多元统计分析在合肥市住房消费中的应用
应用多元统计分析课程设计--各地区农村住房问题分析
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。
合肥市居民住房需求调查报告
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
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。
合肥房地产住宅消费需求市场调查报告
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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
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。
统计学方法在房地产市场调查中的运用
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。
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多元统计分析在合肥市居民住房消费中的应用摘要随着我国房地产市场的发展，住房消费已成为我国居民消费的重要组成部分，是反映社会发展水平的重要标志。
研究居民住房消费问题对于规范房地产市场健康发展具有重要意义。
本文以合肥市作为研究对象，研究多种因素对居民住房消费的影响，以期为房地产商开发适销对路的产品及营销机构制定有效的营销策略提供依据。
利用多元统计分析的相关理论，通过问卷调查的方式，对合肥市居民的住房消费行为进行实证研究。
研究过程中分别使用了简单相关分析、对应分析和因子分析等方法。
主要研究结论有以下两个方面：（1）不同类别或细分市场的消费者有不同的住房消费行为，影响不同类别消费者购房决策的因素存在显著差异；（2）购房决策的影响因素对不同类别消费者影响作用大小不同，导致消费者购买意愿和购买力存在较大差异。
随着社会经济的不断发展、科学技术的不断进步，多元统计方法越来越成为人们必不可少的工具和手段，多元统计分析方法将会在社会生活各个方面得到极大的运用和提高。
关键词：住房消费；简单相关分析；对应分析；因子分析The application of multivariate statistical analysis in the housingconsumption of Hefei residentsAbstractWith the development of China’s real estate market,housing consumption has become an important component of China’s household consumption, as an important symbol of the level of social development. It is undoubtedly of great importance to make a research on the housing consumption that will regulate the healthy development of the real estate market. Hefei as the object of study, a variety of factors impact on the residents of housing consumption, and provide the basis for the real estate business to develop marketable products and marketing agency in order to develop effective marketing strategies.Based on multivariate statistical analysis of the relevant theory, the writer makes an empirical study on the housing consumption of Hefei residents through a questionnaire survey. In the course of study the writer uses the following statistics methods, namely, simple correlation analysis, correspondence analysis and factor analysis. The main conclusions are the following two aspects:(1) housing consumers of different types or segment markets have different consumption behaviors, and the factors influencing different types of consumers’ purchase decision-makings are significantly, (2) the influencing factors of housing purchase decision-making have different impacts on different types of consumers, which results in a big difference among their purchasing willingness and power.With the continuous development of socio-economic, scientific and technological advances in multivariate statistical methods become more and more essential tools and instruments. Multivariate statistical analysis in all aspects of social life will get much use and improvement.Keywords：Housing Consumption; Simple Correlation Analysis; Correspondence Analysis; Factor Analysis目录引言 (5)第1章绪论 (6)1.1 研究背景与意义 (6)1.2 发展现状 (8)1.3 文献综述 (9)第2章简单相关分析、对应分析、因子分析理论基础 (11)2.1 简单相关分析理论 (11)2.2 对应分析理论 (11)2.3 因子分析理论 (14)第3章合肥市居民住房消费的实证分析 (17)3.1 问卷设计 (17)3.2 调查方法 (18)3.3 实证结果分析 (18)结论与展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录A 一篇引用的英文文献及其译文 (32)附录 B 主要参考文献的题录及摘要 (55)附录C调查问卷及调查数据 (58)插图清单图3-1 散点图 (24)插表清单表3-1 性别的相关性分析 (18)表3-2 年龄的相关性分析 (19)表3-3 受教育程度的相关性分析 (20)表3-4 婚姻状况的相关性分析 (20)表3-5 个人年收入的相关性分析 (20)表3-6 公寓类型的相关性分析 (21)表3-7 复式住房类型的相关性分析 (21)表3-8 别墅类型的相关性分析 (21)表3-9 购房面积的相关性分析 (22)表3-10 承受房价总额的相关性分析 (22)表3-11 对应表 (23)表3-12 摘要表 (23)表3-13 行简要表 (24)表3-14 列简要表 (25)表3-15 概述行点 (25)表3-16 KMO和Bartlett检验 (26)表3-17 共同度表 (26)表3-18 解释的总方差 (26)表3-19 因子载荷矩阵 (27)表3-20 旋转后的因子载荷矩阵 (28)引言多元统计分析是数理统计学中的一个重要的分支学科。
早在19世纪就出现了处理二维正态总体的一些方法，但系统地处理多维概率分布总体的统计分析问题，则开始于20世纪。
人们常把1928年维夏特分布的导出作为多元分析成为一个独立学科的标志。
50年代中期，随着电子计算机的发展和普及，多元统计分析在地质、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用，同时也促进了理论的发展。
70年代初期在我国才受到各个领域的极大关注，近30年来我国在多元统计分析的理论研究和应用上也取得了很多显著成绩，有些研究工作已达到国际水平，并已形成一支科技队伍，活跃在各条战线上。
随着我国城镇居民住房制度改革的不断深入，住房问题成为人们日益关注的重要话题。
居民住房消费不仅受到国家政策、社会经济发展水平等宏观因素的影响，还受到居民收入、偏好、住房价格等微观因素的影响。
这些因素都导致了消费者对住宅市场的影响力逐渐增强。
从住房供给层面看，要在竞争残酷的房地产市场中保持较强的竞争优势，必须有效地设计、开发、销售住房产品，其关键在于了解并掌握消费者的真正需求。
住房消费的研究正被越来越多的人关注。
住房消费的研究角度和方法的选择至关重要。
住房消费的研究方法主要分为定性分析和定量分析两大类。
在当前背景下，地产商、政府监管者等各方都需要采用一种合理有效的方法来研究住房消费行为，从而为工作提供指导。
多元统计分析是近年来发展迅速的统计方法之一，广泛应用于自然科学和社会科学的各人学科，成为各领域研究者和工作者探索多元世界的强有力工具。
第1章绪论1.1 研究背景与意义1.1.1 研究背景中国有句老话:“安居方能乐业”。
住宅消费关系国计民生，是人类永恒的需求。
居民的居住条件，既反映了一个国家或一个城市的经济发展水平，也在一定程度上反映了一个国家或城市的政治、社会稳定程度。
我国从1980年提出住房体制改革后，经历三十年的历程，城镇居民的住房水平虽然有了很大提高，但还是处于与“基本小康”发展阶段相适应的低水平阶段。
随着社会经济的发展，人们对住房的要求越来越高。
住宅消费成了人们关注的焦点。
从开发商的角度来说，迫切需要一种有效便捷的方法来研究住房消费行为从而发现其中的特征规律，为其营销提供指导；从国家的角度来说，也需要充分了解住房消费行为，来调整完善对住宅业的政策，为经济的科学发展和满足国民住房需求提供切实保障。
一、房地产调控需要基于住房消费的研究改革开放以来房地产业对中国经济的发展起到了重要的作用，成为国民经济的支柱产业。
房地产业在许多国家已是成熟的产业，而在我国则是个新兴产业，一直存在着诸多问题。
主要问题如下：1.房地产价格总体过高。
评价任何一个地区的房价高低，应以该地区居民的收入为参照系。
房价收入比指标是衡量居民对于房价承受能力的首选指标，它反映了居民家庭的支付能力，比值越高，支付能力就越低。
按照世界银行惯行标准，房价是居民家庭收入的3-6倍较为合理。
但是国内部分学者认为，我国由于存在隐性收入高、特殊住房体制等原因，目前在5-8倍区间属于正常。
据统计数据显示，目前在我国北京上海等一线城市房价收入比已高达10倍以上，房地产价格已远远超出了普通民众的购买能力，大大抑制了真实的购房需求，而房产的投资性需求却不断升温。
2.房地产开发结构性矛盾突出。
近年来我国的房地产开发投资中别墅和高档公寓的开发面积和金额都在不断攀升，而为解决广大低收入者住房问题的经济适用房的开发面积却在不断萎缩。