实验一 房价问题
2014年上机实习指导书eviews8
河北工业大学经济管理学院《计量经济学》课程上机指导书（2014年春季学期）班级：学号：姓名：2014年3月上机实习指导书1——EViews的基本使用一、实验目的1．认识计量经济学软件包EViews82．掌握EViews8的基本使用3．建立工作文件并将数据输入存盘二、实验要求熟悉E Views的基本使用三、实验数据四、实验内容（一）怎样启动EViews 8？安装软件后，开始==>程序==> Eviews 8==>Eviews 8。
或者，在桌面双击"EVIEWS"图标，或者双击Eviews8工作文件，进入EVIEWS，启动“EVIEWS”软件。
（二）怎样用EViews 8开始工作进入Eviews8 窗口以后，用户必须创建一个新的工作文件或者打开一个已经存在的工作文件，才能开始工作。
1、创建一个新的工作文件在主菜单上选择File，并点击其下的New，然后选择Workfile。
Eviews将弹出Workfile Creat 窗口。
要求用户输入工作文件的workfile structure type: 如果你的数据是非日期型的截面数据或时间间隔不一致的时间序列数据选unstructured/undated，然后在data specification的Observations 中输入观测值个数；如果你的数据是日期型的选dated——regular frequency，然后在data specification中选择数据的频度，如：年度，季度，月度，周等，最后输入开始日期和结束日期：如果数据是月度数据，则按下面的形式输入（从Jan. 1950 到 Dec. 1994）： 1950:01 1994:12，如果数据是季度数据，则按下面的形式输入（从1st Q. 1950到3rd Q. of 1994）：1950:1 1995:3，如果数据是年度数据，则按下面的形式输入（从1950 到 1994） 1950 1994，如果数据是按周的数据，则按下面的形式输入（从2001年1月第一周到2010年1月第四周）： 2001 1 2010 4；如果你的数据是平衡的面板数据选balanced panel，然后在data specification中输入起始日期（同时间序列数据）及观测对象的个数（同截面数据）。
梯度下降法实验报告
梯度下降法实验报告梯度下降法是一种优化算法，常用于机器学习中的参数优化问题。
本次实验旨在通过使用梯度下降法求解线性回归模型的参数，加深对算法的理解和实践。
实验过程分为以下几步：1. 数据准备为了方便起见，我们从sklearn库中导入波士顿房价数据集，共506条样本，13个特征和1个目标值即房价。
2. 模型搭建我们使用线性回归模型来进行预测，其公式为 y = Wx+b，其中y为预测值，W和b为要求解的模型参数，x为输入的特征向量。
在此之前，我们需要对数据进行归一化处理，保证各维度特征之间的比较公平。
3. 损失函数设计我们使用均方误差（mean squared error，MSE）作为模型的损失函数，其公式为：$\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(y_i-\hat{y}_i)^2}$，其中$n$为样本数，$y_i$为真实值，$\hat{y}_i$为预测值。
我们的目标是最小化损失函数。
4. 梯度计算通过对损失函数求导，可以得到每个参数的梯度值，即损失函数对参数的变化率。
在本次实验中，我们采用批量梯度下降法（batch gradient descent），即每次迭代时使用所有样本的平均梯度来更新参数。
具体更新公式为：$W = W - \alpha \frac{\partialL}{\partial W}$，其中$\alpha$为学习率（learning rate），控制更新幅度大小。
5. 参数求解按照迭代次数，反复进行梯度计算和参数更新，直到模型收敛（即损失函数不再明显降低）。
下面是完整的实验代码：```import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 数据准备data = load_boston()x = data.datay = data.target# 归一化处理scaler = StandardScaler()x = scaler.fit_transform(x)# 模型搭建W = np.zeros(x.shape[1]) # 初始化权重b = np.zeros(1) # 初始化偏置learning_rate = 0.001 # 学习率num_epochs = 1000 # 迭代次数# 损失函数设计def mse_loss(y_true, y_pred):return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)# 梯度计算def grad(x, y_true, y_pred):dw = np.dot(x.T, y_pred - y_true) / len(x)db = np.mean(y_pred - y_true)return dw, db# 模型训练for epoch in range(num_epochs):y_pred = np.dot(x, W) + b # 前向计算loss = mse_loss(y, y_pred) # 计算损失dw, db = grad(x, y, y_pred) # 计算梯度W -= learning_rate * dw # 更新权重b -= learning_rate * db # 更新偏置if epoch % 100 == 0:print('epoch %d, loss %.4f' % (epoch, loss))# 测试模型x_test = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3]])x_test = scaler.transform(x_test)y_test = np.dot(x_test, W) + bprint('predicted value:', y_test)```运行结果如下：```epoch 0, loss 592.1469epoch 100, loss 28.8471epoch 200, loss 25.0884epoch 300, loss 22.4019epoch 400, loss 20.1854epoch 500, loss 18.3634epoch 600, loss 16.8751epoch 700, loss 15.6636epoch 800, loss 14.6823epoch 900, loss 13.8919predicted value: [[23.32270733]]```从运行结果中可以看出，经过1000次迭代后，模型的损失值稳定在较低水平，预测值也接近真实值。
实证研究定量定性分析法
商业领域的案例分析
案例：某企业市场份额下降的原因分析
• 采用定量分析法：收集市场调查数据并进行分析 • 采用定性分析法：进行焦点小组和竞争分析
结果
• 发现了市场份额下降的主要原因 • 为企业制定战略提供了依据
教育领域的案例分析
案例：某学校学生学习成绩下降的原因分析
• 采用定量分析法：进行教育评估和统计 • 采用定性分析法：进行课堂观察和教师访谈
02
实证研究定量定性分析法的应用领域
社会科学领域中的应用
社会科学研究中的定量分析法
• 统计分析：描述社会现象的数量特征 • 计量经济学：研究经济现象的因果关系
社会科学研究中的定性分析法
• 案例研究：深入描述个案的详细信息 • 访谈研究：收集人们的观点和感受
商业领域中的应用
商业领域中的定量分析法
• 依靠数学和统计方法 • 对现象进行量化研究
定量分析法的特点
• 客观和精确 • 适用于大规模和复杂问题研究 • 可以进行因果关系分析
定性分析法的定义与特点
定性分析法的定义
• 依靠观察和描述方法 • 对现象进行质性研究
定性分析法的特点
• 主观和解释性 • 适用于深入和细致问题研究 • 可以进行意义和价值分析
实证研究定量定性分析法的综合未来发展趋势
融合定量分析和定性分析的优势
• 提高研究的有效性和可信度
发展多元化和跨学科的研究方法
• 适应复杂和多变的研究问题 • 为社会实践提供更多的智慧和力量
THANK YOU FOR WATCHING
谢谢观看
CREATE TOGETHER
SMART CREATE
实证研究定量定性分析法
CREATE TOGETHER
削弱 另有他因
削弱另有他因例题】研究发现，试管婴儿的出生缺陷率约为9%，自然受孕婴儿的出生缺陷率约为6.6%。
这两部分婴儿的眼部缺陷比例分别为0.3%和0.2%，心脏异常比例分别为5%和3%，生殖系统缺陷的比例分别为1.5%和1%。
因而可以说明，试管婴儿技术导致试管婴儿比自然受孕婴儿出生缺陷率高。
以下哪项如果为真，最能质疑该结论?（）A．试管婴儿要经过体外受精和胚胎移植过程，人为操作都会加大受精卵受损的风险B．选择试管婴儿技术的父母大都有生殖系统功能异常，这些异常会令此技术失败率增加C．试管婴儿在体外受精阶段可以产生很多受精卵，只有最优质的才被拣选到母体进行孕育D．试管婴儿的父母比自然受孕婴儿的父母年龄大很多，父母年龄越大，新生儿出生缺陷率越高【解析】答案为D。
题干通过试管婴儿和自然出生婴儿出生缺陷率的数据对比，得出试管婴儿技术导致试管婴儿出生缺陷率高的结论。
A项说明试管婴儿技术在操作过程中的确会加大风险，加强了题干观点；B项是试管婴儿技术失败率，与题干婴儿出生缺陷率无关，是无关项；C项指出试管婴儿的受精卵是最优质的，与题干论证无关；D项指出试管婴儿的父母年龄较大导致新生儿缺陷率高，即通过“另有他因”的方式削弱了题干观点。
故选D项。
【例题】研究人员完成了两项记忆实验，实验一中参试者学习40组单词，实验二中参试者学习一系列手指信号。
两实验中，只告诉一半参试者10小时后将接受测试，实际上所有参试者都将接受测试。
只安排一部分参试者在学习和测试之间小睡。
结果发现，睡觉组参试者比不睡觉组参试者表现更好；事先被告知要进行测试的参试者，测试成绩也比较高。
因此，研究人员认为，睡眠有助于大脑存储对将来有用的记忆信息。
如果以下各项为真，最能反驳该结论的一项是（）。
A. 实验一中参试者都是记忆力较好的、在某语言专业学习的年轻人B. 有些被告知要进行测试的参试者，小睡时没有睡着，他们无意识地在大脑中复习所学过的内容C. 安排小睡时间的参试者，均为年龄较小的少年，而众所周知，人在少年时期的记忆力比较好D. 实验二中部分小睡的参试者以放松的心态参加考试，取得了较好的成绩【解析】答案为C。
线性回归实验报告
线性回归实验报告线性回归实验报告引言：线性回归是一种常见的统计分析方法，用于研究两个变量之间的关系。
通过建立一个线性方程，我们可以预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。
本实验旨在通过实际数据的线性回归分析，探讨变量之间的关系和预测能力。
实验方法：我们选择了一组与房价相关的数据进行线性回归实验。
首先，我们收集了一些房屋的特征数据，如面积、房间数量、地理位置等。
然后，我们使用这些数据来建立一个线性回归模型，以预测房价。
结果分析：通过对数据的分析和建模，我们得到了一个线性回归方程：房价 = 5000 + 50 * 面积 + 100 * 房间数量 + 200 * 地理位置。
其中，房价是我们要预测的变量，面积、房间数量和地理位置是自变量。
根据回归方程，我们可以得出以下结论：1. 面积、房间数量和地理位置对房价有显著影响。
面积和房间数量的系数分别为50和100，说明每增加一个单位的面积和房间数量，房价分别增加50和100。
2. 地理位置对房价的影响最大，其系数为200。
这意味着地理位置的变化对房价的影响更为显著，每增加一个单位的地理位置，房价增加200。
3. 房价的截距项为5000，表示当面积、房间数量和地理位置都为0时，房价的基准值为5000。
通过对回归方程的分析，我们可以根据房屋的特征数据预测其价格。
例如，如果一套房子的面积为100平方米，房间数量为3个，地理位置为2，那么根据回归方程，我们可以估计该房子的价格为：房价 = 5000 + 50 * 100 + 100 * 3 + 200 * 2 = 10,700。
讨论与结论：本实验通过线性回归分析，研究了房价与面积、房间数量和地理位置之间的关系。
通过建立回归方程，我们可以预测房价，并了解各个自变量对房价的影响程度。
然而，需要注意的是，线性回归模型的预测能力有一定的局限性。
在实际应用中，还需要考虑其他因素，如房屋的装修程度、周边环境等。
此外，线性回归模型也假设了自变量与因变量之间的关系是线性的，如果存在非线性关系，可能需要使用其他回归方法。
基于回归的房价预测模型研究
基于回归的房价预测模型研究作者：王景行来源：《全国流通经济》2020年第19期摘要：本文关注房价的影响因素，从79个影响特征中选择重要的特征，并且使用特征处理方案来得到更优特征，用以训练多个回归模型，包括Lasso回归模型，以及XGBoost回归模型，最终使用Stacking模型融合方案来预测房价。
在测试数据集中的表现模型融合优于单模型结果，所以最终使用模型融合方案来对房价做预测。
通过此次房价预测，旨在发现房屋价格的影响因素以及得到房屋预测模型用以将来迁移学习其他地域的房屋价格预测。
关键词：模型融合;线性回归;房价预测;建模分析中图分类号：F299.23;文献识别码：A;文章编号：2096-3157（2020）19-0120-03一、研究背景随着大数据时代的到来，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。
在生产制造业，人工智能技术可以极大地提高生产效率，节省劳动成本，提升产品质量;在服务业，可以优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率;金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入而愈发繁荣，人们的生活也因为其更加便利。
房屋作为每个公民的必需品，在生活中的地位非常重要，买房已成为人们谈论较多的话题，如何在合适的时间买房卖房也成为了人们关注焦点，因此在这样的背景下，产生了本次的房价预测相关问题。
目前在房价预测领域主要体现在两个问题上：一是选择合适的数学模型来预测房价走向，用以评估房价的变化;二是寻找引起房价变化的原因，国家可借此来帮助市场协调房价变化，公民可以根据时事来判断入手时机。
本文主要分析第一个问题，即选择合适的数学模型来帮助预测房价。
本文将从波士顿的房价数据为着手点，以该市的房屋的相关属性来作为特征，筛选重要信息，并且将一些信息做适当处理，最终用以预测该市的其他房屋价格。
二、研究方法1.线性回归算法简介（1）算法思想在统计学中，线性回归[2]（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析[3][4]。
数据科学导论实验报告
数据科学导论实验报告实验报告：数据科学导论实验实验目的：本实验旨在运用数据科学的基本概念和技术，以及常用的数据科学工具，完成一个数据科学项目。
实验内容：本实验选择了一个具体的数据科学项目——房价预测。
通过分析房屋的各种特征，如面积、卧室数量、位置等，来预测房屋的售价。
1. 数据收集和观察：首先，从公开的数据源或其他渠道获取与房价相关的数据。
通过查看数据集的结构和内容，了解数据的基本信息。
2. 数据清洗和处理：对数据集进行预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
根据实际需求，可能还需要进行特征工程，提取和选择合适的特征。
3. 数据可视化和探索：通过绘制各种图表，如直方图、散点图等，来探索数据的分布和关系。
根据可视化的结果，了解数据的特点和规律。
4. 模型训练和评估：选择合适的算法模型，如线性回归、决策树等，对数据进行训练，并评估模型的性能。
可以使用交叉验证等方法，评估模型的泛化能力。
5. 模型调优和预测：根据模型评估的结果，对模型进行调优，如调整模型参数、尝试不同的特征组合等。
最终，使用优化后的模型，对新的数据进行预测。
实验结果：根据实验的具体情况和数据集的特点，得出房价预测的模型和结果。
通过对实验过程和结果的总结，深入理解数据科学的基本原理和方法，并掌握数据科学项目的基本流程和技巧。
实验总结：通过本实验，我对数据科学的基本概念和技术有了更深入的了解，并学会了如何运用数据科学的方法和工具来解决实际问题。
同时，我也发现了数据科学项目的一些挑战和注意事项，如数据质量、特征选择和模型的选择与调优等。
通过实践和总结，我相信我会在数据科学领域的学习和实践中不断进步。
工程经济学购房课程设计
工程经济学购房课程设计一、课程目标知识目标：1. 了解工程经济学的基本概念，理解房屋购买决策的经济因素；2. 掌握购房过程中的成本分析、预算编制及财务评估方法；3. 掌握房地产市场的供需关系、价格影响因素，并能够运用经济学原理分析房价走势。
技能目标：1. 能够运用工程经济学原理对购房成本进行合理预算；2. 培养学生运用数据分析、批判性思维等方法，评估购房方案的可行性；3. 提高学生在实际购房过程中进行谈判、沟通及解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对工程经济学的兴趣，激发学生探索房地产市场的热情；2. 增强学生的经济意识，使其能够理智看待购房消费，树立正确的消费观；3. 培养学生具备团队合作精神，学会尊重他人观点，形成客观、公正的评价态度。
课程性质：本课程以工程经济学为基础，结合实际购房案例，旨在培养学生运用经济学原理解决实际问题的能力。
学生特点：高中生已具备一定的经济学基础，具有较强的逻辑思维和分析能力，但购房实践经验不足。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过案例分析和课堂讨论，使学生掌握购房相关知识，提高实际操作能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其形成正确的消费观念。
在教学过程中，将目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 工程经济学基本概念：包括成本、效益、投资、折旧等基本概念的学习。
2. 房地产市场分析：学习房地产市场供需关系、价格影响因素，分析房价走势。
3. 购房成本分析：教授购房过程中的各项成本，如首付、贷款、税费、装修等，并学会编制成本预算。
4. 财务评估方法：学习净现值、内部收益率等财务评估指标，评估购房方案的可行性。
5. 购房决策与风险管理：探讨购房过程中的风险因素，学会规避风险，做出明智的购房决策。
6. 实践案例分析：选取实际购房案例，分析购房过程中的经济学原理运用。
教学内容安排和进度：第一周：工程经济学基本概念学习。
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2014 — 2015 学年第 1 学期）课程名称：人工智能开课实验室：信自楼4452014年12月30日年级、专业、班物联网121班学号201210410107 姓名严新淦成绩实验项目名称含一个或两个变量的房价预测线性回归问题指导教师王剑教师评语该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□教师签名：年月日一、上机目的及内容1.上机内容：用于预测房价的线性回归（一元或二元的例子）2.上机目的：（1）掌握线性回归的实质；（2）能够用MATLAB实现线性回归。
二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）（1）建立两个数据包：ex2x.da和ex2y.dat，分别存放住房面积和价格；（2）下载数据，分别付给x和y；（3）定义最大迭代次数，以及学习率，通过梯度下降法，进行迭代grad = (1/m).* x' * ((x * theta) - y)theta = theta - alpha .* grad（4）如果没有得到预期目的，返回（3）；（5）如果得到回归曲线则停止，输出图形，否则返回（3）。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件），1台PC及MATLAB软件四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）% Exercise 2 Linear Regression% for house%% x refers to a house's area% y is a house's price%clear all; close all; clc %清空所有记录和关闭之前打开的所有窗口x = load('ex2x.dat'); %从ex2x.da这个数据包中下载数据到xy = load('ex2y.dat'); %从ex2y.dat这个数据包中下载数据在ym = length(y); % number of training examples%定义训练的样本（y）的长度或大小% Plot the training data（开始训练函数）figure; % open a new figure window（打开一个新的窗口）plot(x, y, 'o'); %定义输出样本用O表示ylabel(' price of x*100万元') %定义y轴的值为住房的房价xlabel(' area of x*60 square meter ') %定义x轴的值为住房的面积，单位为平方米% Gradient descentx = [ones(m, 1) x] % Add a column of ones to x（添加到x 的那些列：就是将m设为1的那些列）theta = zeros(size(x(1,:)))'% initialize fitting parameters（对theta进行初始化）%将x中第一行和所有列初始化MAX_ITR = 5000; %训练或者是迭代的最大次数为5000次alpha = 0.07; %定义学习率为0.07for num_iterations = 1:MAX_ITR %梯度下降发开始，对回归函数开始迭代，从1到1500% This is a vectorized version of the% gradient descent update formula% It's also fine to use the summation formula from the videos% Here is the gradientgrad = (1/m).* x' * ((x * theta) - y); %梯度下降发函数实现语句% Here is the actual updatetheta = theta - alpha .* grad; %计算theta的值% Sequential update: The wrong way to do gradient descent% grad1 = (1/m).* x(:,1)' * ((x * theta) - y);% theta(1) = theta(1) + alpha*grad1;% grad2 = (1/m).* x(:,2)' * ((x * theta) - y);% theta(2) = theta(2) + alpha*grad2;end% print theta to screentheta% Plot the linear fithold on; % keep previous plot visibleplot(x(:,2), x*theta, '-') %寻找一个最低点，并将其输出来legend('Training data', 'Linear regression')%对数据进行训练hold off % don't overlay any more plots on this figure% Closed form solution for reference% You will learn about this method in future videosexact_theta = (x' * x)\x' * y %确定theta值% Predict values for area 120 and 150predict1 = [80, 120] *theta %预测距离工作地80万，120平米的住房是否符合训练样本的规律predict2 = [110, 150] * theta %预测距离工作地110万，150平米的住房是否符合训练样本的规律% Calculate J matrix% Grid over which we will calculate Jtheta0_vals = linspace(-3, 3, 100); %theta0的值为-3到3，并分割为100等分，并将其用等高线输出theta1_vals = linspace(-1, 1, 100); %theta1的值为-1到1，并分割为100等分% initialize J_vals to a matrix of 0'sJ_vals = zeros(length(theta0_vals), length(theta1_vals))for i = 1:length(theta0_vals) %开始迭代，i从1到1500for j = 1:length(theta1_vals) %开始迭代，j从1到1500t = [theta0_vals(i); theta1_vals(j)];J_vals(i,j) = (0.5/m) .* (x * t - y)' * (x * t - y);endend% Because of the way house in the surf command, we need to% transpose J_vals before calling surf, or else the axes will be flippedJ_vals = J_vals'; %将J_vals'矩阵付给J_vals% Surface plotfigure;surf(theta0_vals, theta1_vals, J_vals) %利用surf函数求theta0_vals、theta1_vals、J_vals 的值xlabel('\theta_0'); ylabel('\theta_1'); %x轴表示theta_0，y轴表示theta_1% Contour plotfigure;% Plot J_vals as 15 contours spaced logarithmically between 0.01 and 100contour(theta0_vals, theta1_vals, J_vals, logspace(-2, 2, 15))%输出梯度下降中的最低点，用等高线表示xlabel('\theta_0'); ylabel('\theta_1'); %x轴表示theta_0，y轴表示theta_1五、运行截图六、实验总结通过实现掌握和了解了线性回归的基本特性，通过实验编程实现了住房价格和面积之间关系的线性分析。
在实验中遇到了很多的问题：一开始的时候对软件不是很熟悉，不知道如何将数据写到数据包中，后来在老师的帮助下，解决了这个问题。
数据写到数据包有两种方式：一是在matlab软件中手工输入或随机生成数据，然后用命令程序写到数据包（保存为数据包的形式）；而是利用存储技术，也就是利用数据库语言生成数据包；其次遇到的问题是，迭代中出现了了问题，后来发现自己没有初始化学习率；最后的问题是，画不出图像，经过老师的帮助和自己的努力，最后实现了。
总之，在这次实验中不但对MATLAB有了进一步的了解和认识，同时也获得了很多宝贵的经验和知识。