基于R语言的上海房价预测模型

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基于R语言的数据挖掘模型在股票市场预测中的应用

基于R语言的数据挖掘模型在股票市场预测中的应用

基于R语言的数据挖掘模型在股票市场预测中的应用内容提要:随着计算机科学、统计学等学科的发展,数据挖掘成为一门日趋成熟且应用广泛的学科。

文章以上海证券综合指数为例,分别使用人工神经网络、支持向量机、多元自适应回归样条算法建立上证指数走势预测的数据挖掘模型,就模型的精确度和交易仿真实验进行了对比分析,找出最适当的股票预测模型。

最后,根据实验结果分析各个数据挖掘模型的预测效果。

关键词:数据挖掘;股票预测;人工神经网络;支持向量机;多元自适应回归样条;中图分类号:F224.7 文献标识码:AData Mining Applied in the Stock Prediction Based on RProgramming LanguageAbstract:With the prosperity of Computer Science and Statistics,data mining became a mature discipline and was applied in many fields.This article based on the Shanghai Composite Index as the object of study, and established several models with artificial neural network, support vector machine and multivariate adaptive regression splines, and compared each one by simulation experiment to find the optimum model.Finally,the prediction effect were analyzed on the basis of the experiment results.Key words:Data Mining;Stock Prediction; ANN; SVM; MARS;一、引言在证券市场中,每天的股票交易活动产生大量的交易数据,这些数据反过来又影响着股票交易活动。

r语言构建预测模型操作步骤

r语言构建预测模型操作步骤

r语言构建预测模型操作步骤R语言是一种强大的统计计算和数据可视化工具,广泛用于构建各种预测模型。

下面是使用R语言构建预测模型的一般步骤,这些步骤可适用于多种统计和机器学习模型的建立。

1. 导入必要的库和数据在开始构建预测模型之前,首先需要导入R语言中相应的库,如caret、dplyr、ggplot2等,并加载数据集。

# 导入库library(caret)library(dplyr)library(ggplot2)# 读取数据data <-read.csv("your_data.csv")2. 数据探索与预处理在构建模型之前,对数据进行探索性分析是必不可少的。

这包括查看数据的摘要统计、绘制图表、检查缺失值、处理异常值等。

# 查看数据摘要summary(data)# 绘制散点图plot(data$feature1, data$target)# 处理缺失值data <-na.omit(data)3. 拆分数据集将数据集分为训练集和测试集,以便在模型训练和评估时使用。

set.seed(123)split_index <-createDataPartition(data$target, p =0.7, list =FALSE) train_data <-data[split_index, ]test_data <-data[-split_index, ]4. 选择模型选择适当的预测模型是构建成功模型的关键步骤。

根据问题的性质和数据的特点,可以选择线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等模型。

# 使用caret库中的createModel函数创建模型model <-train(target ~., data =train_data, method ="lm")5. 模型训练使用训练集对选择的模型进行训练。

# 使用train函数训练模型model <-train(target ~., data =train_data, method ="lm")6. 模型评估使用测试集对模型进行评估,了解模型的性能表现。

R语言房价回归预测案例报告 附代码数据

R语言房价回归预测案例报告 附代码数据

【原创】R语言报告论文(附代码数据)
有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了
R语言房价回归预测案例报告首先,我们加载数据和必要的软件包:
1
1.
上面绘制的房屋年龄分布是非常正确的。

2.我们看到三个峰值,表明分布是多模态的。

这个数据集中的大部分房子(约140个)都是
10-15岁。

第二类房屋(约80人)年龄在55-60岁之间,分布右边的第三类房屋(约37户)的年龄在90-95岁之间。

这可能表示指定期间房地产业务的繁荣。

3.分配表明,超过45%的房屋建于不到45年前。

2
【原创】R语言报告论文(附代码数据)
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##计算由邻居分组并存储在数据框中的所有中央和传播统计数据。

ames_stats<-ames_train%>%group_by(Neighborhood)%>%summarise(Min=min(price, na.rm=TRUE), Mean=me。

R语言 House Price 预测房价数据挖掘分析报告 附代码数据

R语言 House Price 预测房价数据挖掘分析报告 附代码数据
## 157 82 82 81 80
## BsmtFinType1 MasVnrType MasVnrArea MSZoning Utilities
## 79 24 23 4 2
## BsmtFullBath BsmtHalfBath Functional Exterior1st Exterior2nd
## Loaded glmnet 2.0-13
library(xgboost)
##
## Attaching package: 'xgboost'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## slice
Import the data and create a combined data set.
PoolQC
PoolQC中缺少2909个。 我们推断的原因是大多数家庭没有泳池。 所以我们将看到是否有任何PoolArea不是0与NA池QC。 然后我们根据PoolArea填充三个PoolQC,另一个填充没有。
poolna=which(is.na(full$PoolQC))
full[(full$PoolArea)>0&is.na(full$PoolQC),c("PoolArea","PoolQC")]
## # A tibble: 4 x 3
## PoolQC mean count
## <chr> <dbl> <int>
## 1 Ex 359.7500000 4
## 2 Fa 583.5000000 2
## 3 Gd 648.5000000 4

基于DFSR模型房地产税收政策对房价影响研究——以上海市为例

基于DFSR模型房地产税收政策对房价影响研究——以上海市为例

标,明确房地产税 收政策在房价影响中的地位。研究结果表 明,房地产税收政策的调整呈明显的周 期性 变化 ,在政策调控力度强的情况下,政策对房价的影响是非常明显的。同时房地产税收政策调
控具有时滞性,政策的调控力度与房价的变化并不完全 同步。最后提 出相应的改革措施,为优化房
地产税 收政策提供建议与参考。
1 房 地产 税收政策及房 价概 述
1 . 1房地 产税 收政 策 回顾 2 0 0 7 —2 0 1 2 年, 政 府 出 台 了一 系 列房 地 产 税收政策 , 作 为 房 地 产 市 场 调 控 的工 具 主 要 贯
分学者利用它对土地资源环境进行研究。 本文在
3 3
垦 塑 主 壹
.Байду номын сангаас
保有
保有者
房产税
流转
转让者
营业税
穿于 房 地 产 的流 转 环 节 , 而 保有 和 开 发环 节 较
少 ( 见表 1 ) 。
米 及 以下 的普 通 住 房且 为 唯 一 住 房 的 , 按1 % 税 率 征税 ;由于 房地 产所 得税 中 , 土地 增值 税对 房
在 流 转 环 节 ,为 了抑 制 投 机 和 投 资性 购 房
2 O 1 1 《 关 于 调 整个 人住 房转 让营 业税 政 策 的通 知》 ( 财 税 O 1 ( 2 0 1 1 ) 1 2号 )

流 转 销 售 者 流 转 转 让 者
《 上海市对 部分个 人住房 征收房产税试 点的暂行办 2 0 l 1 . 0 1 法》和 《 重庆市人 民政府关于进行对部分个人住房征 收房产税 改革试 点的暂行办法》 2 O 1 1 《 国务院办公厅关于进 一步做好 房地 产市场调控工 0 l 作有 关问题的通知》( 国办发 ( 2 0 1 1 ) 1 号)

基于多元线性回归模型的房价预测

基于多元线性回归模型的房价预测

基于多元线性回归模型的房价预测黎小丽摘㊀要:房价现象是现今社会尤为关注的一个点,针对近几年房价几乎持续上涨这一现实问题,以惠州市为例,利用粗糙理论和相关性分析,确定GDP㊁人均收入㊁人均支出㊁施工面积和竣工面积为影响房价的主要因素,通过2010 2017年惠州市房价数据,建立多元线性回归模型并对其分析,预测房地产价格未来走势,进而根据影响因素提出有利于房地产市场健康㊁稳定发展的政策建议,是非常重要而迫切的研究课题,具有很强的理论和现实意义㊂关键词:多元线性回归模型;房价预测;相关性分析一㊁引言随着惠州市经济发展水平的加快和一线城市住房体制改革的不断深入,更多人口迁入二线城市,在二线城市购房㊂目前,从 五限 (限商,限卖,限价,限制,限购)政策出来看,惠州是粤港澳大湾区唯一不限购城市,目前整个粤港澳大湾区(9+2城市)大量外溢至惠州㊂惠州,这个临深得天独厚城市,将受益于深圳东进㊁粤港澳大湾区发展,人口逐步增加,城市发展也日益增多㊂故,这一举措加速了惠州市房价的抬升㊂如今的房地产开发已上升为产业的概念,对城市的影响力逐渐增强,价格的运行变得尤为重要㊂如何分析惠州市房地产价格波动,以及如何有效预测房地产价格未来走势已成为重要研究问题㊂因此有必要建立合理的价格模型,寻找价格变化规律,从而使分析预测更加准确㊂房地产作为一种重要商品,其价格影响因素众多,包括GDP㊁居民收支㊁开发施工面积㊁和竣工面积等㊂且每个因素影响程度不断变化,造成房价的不断波动㊂基于此,文章提出利用粗糙集模型和相关性分析,分析影响惠州市房价变化的因素㊂二㊁影响房价的因素分析及数据收集(一)影响房价的因素分析1.粗糙集模型粗糙集理论是一种处理不精确㊁不一致,不完整等各种不完备的信息有效的工具,且具有易用性㊂此外,该理论以对观察和测量所得数据进分类的能力为基础,以集合论为数学工具完成对不确定知识的处理㊂一般来说,粗糙集约简可概括为如下步骤:第一,以观察和测量的数据对象为行,以数据对象的属性为列,形成决策表㊂第二,对决策表进行进一步整理,删除相应错误及多余的内容㊂第三,对属性值进行相应约简,既要删除对结果影响较小的属性值,又要考察决策表中的具体属性值㊂在约简过程中,应保证各决策表是相容的㊂第四,再次对决策表进行整理,对某些具体属性值进行合并㊂不同决策表的核,即各约简决策表的交集应相同㊂决策表的核作为所有约简的计算基础,不可继续约简㊂通过决策表计算可知,短期内,影响惠州市房价的因素主要有GDP㊁人均收入㊁施工面积和竣工面积㊂2.相关性分析相关性分析是对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度的分析方法㊂相关性分析可首先对多个变量间关系进行判断,如变量间存在相关关系,则可对其相关性及相关程度进行具体描述㊂由于实际需要的分析情景不同,相关性分析又可以分为线性相关分析㊁偏相关分析和距离相关分析三种类型㊂利用R语言对影响房价的因素进行线性相关分析㊂其中,GDP㊁人均收入㊁人均支出和施工面积的相关性皆大于0.8,显著性概率p皆稳定在0.01左右,说明上述影响因素与房价的相关性极为密切㊂由此我们可以得出,GDP㊁人均收入㊁人均支出和施工面积为影响惠州市房价的主要因素㊂3.得出结论结合粗糙集理论和相关性分析结论可知,GDP㊁人均收入㊁人均支出㊁施工面积和竣工面积为影响惠州市房价的主要因素㊂(二)数据集介绍1.数据收集文章讨论影响惠州市房价变化的因素及模型预测,其中,房价作为因变量,其他影响因素作为自变量分析㊂在预测惠州市房价走势时,惠州市房屋销售价格和房价影响因素来自广东省统计信息网和惠州市政府网站,数据长度为2010 2017年㊂2.数据属性由上文可知,影响惠州市房价的主要因素为GDP㊁居民收支㊁开发施工面积㊁和竣工面积㊂由于房价的变化受多个变量影响,故对影响惠州市房价的主要因素做出具体介绍㊂一是惠州市GDP㊂GDP(国民生产总值)是指在一定时期内一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量经济状况的最佳指标㊂二是居民可支配收入㊂居民可支配收入是日常生活的主要来源,它决定着居民购买力的大小,即消费水平的高低,进而影响市场需求量㊂三是居民消费支出㊂居民消费支出是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出㊂通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平㊂四是开发施工面积㊂房屋施工面积是一定时期内施工的房屋建筑面积之和㊂新开工面积反映一定时期内房屋建筑新开工的规模,是分析施工战线长短和编制施工计划的依据㊂五是竣工面积㊂竣工面积是指房屋按照设计要求已全部完工,达到入住和使用条件,经验收鉴定合格或达到竣工验收标准,可正式移交使用的房屋建筑面积总和,是说明在建房屋建成程度的指标㊂图1 惠州市近几年房价数据及其影响因素三㊁多元线性回归模型预测房价(一)建立多元线性回归模型线性回归(LinearRegression)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㊀㊀㊀(下转第84页)续表变量股票市场参与度基金市场参与度债券市场参与度保险市场参与度民间借贷市场参与度金融市场参与度性别0.00004[0,1.000]0.153[0,0.361]-0.298∗[0,0.093]-0.278[0,0.234]0.206∗[0,0.088]-0.762∗[0,0.083]婚姻0.642∗[0,0.064]0.435∗∗[0,0.045]0.529∗∗[0,0.021]0.649∗∗[0,0.031]-0.076[0,0.626]-0.546[0,0.337]学历0.446∗[0,0.063]0.227[0,0.130]0.205[0,0.194]-0.185[0,0.375]-0.354∗∗∗[0,0.001]0.704∗[0,0.073]健康0.158[0,0.504]0.180[0,0.227]0.325∗∗[0,0.038]0.322[0,0.119]0.204∗[0,0.057]0.930∗∗[0,0.017]收入对数2.130∗∗∗[0,0.000]1.554∗∗∗[0,0.000]1.271∗∗∗[0,0.000]2.140∗∗∗[0,0.000]0.863∗∗∗[0,0.000]1.522∗∗∗[0,0.000]四㊁政策建议文章的实证结果得出,居民风险态度会显著影响家庭是否参与金融市场和金融市场参与度㊂因此,提高居民对金融风险的认知水平,加强政府对金融市场的监管力度,对于家庭合理参与金融市场,利用金融产品和服务来保障自己的福利水平有非常重要的推动作用㊂因此,各部门可以从以下方面着手㊂(一)提高居民金融素养增强居民对金融市场的认知程度,能够有效增加居民参与金融市场的概率,同时,能够避免决策失误,实现家庭投资收益和福利最大化㊂(二)设计符合居民需求的金融产品金融机构在制订和设计金融产品时,应将居民对于金融服务的风险和态度引入到所设计的理念中,尽量制订出符合我国城镇居民实际需求的金融产品,增强家庭对于金融市场的认识和了解㊂(三)健全金融配套服务体系,降低了信用风险完善商业银行金融服务行业内部信息公开披露机制,将会更有利于商业银行行为内部的企业,加强对行业自身的法律约束与自律,促进商业银行金融服务产业才会在太阳下健康地发展㊂参考文献:[1]陈其进,陈华.中国居民个体风险态度及影响因素分析:基于城镇居民㊁农民工和农村居民的对比研究[J].上海经济研究,2014(12):78-89.[2]胡振,臧日宏.风险态度㊁金融教育与家庭金融资产选择[J].商业经济与管理,2016(8):64-76.作者简介:陈絮雯,长沙理工大学㊀经济与管理学院㊂(上接第82页)行建模的一种回归分析,当因变量受到多个自变量影响时,所进行的分析便被称为多元线性回归㊂综上所述可知惠州市房价受多个因素影响,因而可以考虑建立多元线性回归模型㊂以住宅价格为因变量Y,各影响因素为解释变量建立多元回归模型为:Y=a+b1x1+b2x2+...+bkxk其中,b1,b2...bk,k=1,2,3...是回归参数(系数),表示在其他影响因素保持不变的情况下,xk变化一单位时商品住宅价格Y平均变动的单位数㊂a为常数项㊂通过求解这一函数方程,可以得到相应的数值及其相互关系,并由此做出必要的分析.多元线性回归分析在实际中应用极为广泛,它准确直观地描述了因变量随多个自变量的变化情况,并定量描述出各个自变量与因变量的相关性与相关程度,便于研究过程中的具体分析㊁模型的建立和预测㊂(二)结果分析在多元线性回归得出的数据中,R2表示拟合优度,R2接近于1,说明两变量的共变量比率越高,表示拟合程度越高㊂在实际R语言运行结果中,我们得到R2=0.9251,比较接近1,说明回归模型的拟合程度较好㊂F统计量代表所有影响因素整体对房价的显著性,F值越大,回归方程的显著性也就越明显,模型的置信度也就最高㊂在实际运行结果中,各自变量p值都小于0.01,说明回归模型置信度较高㊂bk代表回归系数,代表因变量与对应自变量的相关程度㊂由运行结果可知,多元线性回归方程为Y=6.104+9.939x1+3.794x2-5.186x3㊂四㊁结论与建议利用多元线性回归模型得出的公式可计算出:2018年估价为:Y=6.104+9.939∗3839.6+3.794∗31091-5.186∗22969=11049根据以上对惠州市房价的分析预测可以看出,惠州市房价上涨速度虽已减缓,但在一段时间内仍会呈现上涨趋势㊂在此趋势下,房地产形势也愈发严峻㊂房地产是反映一国经济状况的晴雨表,是我国国民经济发展的支柱行业,是十数亿人民的安居乐业之本㊂由于房价形成具有复杂性和客观性,对于政府来说,应从以下几方面入手解决:第一,应进一步完善土地供应办法,完善土地开发制度,规范土地市场;第二,加强经济适用房建设,缓解住房压力;第三,采用市场化方法,尽快出台房地产税以有效抑制投机性需求,降低泡沫风险㊂而对于居民来说,应结合自身需求,理性购房消费,以谨慎的态度对待房地产价格变化和房地产投资,以防不必要的上当受骗㊂参考文献:[1]李大营,许伟,陈荣秋.基于粗糙集和小波神经网络模型的房地产价格走势预测研究[J].管理评论,2009,21(11):18-22.[2]党光远,杨涛.唐山市房价影响因素的多元线性回归分析[J].河北联合大学学报(社会科学版),2014,14(2):21-25.[3]朝克,吕丽娟.基于多元线性回归的内蒙古自治区房价影响因素研究[J].内蒙古科技与经济,2011(17):7-9.作者简介:黎小丽,广东财经大学统计与数学学院㊂。

r语言构建预测模型操作步骤 -回复

r语言构建预测模型操作步骤 -回复

r语言构建预测模型操作步骤-回复R语言构建预测模型操作步骤R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言,它支持各种各样的数据操作和分析技术。

其中,构建预测模型是R语言中常见的一项任务。

本文将一步一步回答以“R语言构建预测模型操作步骤”为主题。

一、了解数据集首先,我们需要了解数据集的特征和目标变量。

通过查看数据集的描述文件或通过数据探索技术,我们可以获取数据集的基本统计信息、变量的类型、缺失值情况等。

这一步对于后续模型构建和评估非常重要。

二、数据预处理在构建预测模型之前,通常需要对数据进行一些预处理操作。

这些操作包括处理缺失值、处理异常值、数据标准化、数据平滑化、数据离散化等。

通过这些预处理操作,我们可以使数据更适合用于构建预测模型。

三、选择合适的模型算法选择合适的模型算法是构建预测模型的关键一步。

R语言提供了各种各样的统计学和机器学习算法来应对不同的预测问题。

根据数据集的特征和预测目标,我们可以选择适合的模型算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。

四、模型拟合与训练通过R语言中提供的模型拟合函数,我们可以将选择的模型算法应用于训练集中以训练预测模型。

模型拟合过程中,利用训练集中的已知数据与目标变量之间的关系,模型学习到能够预测目标变量的规律。

这个过程通常会基于最小二乘法、最大似然估计等方法。

五、模型评估完成模型拟合之后,我们需要对构建的预测模型进行评估。

常用的模型评估指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R-squared)等。

借助R语言中的评估函数或包,我们可以计算并分析模型的预测能力。

同时,我们也可以通过可视化工具来展示模型的拟合情况。

六、模型调优与改进有时候,我们需要对构建的预测模型进行调优和改进。

通过改变模型参数、特征选择、模型融合等方式,我们可以提高模型性能和准确性。

在R语言中,可以利用交叉验证、网格搜索等技术来找到最佳的模型参数。

七、模型应用与预测在完成模型调优之后,我们可以利用构建的预测模型对新的未知数据进行预测。

r语言时间序列预测实例 -回复

r语言时间序列预测实例 -回复

r语言时间序列预测实例-回复R语言时间序列预测实例本文将以R语言为工具,介绍一个时间序列预测的实例。

我们将从数据收集、数据处理、建模和预测等几个步骤来进行讲解。

第一步:数据收集首先,我们需要收集一组时间序列数据。

本实例中,我们将使用一个公开可获得的数据集,即美国某地区的房价指数数据。

我们可以从美国统计局或房产相关网站上找到这些数据。

第二步:数据处理在开始时间序列预测之前,我们需要对数据进行处理和准备。

通常,时间序列数据在收集过程中会有一些缺失值、异常值或离群值。

因此,在进行模型训练之前,我们需要对数据进行清洗和处理。

首先,我们需要将数据导入到R中,并检查数据的完整性和一致性。

可以使用read.csv()或read.table()等函数将数据导入R。

导入数据后,我们需要对数据进行可视化,以了解数据的基本特征。

使用plot()函数可以绘制时间序列的图形,观察序列的趋势、季节性和周期性等。

如果存在缺失值或异常值,我们需要对其进行处理。

可以使用na.omit()、na.approx()或na.interp()等函数来填充缺失值,或者使用outliers()等函数来识别和处理异常值。

第三步:建模在数据处理完成后,我们可以开始进行时间序列预测建模。

进行时间序列预测的一种常用方法是使用自回归移动平均模型(ARIMA模型)。

在R中,可以使用forecast包中的auto.arima()函数来自动选择最佳ARIMA模型。

该函数会根据给定的时间序列数据和其他参数,选择出最优的ARIMA模型。

除此之外,我们还可以尝试其他的时间序列模型,如指数平滑法、季节性分解法、灰色预测法等等。

根据实际情况和数据特点,选择合适的模型进行预测。

第四步:预测构建好ARIMA模型后,我们可以使用模型对未来的数据进行预测。

在R 中,可以使用forecast包中的forecast()函数来进行预测。

使用forecast()函数可以得到模型的预测结果,包括预测值、置信区间和预测误差等。

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基于R语言的上海房价预测模型摘要:利用R语言优秀的统计计算和统计制图特点,对多元统计模型进行分析。

本文建立的模型主要是讨论上海商品房房价问题。

考虑到商品房经济始于1998年,且可供查找的数据截止到2011年,故本文的数据来源于1998-2011年的《上海统计年鉴》和国家统计局。

在本文中主要讨论影响上海商品房房价的因素及各个因素对于房价的影响作用,考虑到房地产不同于一般的消费品,它不仅提供居住的功能,带来收租收益,发生价值增值,而且对人的行为有重要的影响,因此,在进行预测自由贸易下的房价时,本文主要从人均生产总值、人均可支配收入、商品零售价格指数、常住人口、住房竣工面积、住宅投资总额、居民居住消费价格指数7个方面来考虑对于商品房房价的影响。

本文在建模型时,先通过R软件拟合商品房房价与时间的非线性回归模型,再利用7个自变量与因变量商品房价多元线性关系,并进行逐步回归,得到最优回归模型。

最后将时间的非线性回归模型与影响因素的多元线性模型预测值进行比较,给出2012、2013、2014年的房屋价格,其中2012年与2013年可与实际进行对比,进而评价模型的好坏。

关键词:R语言非线性回归多元线性回归价格预测模型显著性检验第一章 分析软件R 语言简介R 语言是属于GNG 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

R 本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka 和Robert Gentleman 开发(也因此称为R ),现在由“R 开发核心团队”负责开发。

R 是基于S 语言的一个GNU 项目,所以也可以当作S 语言的一种实现,通常用S 语言编写的代码都可以不作修改的在R 环境下运行。

R 的语法是来自Scheme 。

R 的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX (也包括FreeBSD 和Linux )、Windows 和MacOS 。

R 主要是以命令行操作,同时有人开发了几种图形用户界面。

R 的功能能够通过由用户撰写的套件增强。

增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能,以及编程介面和数据输出/输入功能。

这些软件包是由R 语言、LaTeX 、Java 及最常用C 语言和Fortran 撰写。

下载的执行档版本会连同一批核心功能的软件包,而根据CRAN 纪录有过千种不同的软件包。

其中有几款较为常用,例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。

第二章 商品房房价与时间的非线性模型2.1 数据准备本文从研究影响房地产价格的因素入手,鉴于国家在1998年出台停止福利分房,进而促进了的商品房的自由贸易,故数据始于1998年,且上海统计年鉴可查的到2011年年鉴,故通过综合国家统计局及上海市年鉴1998年——2011年的房地产相关数据,最后筛选出如下可能影响未来房地产价格走势的变量,本文取定七个因素:1x :人均生产总值;2x :人均可支配收入;3x :商品零售价格指数;4x :常住人口;5x :住房竣工面积;6x :住宅投资总额;7x :居民居住消费价格指数;m y : 上海商品房房产均价数据如下:1998200020022004200620082010500010000150002000025000ty mt y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 1998 3021 25206 8773 4152 1527.00 1963.51 404.96 113.6 1999 3176 27071 10932 4040 1567.00 1731.55 378.82 105.9 2000 3326 30047 11718 3895 1608.60 1724.02 443.90 103.3 2001 3659 31799 12883 3840 1668.33 1743.9 466.71 102.3 2002 4007 33958 13250 3790 1712.97 1880.5 584.51 100.0 2003 4989 38486 14867 3754 1765.84 2280.79 694.30 101.1 2004 6385 44839 16683 3788 1834.98 3270.43 922.61 101.6 2005 6698 49648 18645 3767 1890.26 2819.35 936.36 102.9 2006 8237 54858 20668 3774 1964.11 2746.8 854.15 102.9 2007 10292 62040 23623 3865 2063.58 2843.62 853.13 104.5 2008 13411 66932 26675 4071 2140.65 1899.4 871.52 102.5 2009 15800 69165 28838 4048 2210.28 1522.07 922.81 96.6 2010 19276 76074 31838 4117 2302.66 1415.44 1232.96 103.5 201124595825603623042842347.461581.031403.13105.42.2 建立非线性模型首先对y 画出关于时间t 的散点图,对应的R 语言程序为: X=read.csv("E:\\2.csv") attach(X) plot(t,y) 得到图一:由散点图可知,初步认为m y 与t 成指数关系,利用R 语言进行拟合检验。

对指数函数bt m y ae =两边取自然对数得:ln ln m y a bt =+,令11ln ,ln m y y a a ==则可将其化为一元线性函数11y a bt =+对m y 取对数并进行一元线性回归的R 语言程序为: y1=log(ym) a1=log(a) reg=lm(y1~t) summary(reg) 得到结果如下:则可知常数项1a =-3.281e+02 变量系数b = 1.681e-01得到回归方程如下:1328.10.1681y t∧=-+将1a a e =得到a 的值为3.220924e-143,得到m y 关于t 的指数方程为:3.220924143*exp(0.1681*)m y e t ∧=-()将得到的曲线与原散点图进行对比,R 语言程序为:a1= -3.281e+02 a=exp(a1) b= 1.681e-01 yy=a*exp(b*t) plot(t,ym)1998200020022004200620082010500010000150002000025000tymlines(t,yy) 得到如图:2.3 回归方程的检验对系数进行显著性检验,由结果可知,1a 的均方误差为6.608e-12,b 的均方误差为3.296e-15,而1a 和b 的P 值均小于0.05,拒绝原假设,即认为m y 与t 之间存在指数关系。

对方程进行检验,残差的标准差为 4.972e-14,而相关系数2R ≈1,P 值小于0.05,效果明显,故拒绝原假设,即认为m y 与t 之间存在指数关系。

第三章 影响房价的多因素的多元线性回归模型3.1 模型的建立m y : 上海商品房房产均价;1x :人均生产总值;2x :人均可支配收入;3x :商品零售价格指数;4x :常住人口;5x :住房竣工面积;6x :住宅投资总额;7x :居民居住消费价格指数;则建立这7个变量关于m y 的多元线性回归模型:011223344556677m y x x x x x x x ββββββββε=++++++++式中: 0134567,,,,,,βββββββ为未知参数,ε为随机误差,且认为ε服从2(0,)N σ的分布。

对于式中未知参数的估计采用最小二乘法,求相关系数2R ,并做显著性检验,通过二者表明模型建立的是正确的。

t500015000250001000020000300001600200040080012001998200850002500yx130000100003500x2x338004200160x4x515003000400120x6199820022006201030000500007000038004000420015002500100105110100x73.2 模型的求解为了确定商品房销售价格与各变量之间的关系,分别作出m y 与i x 的散点图, R 语言的程序如下: plot(X)得到散点图如下:利用程序cor (X )得到相关矩阵并整理得:yt 0.9195056 y 1.0000000 x1 0.9533447 x2 0.9792964 x3 0.6385694 x4 0.9490735 x5 -0.3246709 x6 0.9005302 x7 -0.1598100并分别对m y 与i x 的相关性进行检验,检验的程序为attach(X)下列对象被屏蔽了from X (position 3): t, x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, ymcor.test(ym,x1) cor.test(ym,x2) cor.test(ym,x3) cor.test(ym,x4) cor.test(ym,x5) cor.test(ym,x6) cor.test(ym,x7)得到如下的七个结果:综合以上的结果,可知,在0.05α=的条件下,5x 和7x 的与m y 的相关性较差,其他五个变量与m y 的相关性较好,故进行多元线性回归时,可考虑将5x 和7x 两个因素排除在外。

首先对七个变量建立多元回归方程的R 语言程序为: reg1=lm(ym~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7) summary(reg1) 得到如下结果:将结果整理得:对系数进行显著性检验,由结果可知,0236,,,ββββ在0.05α=条件下,均拒绝原假设,认为具有很好的效果,但是1457,,,ββββ的P 值均大于0.05,故不能拒绝原假设,认为这些变量效果不明显,可以认为这些系数为零。

对方程进行检验,残差的标准差为420,而相关系数2R = 0.9962,P 值小于0.05,效果明显,故拒绝原假设,即认为m y 与各个变量之间存在线性关系。

根据P 值,选择剔除一个变量,对回归模型进行优化,故剔除5x ,则reg2=lm(ym~x1+x2+x3+x4+x6+x7) summary(reg2) 得到如下结果:估计值 标准差 t 值 P 值 β0 -4.725e+04 1.975e+04 -2.393 0.05384 β1 -4.246e-01 2.239e-01 -1.897 0.10665 β2 1.259e+00 3.204e-01 3.928 0.00773 ** β3 5.876e+00 2.104e+00 2.792 0.03148 * β4 9.312e+00 1.086e+01 0.857 0.42413 β5 1.630e-01 6.739e-01 0.242 0.81691 β6 3.758e+00 1.788e+00 2.102 0.08031 β78.121e+018.101e+011.0030.35479对系数进行显著性检验,由结果可知,剔除5x 后,1β变的效果显著,要保留,分析原因,可能是因为5x 数据偏差太大,对回归方程造成影响偏差过大。

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