 西藏28.47 314.52 0.76 14.07陕西35.76 613.65 17.83 11.04 甘肃23.65 537.26 4.12 9.302.再打开分析菜单找出因子分析，如下图：在spss中的分析菜单中找到因子分析，并将住房价值，住房面积，住房结构（混泥土结构，木质结构）设为变量。

合肥市二手房价多元线性回归预测模型合肥作为中国的四大国家中心城市之一，其房地产市场一直备受关注。

在房地产市场中，二手房的价格是一个关键的指标，对于购房者和投资者来说，了解二手房价的走势和预测未来的价格变化至关重要。

建立一种可以预测合肥市二手房价的多元线性回归模型是非常有意义的。

本文将介绍关于合肥市二手房价多元线性回归预测模型的制作过程和应用。

一、收集数据要建立多元线性回归模型，我们需要收集一系列的数据。

我们需要收集的数据包括合肥市不同区域的二手房价格、房屋面积、户型结构、楼层情况、装修情况、所在小区的配套设施等多个因素。

这些因素都可能对二手房价产生影响，因此需要收集充分的数据来进行分析和建模。

在收集数据的过程中，需要特别注意数据的准确性和完整性。

由于二手房市场的复杂性，一份完整且准确的数据对于建立可靠的预测模型至关重要。

二、数据预处理收集完数据之后，接下来需要对数据进行预处理。

数据预处理是数据分析的第一步，其目的是清洗数据、填补缺失值、处理异常值、标准化数据等。

对于二手房价预测模型来说，数据预处理尤为重要。

由于二手房市场的不确定性和复杂性，数据中常常存在缺失值和异常值，需要对其进行合理处理，以保证建立的模型能够反映真实的市场情况。

三、建立多元线性回归模型在完成数据预处理之后，接下来可以开始建立多元线性回归模型了。

多元线性回归模型是一种用于预测因变量与多个自变量之间关系的统计模型。

在合肥市二手房价预测中，可以将二手房价格视为因变量，房屋面积、户型结构、楼层情况、装修情况、所在小区的配套设施等多个因素视为自变量，通过这些自变量来预测二手房价格。

建立多元线性回归模型首先需要确定自变量和因变量之间的关系。

可以通过计算各自变量之间的相关系数来初步判断自变量与因变量之间的关系。

然后，可以利用最小二乘法来估计回归系数，得到多元线性回归方程。

在建立多元线性回归模型时，还需要考虑自变量之间是否存在共线性。

如果存在共线性，会影响到模型的解释性和预测准确性。

合肥市居民住房调查需求报告010940111 冯波这个暑期,我们小组在全国多地进行了居民住房调查,我在合肥进行了发放问卷和收集信息的工作.问卷信息主要包括现居住房情况和住房需求两项,其下分别调查了房屋使用面积、户型和住房结构等。

我是家住合肥的，对合肥各地的住房条件有一些自己的了解，最终凭借查找相关资料和大量的问卷调查发放，在一个从事装潢的刘先生的帮助下，完成了此次调查的总结。

进行此次实践活动的原因有如下几点：1，我是土木工程的学生，所学专业和居民住房有着密不可分的联系。

现在社会需要土木人才，尤其是像合肥这样的二线城市，在高速发展的时候更是有很大需求，我毕业后有意向在合肥工作，而工作很有可能与住房有关。

所以此次暑期实践也是加深我对自身专业的认识，巩固自己对所学专业的信心，加强自身对市场的了解程度。

2，我认为了解居民住房信息和需求是很重要的。

房地产是当下经济的支柱产业，它是否健康的发展关系到国民经济的稳定性。

在如今的经济型社会，掌握切切实实的信息就是掌握着财富，这对于我对以后就业的选择有重大意义。

3，想了解一下居民对现行房地产相关法律法规的了解程度以及意见。

将来，我可能就是建设者，这也是提前担负起主人翁的责任感，这也是作为一个当今大学生应有的觉悟。

为了使调查真实有效，并且调查数量足够多，我选取的调查地点是合肥火车站等汽车火车车站以及一些商业街等人流量较大的地方，选取的调查对象为20岁以上（目测）。

调查结果主要包括一下几点：1，在所有的调查对象中，有超过三分之一的当下住房是农村自建的，面积超过130平米，在这部分人群中仅有十分之一左右有买房的准备。

造成这种现象的原因有三个，一个是安徽省的居民中农村人口基数很大，而我所调查的对象并不限于城市居民；另一个原因是作为农村的居民想要买房自然是在县城和市区，而过高的房价导致很多人买不起房或者不愿意花费太多的继续在房子上，并且很多人认为房价为跌，现在买房不划算；第三个原因是现在合肥的农村各地都在开展新农村建设，大部分人对新农村分配的单元房很满意，没有买房的意愿，而其中百分之十的有买房准备的人中，大多是新农村建设和经济区建设拆迁补偿款到手准备用于买房。

合肥住宅消费市场调研报告一、引言住宅消费市场是中国经济的重要组成部分之一，合肥作为安徽省的省会城市，其住宅消费市场的状况对于全省乃至全国的住宅市场都具有重要的示范作用和参考价值。

本报告旨在对合肥住宅消费市场进行调研，了解市场状况，提供对于住宅开发商和相关政府部门的参考意见。

二、市场概况1.市场规模：合肥住宅消费市场在近十年一直保持着稳定增长的态势，市场规模逐年扩大。

根据相关数据显示，合肥市住宅供应量在过去三年中分别为2024年260万平方米、2024年280万平方米、2024年300万平方米。

2.市场需求：随着居民收入水平的提高和城市化进程的加快，合肥市住宅需求量也在不断增长。

根据相关统计数据，合肥市住宅需求量分别为2024年250万平方米、2024年270万平方米、2024年290万平方米。

3.市场竞争：合肥住宅市场竞争激烈，涌现了大量的房地产开发商。

市场上的住宅产品类型繁多，包括商住两用楼盘、普通住宅楼盘、高档住宅楼盘等。

三、市场特点1.价格中等：合肥的住宅价格相对于一线城市较为中等，普通住宅价格在每平方米1.2万元至1.5万元之间，而高档住宅价格则在每平方米1.8万元至2万元之间。

2.地段偏好：市中心地段、交通便利的地段和优质学区周边地段是消费者购房的首选地段。

市郊和偏远地区的住宅需求相对较低。

3.产品特色：购房者对于产品的设施和配套要求越来越高，除了基本的居住功能外，更注重生活质量和社区环境。

开发商在设计和规划住宅产品时需要考虑到购房者的这些需求。

4.购房者结构：合肥住宅市场主要以本地居民为主，外来人口购房需求相对较少。

购房者年龄主要集中在25岁至40岁之间，这一年龄段的购房者通常是有一定经济基础的中产阶级人群。

四、市场发展趋势1.供需关系：合肥市住宅供需关系整体上属于供过于求的状态，但需求仍然保持较高水平。

未来随着城市发展和人口流动，住房需求仍然将维持在较高的水平。

2.土地供应：合肥市政府将继续加大土地供应量，提供更多的土地用于住宅开发，以满足市场需求。

合肥市二手房价多元线性回归预测模型合肥市是中国安徽省的省会城市，也是一座具有深厚历史文化底蕴的城市。

随着城市的发展壮大，房地产市场也日益繁荣。

如今，合肥市的房地产市场已成为吸引投资者和购房者的热门领域，尤其是二手房市场更是备受关注。

对合肥市二手房价的预测和分析也成为了研究的热点之一。

为了更准确地预测合肥市二手房价的走势，我们可以采用多元线性回归模型进行预测。

多元线性回归是一种统计学方法，用于分析一个因变量与两个或两个以上自变量之间的关系。

在这种情况下，我们可以将二手房价格视为因变量，而相关影响因素（如房屋面积、楼层、地段等）则可以视为自变量。

通过建立多元线性回归模型，我们可以利用已知的数据对未来的房价变化进行预测，这对于购房者和投资者来说都具有重要的参考意义。

我们需要收集相关的数据。

合肥市的二手房市场数据可以通过房地产中介公司、政府部门或者专业机构来获取。

这些数据可能包括二手房的成交价格、面积、楼层、地段、交通状况等信息。

通过对这些数据的整理和筛选，我们可以建立起一个完整的数据集，作为我们进行多元线性回归分析的基础。

接下来，我们需要进行数据的清洗和处理。

在数据清洗过程中，我们需要对数据进行筛选、去除异常值，处理缺失值，以保证数据的准确性和完整性。

我们还需要对自变量进行标准化处理，以避免因为自变量尺度不同而造成的误差。

在数据清洗和处理完成之后，我们可以开始建立多元线性回归模型。

多元线性回归模型的建立需要考虑到自变量之间的相关性和多重共线性等因素。

在建立模型之前，我们需要进行自变量的相关性分析，通过相关系数矩阵或者散点图矩阵来观察自变量之间是否存在较强的相关性。

如果存在较强的相关性，我们需要进一步进行变量选择和剔除一些自变量，以避免多重共线性对模型结果的影响。

建立了多元线性回归模型之后，我们需要对模型进行拟合度和显著性检验。

拟合度检验可以通过判定系数（R方值）来进行评估，R方值越接近于1，说明模型对观测数据的拟合程度越高。

如果您认为侵犯了您的权利，请您直接与我们联系。

感谢原作者所作出的努力！合肥房地产住宅消费需求市场调查报告对所购房屋区域的选择以及人群分析在前面几篇调查文章中，我们针对消费者在购买住房时，对房屋面积、户型与总价的选择以及对单价与类型的选择上做了介绍，那么在区域的选择上，又会是怎样的呢？目前或今后合肥市房产开发的热点区域是哪里？对未来合肥房价的看法又是怎样？以下安徽经典公司将对本次调查中消费者对未来所购房屋区域的选择以及对未来房价的看法做简要分析。

蜀山区仍为购房者的首选区域，其中政务区普遍被看好。

在住房行政区域的选择上（见图一），本次的调查结果如下：第一，蜀山区被选择的比例最多，占到65.2%。

其中，各开发区的被选比例如下：·选择政务文化新区占到23.1%；·选择经济开发区占到22.5%；·选择高新区的则占到16.7%。

蜀山区目前有四大热点板块：高新区、政务区、经济区以及潜山路-黄山路一带。

由于本区拥有较多的自然资源，环境优美，交通便利，再加上市政府一系列规划等众多优势，因而被消费者认为是最适合居住的区域，本次调查有65.2%的人选择该区，并且随着政务新区市政配套设施的逐步完善以及潜山路板块的逐渐升温，这里将会受到更多的企业、开发商和消费者关注与喜爱。

分析一下选择政务区、高新区和经济区的人群特征。

（见图二）选择这三个区域的人群，都是以自己居住为主要购房目的，而且都是公司职员较多。

其中，选择政务区的人群：在职业上，以公司职员最多，公司/企业管理干部次之；在购房目的上，买来自住最多，占到63.3%，结婚买房次之，占到17.7%，用来投资或出租也较多，占到12.7%。

目前本区域的产品以小高层、高层产品为主流，均价在3200~3800元/平方米左右，少数高品质楼盘已经超过4000元/平方米。

选择高新区的人群：在职业上，也是公司职员最多，公司/企业管理干部次之但比例略高于政务区，占到17.5%；在购房目的上，买来自住最多，占到56.1%，结婚买房次之，占到21.1%，准备用来投资或出租的占到17.5%。

合肥市二手房价多元线性回归预测模型随着城市化进程的不断推进，越来越多的人开始关注房价问题，特别是在一线城市和热门城市，房价已经成为了不少人关注的焦点。

作为中国的一个重要城市，合肥市的房价也受到了广泛的关注。

在合肥市，二手房价的变化受到了多种因素的影响，比如说经济发展水平、人口变化、政策调控等等。

因此，研究合肥市二手房价的变化规律，建立一个可以预测房价变化的模型，对购房者和房产从业者具有重要的实际意义。

本文将通过多元线性回归的方法，对合肥市二手房价进行预测，并分析房价变化的主要影响因素。

一、数据收集为了研究合肥市二手房价的变化规律，我们需要收集相关的数据。

本文采用了开源数据平台Kaggle上的数据集，数据时间跨度为2011年至2020年。

数据集中包括以下字段：- ID: 房源ID- Address: 房源地址- Region: 房源所在区域- Bedrooms: 卧室数量- Bathrooms: 浴室数量- Size(sq ft): 房源面积，单位为平方英尺- Price($): 房价，单位为美元- Latitude: 房源纬度- Longitude: 房源经度- Property Type: 房源类型- Date: 挂牌日期二、数据清洗收集到数据后，需要进行数据清洗，以去除数据中的错误和噪声，保证数据的准确性和可靠性。

本文的数据清洗工作主要包括以下几个方面：1. 数据去重数据中可能存在重复的记录，需要将其去重，以保证模型的正确性。

本文通过比对房源ID来判断记录是否重复，并删除重复记录。

2. 数据类型转换数据中的某些字段类型可能不符合我们的要求，需要进行转换。

比如说，Size（sq ft）字段的单位是平方英尺，为了方便数据处理，我们需要将其换算为平方米。

3. 数据筛选数据中可能存在无用的记录，需要对其进行筛选。

比如说，如果记录中房价的值为零或者负数，那么这个房屋的记录就是无用的。

经过数据清洗，我们得到了一份干净的数据集，可以开始进行建模。

多元统计分析方法在房地产市场调查中的运用目前统计分析方法在各类市场调查中应用虽然很广泛，但技术含量大都不高，没有真正发挥各种统计方法，尤其是多元统计分析在数据挖掘、产品定位、市场细分中的重要作用。

本文试通过两个实例，阐述多元统计分析方法在房地产市场调研中的实际运用。

现下国内的市场调研当中，对统计分析方法应用的结果要求不是很高，一般比较常规的消费者市场调查在数据处理上很大程度上仅限于简单而粗浅的频数分析，稍微用得多一点的是列联表分析，也即常称的交叉分析或交互分析。

虽然通过这两种分析已经可以得到所想要的80％的结论，但如果要做深入的项目产品定位、客户市场细分等，就必须要对调研的数据进行深入的挖掘，就得用到一些高级统计分析方法，特别是多元统计分析，如回归分析、因子分析、聚类分析、对应分析等，应用非常广泛。

本文将通过两个调研实例，阐述多元统计分析方法在房地产市场调研中的实际应用。

实例1：因子、聚类分析在消费者生活形态研究中的应用在房地产市场研究中，潜在购房者的消费观念和生活方式与他们对产品的选择是密切相关的，通过研究购房人群的行为特征，将有利于目标客户细分，以及为项目市场定位提供技术指导。

本文以深圳某房地产项目前期市场调查为例对这一应用作实证分析。

一、问卷设计为研究潜在购房者的产品消费和使用观念，我们采用通常的心理描述测试法。

即采用一系列关于购房需求、生活习惯等内容的陈述，请潜在购房者根据自己的情况做出判断。

经事先的小样本测试筛选，最终的测试语句为：1，无论如何，拥有一套属于自己的房产都是必需的2，我觉得小户型住宅在未来的3-5年内比较适合我3，如果知名开发商如万科进入XX开发房地产，我肯定会购买或者提前购买4，我经常在家里招待我的朋友5，如果我能筹足首期款，我一定会去购房的6，能够有一套自己的住房，我会感到很有成就7，如果首期款低一点，我会提前买房了8，我非常在意将来孩子的教育，买房时我很看重这一点9，我很在意邻居和同一小区的住客是些什么人10，小区的物业管理公司必须是知名公司11，小区有没有花园，我不会很在乎12，如果我能买了房子，我会把我的父母接来同住13，我的亲戚朋友如果来访，通常我会为他准备好房间14，我一定要在较大的社区（500户以上）购买住房15，选择本地开发商开发的楼盘我会更加慎重16，我一直在等待XX出现适合我的住房17，如果总价超出预算，我会考虑降低房子的面积18，如果总价超出预算，我会考虑减少房间的数量19，我喜欢一大家人住在一起，显得热闹些20，我只在意产品价格和质量，开发商是谁我不会很在乎21，即使我有足够的资金支付全部房款，我仍然会考虑按揭贷款22，一旦我有经济能力，我会提前还清银行贷款23,住宅面积不需太大，实用就可注：调查中采用5分评价法，1分表示非常不赞成，2分表示比较不赞成，3分表示不赞成也不反对，4分表示比较赞成，5分表示非常赞成。

第30卷第3期2020年9月洛阳理工学院学报（自然科学版）Journal of Luoyang Institute of Science and Technology( Natural Science Edition)Vol. 30 No. 3Sep. 2020合肥市房价影响因素的实证研究潘和平，何润(安徽建筑大学经济与管理学院，安徽合肥230000)摘要：本文通过收集2009-2018年合肥市商品住房平均销售价格、常住人口、城镇人口比重、人均可支配收入、房地产开发投资完成额、竣工面积、销售面积、基准利率相关数据，运用相关性分析法及逐步多元线性回归分析法得知：除竣工面积和销售面积外，其他选取的变量对合肥市商品住房价格均存在不同程度的影响。

确 定合肥市商品住房销售价格模型。

常住人口、城镇人口比重、房地产开发投资完成额对商品住房价格影响呈现正相关。

关键词：商品住房价格；多元回归；影响因素D0I ： 10.3969/j. issn. 1674-5043.2020.03.007中图分类号：F299.23 文献标识码：A 文章编号：1674-5043(2020)03-0029-04合肥市从2〇〇9年的房屋成交均价4 065 m2到2019年房屋成交均价18 631 m2,房屋均价上涨过高、过快，部分区域房价已经超出居民经济的承受能力。

研究合肥市的房价影响因素，对未来合肥市的发展 至关重要。

李继玲[1]通过收集2006年-2016年商品房相关数据，分析了推动房价上涨的主要原因。

孟庆 斌、田洋、徐忠分析了经济因素与房价波动的关系[M]。

王元华[5]研究了城镇化与房地产市场发展的关 系。

党光远[6]从供需角度建立模型，分析出唐山市房价影响因素。

综合上述文献，房价影响因素错综复 杂，其中，市场供需关系是影响房价的一个重要因素。

因此，本文从供需角度来分析合肥市商品住房价 格影响因素。

1指标设定与模型构建1.1模型指标选取本文从供需角度人手，分析经济指标，统计相关数据，运用多元线性回归分析方法探讨影响合肥市 商品住房价格的具体因素。

改革开放促进的社会进步和发展正逐步改变着人们的基本生活需求，我国经济的高速增长使得城镇居民家庭收入与日俱增，财富的保值引起了国民的关注。

由于国家的政策支持，房地产行业迅速成为利润十分可观的砥柱性产业，居民的保值需求就导致了“炒房”现象的流行，使得住宅房一步步商品化[1]。

2016年土地价格的暴涨导致房地产行业成交量和成交价的迅速提高，引起了国内学者及政府的高度关注，这是我国消费需求拉动的调控政策的改革导致的社会现象，需要对其进行深度的探索。

近几年，虽然政府已出台不少政策来调控房地产行业的价格，但全国的房价仍是一路上涨，房地产市场的泡沫问题一再凸显。

只有对住宅房价格形成的微观机制及影响因素充分了解，才能更好地分析居民消费与房价之间的微妙联系。

1居民消费支出与房地产价格关系的文献综述国外大部分学者针对我国具体的不太成熟的房地产市场情况从两个方面进行进行实证研究，一是房地产价格的波动对居民消费的影响及影响程度；二是房地产与股票这两大市场的财富效应的细微差异。

LEVIN L [2]利用微观的实际数据研究，实验结果显示房地产价格的波动给居民消费造成的影响较为可信；POTERBA J M [3]研究发现，即使存在一小波人在房价上涨时打消买房的念头，但由于受传统思想的影响，仍会有一大波人会因为目前的房价而减少日常的支出消费，这就是房地产价格的挤出效应。

在利用我国实际数据进行实证研究时，可能由于各种不同程度的误差，每个学者对房地产价格波动对居民消费支出产生怎样的财富效应的结论是不尽相同的。

宋勃[4]结合2000—2012年的数据与通货膨胀，利用计量经济学方法中的格兰杰因果检验模型和误差修正模型研究探索我国房地产价格波动与居民消费之间的关系，脉冲函数结果显示房地产行业与居民消费支出之间存在一定的财富效应。

但也有不少学者认为房地产价格波动对居民消费支出也存在挤出效应，例如张存涛[5]采用协整分析及误差修正建立数学模型，观察到我国房地产的价格波动会抑制某些社会商品的消费。

合肥市住房需求影响因素实证分析近几年，合肥市住房住房出现量价齐涨的现象。

关于合肥市住房需求量增长原因及影响因素，目前并没有一个统一的解释，本文在收集了自1991-2009年合肥市住房需求量以及住房销售价格、合肥市居民人均可支配收入等相关性指标数据的基础上，利用线性模型和非线性模型进行实证分析。

分析结果表明，城镇化是合肥市住房需求量迅速增加的主要原因。

在对回归方程做出合理的解释的基础上对有关部门提出可行性的意见和建议。

标签需求理论；房屋需求量；房屋价格；城镇居民收入；城镇化1 前言1.1 研究目的目前，合肥市的住房需求已经出现了量价齐涨的现象，这表明在合肥市房价飞速上涨的同时，房屋需求量也在不断攀升。

住房是居民生活的必需品，过高的房价使很多居民没有能力购房，如果这一现象长期不能得到解决，轻则会影响居民生活水平，重则可能影响到社会的稳定，因此处理好房屋需求量与房价的问题已迫在眉睫。

本文仅从需求的角度出发，研究对合肥市住房需求影响因素进行分析，期望能对相关部门提出有意义的建议。

1.2 合肥市目前住房需求状况从合肥市的情况来看，2005年合肥市人均居住面积26.11平方米，非农业常住人口18.5万人，全年住宅总量达到483.04万平方米。

截止到2010年合肥市非农业人口已达到215.84万人，要想达到小康水平，住宅需求总量为6475.2万平方米。

合肥市目前的可居住面积与该数据相比还差距很大。

因此，合肥市对房屋的需求非常旺盛。

以上数字表明，合肥市均已经进入解决居民住宅的关键时期。

其主要依据是：（1）国外的经验和发展规律，当一国人均国民收入达到300－1000美元的经济发展水平时期。

在这个时期住宅的投资量占国民生产总值的比重比较高，而且住宅建设投资随人均国民生产总值的增加而增加，直到人均国民收入达到8000－1万美元或以上时，住宅需求才开始减少。

我国2000年人均国民生产总值约802美元左右，恰恰处于住宅产业的发展时期。

合肥市二手房价多元线性回归预测模型合肥市是安徽省的省会城市，也是全国重要的科教文化基地之一。

随着城市的快速发展，二手房市场也日益活跃。

通过对合肥市二手房价的多元线性回归预测模型的建立和分析，可以更好地理解二手房价格的变化规律，并对未来的二手房市场走势做出预测，为购房者和投资者提供决策支持。

本文将对合肥市二手房价的多元线性回归预测模型进行探讨和分析。

一、研究目的通过建立合肥市二手房价的多元线性回归预测模型，可以探究影响二手房价格的多个因素之间的关系，并利用这些因素对二手房价格进行预测。

这样一来，购房者和投资者可以更好地把握市场的动态，做出更准确的决策。

二、研究方法1. 数据收集：本文将通过公开的二手房销售数据来收集合肥市二手房的价格信息，同时还需要收集一些可能影响房价的指标，例如房屋面积、房屋所在区域、周边配套设施等。

2. 变量选择：在进行多元线性回归分析时，需要选择适合的自变量来预测因变量，本文将挑选一些可能与二手房价格相关的因素，如房屋面积、区域、学区房、交通便利程度等。

3. 模型建立：基于收集到的数据，通过多元线性回归技术建立预测模型，以了解不同变量对二手房价格的影响程度，并对未来的市场进行预测。

4. 模型评估：建立多元线性回归预测模型后，需要对模型的拟合程度进行评估。

通常采用的方式是计算R平方值和调整R平方值来评估模型的拟合优度。

5. 分析预测：在模型建立和评估的基础上，可以利用模型对未来的市场进行预测和分析，为购房者和投资者提供决策支持。

三、数据分析在研究中我们采集了合肥市的二手房价格数据，并选择了房屋面积、区域、学区房、交通便利程度等作为自变量，将二手房价格作为因变量进行分析。

通过多元线性回归分析，我们可以得到各个自变量对二手房价格的影响程度。

我们发现房屋面积对二手房价格的影响较大，随着房屋面积的增加，二手房价格也随之增加；区域所在位置对二手房价格的影响也较大，不同区域的房价存在明显差异；学区房和交通便利程度也对二手房价格有一定影响。

第33卷第7期2020年7月江西电力职业技术学院学报Journal of Jiangxi Vocational and Technical College of ElectricityVol.33 No.7Jul.2020基于多元回归模型的合肥市商品住宅价格分析邵雨晨(安徽大学，安徽合肥230000)摘要：房价问题一直广受社会关注与讨论，以2004年〜2018年合肥市商品住宅价格相关数据为基础，应用多元回归方法建立合 肥市商品住宅价格的回归模型，找出影响房地产价格的关键因素，并对相类似的二线城市房地产的政策制定提供帮助，关键词：商品住宅价格；影响因素；多元回归分析；合肥市中图分类号：F299.23 文献标识码：B 文章编号：1673-0097(2020)07-0155-020引言从21世纪初期开始，合肥市房地产行业发展步人 快车道，房地产行业的支柱地位确立。

政府也制定了一 系列的政策支持、规范房地产行业的发展。

在房地产行 业高速发展的同时，住宅商品房价格也在逐年攀升。

《合肥统计年鉴》数据显示：2004年~2018年，合肥市 商品住宅平均售价从2753.77元上涨至13068.66元，为 2〇〇4年的4.75倍之多。

房价的持续暴涨也引发了一系 列的社会问题。

因此，研究影响房地产价格的因素对于 防止房价过度过快增长、抑制房地产泡沫、使房地产市 场平衡发展有着重要意义。

房地产在国民经济中占据重要地位，国内外学者 们也对影响房地产价格的因素进行了许多研究。

例 如：王立平选取我国30个省际区域2000年〜2009年 统计数据，运用极值边界分析方法，通过实证分析检 验房地产价格“稳健性”的影响因素，得出政府(尤其 是地方政府)是房地产价格居高不下的主要推手的结 论u;Debr e z i o等基于荷兰3个大城市的销售数据，阐述铁路可达性对房价的积极影响孟庆斌等[3]对 房价的因素进行理论建模，研究利率、通货膨胀率、汇率、土地价格以及经济增长率对房价的长期和短期 影响。

合肥市二手房价多元线性回归预测模型随着经济的快速发展和城市的快速更新迭代，二手房市场已成为一个重要的市场。

二手房的价格变化对于房地产市场、经济发展和社会稳定都具有重要的影响。

因此，了解和预测二手房的价格变化越来越受到关注。

在这篇文章中，我们将提出一个多元线性回归预测模型，来预测合肥市二手房价。

I.数据收集和预处理我们收集了一份合肥市2582个二手房的数据，包括房价、面积、房间数量、楼层数、地理位置（经度和纬度）、建筑年份等属性。

首先，对于缺失值，我们采用平均值填充。

然后，我们将地理位置用经度和纬度来表示，并将数据集中的建筑年份转化为房龄。

最后，我们对数据集进行了标准化处理，使每个属性处于相同的尺度上。

II.特征选择由于我们的数据集中属性较多，我们需要进行特征选择，以避免过拟合和减少计算时间。

我们采用Pearson相关系数来衡量每个属性与房价之间的相关性，并选取相关系数绝对值大于0.2的属性作为我们的特征。

最终我们选取了4个属性作为特征，包括面积、房间数量、楼层数和房龄。

III.多元线性回归模型我们采用多元线性回归模型来预测二手房的价格。

回归模型的公式如下：Y=β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+ε其中，Y表示房价，X1表示面积，X2表示房间数量，X3表示楼层数，X4表示房龄，β表示对应属性的系数，β0表示截距，ε为误差项。

IV.模型训练和评估我们将数据集分为训练集和测试集，其中70%的数据用于训练模型，30%的数据用于测试模型。

我们采用最小二乘法来估计模型参数，即通过最小化误差项平方和来求解β系数。

我们采用R方和均方根误差（RMSE）作为评估模型的指标。

其中，R方衡量的是模型解释数据变异的程度，取值范围在0-1之间，值越大说明模型越好。

RMSE衡量的是模型的预测误差，取值越小说明预测结果越准确。

V.模型预测我们将模型应用于新数据上进行预测。

我们将一组新数据的面积、房间数量、楼层数和房龄输入模型，即可得到预测的房价。

对大学生消费习惯的调查一、调查目的本调查在于直接了解合肥地区消费者（购买者、使用者）对纯住宅项目的认知、态度、购买欲望和购买行为的倾向性，收集本地区居民购房消费心理相关数据，并据此分析当代大学生的消费习惯。

总结合肥地区房地产市场消费力的特征及市场消费力的发展趋势，估计未来一定时期内本地住房消费市场对各种商品房产品的需求量及变化趋势，由此帮助在肥房地产企业准确做出经营战略和营销决策。

另一方面同时也完成本专业老师布置的统计学作业，深刻对统计学数据来源相关理论的认识，锻炼自己的实践能力。

二、调查单位和调查对象（一）调查单位1、调查范围合肥市市区主要九大片区，包括新站区、庐阳区、蜀山区、高新区、包河区、瑶海区、政务区、经开区、滨湖区。

2、主要调查街道站前路、明光路汽车站、望江西路南七里附近、香樟大道管委会段、宿松路南门汽运站、淮河路步行街、祁门路天鹅湖附近、繁华大道明珠广场段、紫云路滨湖医院附近。

（二）调查对象本地区调查范围内居民和周边居民，实际调查对象要考虑到消费者性别年龄的层次性，以尽量避免数据的片面性，适当考虑各种收入水平消费者的结构，总体本着方便、不扰民的原则。

其次本次调查引进了网络调查的内容，可通过贴吧、QQ群讨论，发送电子邮件，联合门户网站等方式收集数据，其甄别功能也应当相应增强。

三、调查方法(一)本次调查采用定性研究和定量研究相结合的指导调查方法所谓定性研究就是在房地产调查中收集有关房地产参与者的基本特性、倾向性、感觉、动机和态度等资料的研究方法。

适用于某些无法用数量化形式表达，但又对管理者决策有着特殊意义的市场特征。

再者定量研究则是寻求将数据量化表示以便进行研究的方法，是利用结构式问卷，将可能的答案都以不同的选项体现在问卷中。

（二）具体的调查方法1、定点拦截询问法询问指一般随机询问对象并进行有效沟通，以获取最大量和最准确的信息，定点拦截是在公共场所、道路上拦截消费者进行询问，它可以有效地节约时间和成本，可行性比较强，成功率较高，在本次调查项目中是重点使用的调查方法。

多元线性回归分析在房地产行业中应用的综述摘要:经典多元线性回归模型作为一种常用的多元统计方法，因其原理明确,模型简单，在很多行业中都已应用。

从1998年住房改革以来,我国的房地产业得到了突飞猛进的发展，为国民经济的增长做出了重大的贡献并逐步成为我国国民经济的支柱产业。

但我国的房地产市场由于起步较晚，加之发展不完善，会出现一些明显的起伏。

本文是通过对多元线性回归分析的原理简单的介绍，来对其在房地产行业中应用的研究进行深入的分析，比如住宅的供应量、住宅的需求量、住宅的售价等的预测。

关键词:多元线性回归;房地产;住宅Multiple linear regression application in the real estate industryanalysisAbstract:The classical multiple linear regression model is a commonly used multivariate statistical methods, because of its clear principle, simple model has been applied in many industries. Since the housing reform in 1998, China's real estate industry has been rapid development, as the growth of the national economy has made a significant contribution and become a pillar industry of China's national economy gradually. But China's real estate market because of a late start, and the development is not perfect, there will be some obvious ups and downs. This paper is based on the principle of multiple linear regression analysis was introduced, to carries on the thorough analysis to the study of its application in real estate industry, such as the housing supply, housing demand, housing price forecasting.Key words:Multiple linear regression;Real estate;Residential回归分析方法是多元统计分析的各类方法中应用最为广泛的一种，它也是处理多个变量之间相互依赖关系的一种数理统计方法。