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1、学院：经济与贸易学院专业班级：统计学1101班姓名：徐思奇学号：2011324050109对波士顿房价影响因素的探究目录1数据介绍31.1概述31.2数据介绍31.3房价影响因素的分析32描述统计过程42.1频数分析过程42.1.1每栋住宅的平均房间数42.1.2城镇的人均犯罪率52.1.3每10，000美元的全额不动产税52.1.4城镇的学生-老师比率62.1.5低教育程度的人口比例62.1.6与五大波士顿就业中心的加权距离72.1.7交通公路的便利指数72.1.8氮氧化合物浓度82.1.9查尔斯河虚拟变量82.2描述统计量过程92.3数据分析103方差
2、分析过程103.1双因素方差分析103.2研究问题和分析步骤114多元回归模型的建立及数据检验124.1多元线性回归模型的建立124.1.1每栋住宅的平均房间数对MEDV的影响124.1.2城镇的人均犯罪率对MEDV的影响144.1.3每10000美元的全额不动产税对MEDV的影响154.1.4城镇的学生-老师比率对MEDV的影响164.1.5低教育程度的人口比例对MEDV的影响174.1.6与五大波士顿就业中心的加权距离对MEDV的影响194.1.7高速公路的便利指数对MEDV的影响214.1.8氮氧化合物浓度对MEDV影响224.1.9查尔斯河虚拟变量
3、对MEDV的影响234.2回归模型的检验244.2.1模型拟合度检验244.2.2回归系数的整体显著性检验244.2.3回归方程的显著性检验254.3残差分析264.3.1异常值检验264.3.2多重共线性检验264.3.3异方差检验275结论28参考文献28对波士顿房价影响因素的探究1数据介绍1.1概述Harrison和Rubinfeld最初使用了本文采用的波士顿房价数据[1]。该数据收集了波士顿不同地区的506个不同家庭住房信息，含有住房价格中位数及其影响因素等14个变量。分别CRIM,ZN,INDUS,CHAS,NOX,RM,AGE,DIS,RAD,
4、TAX,PTRATIO,B,LSTAT,因变量是自住房屋价格的中位数（单位1000美元），记为MEDV。我们这次的研究目的，就是通过对房价的影响因素进行综合分析从而预测波士顿之后的房价走势。1.2数据介绍表1波士顿房价数据的变量变量定义CRIM城镇的人均犯罪率ZN高于25,000平方英尺的住宅区域比率INDUS城镇中非零售商业区比率CHAS查尔斯河虚拟变量(=1,若位于河边，0其它)NOX氮氧化合物浓度RM每栋住宅的平均房间数AGE1940年前自住房比例DIS与五大波士顿就业中心的加权距离RAD高速公路的便利指数TAX每10，000美元的全额不动产税PTR
5、ATIO城镇的学生-老师比率B1000(BK-0.63)^2,BK是城镇的黑人比例LSTAT低教育程度的人口比例MEDV自住房价格的中位数(单位：1000美元)1.3房价影响因素的分析在大多数关于波士顿房价的历史研究文献中，常用到波士顿房价数据中的变量是：每栋住房的平均房间数(RM)、不动产税率(TAX)、城镇的学生-老师比率(PTRATIO)和低教育程度的人口比率(LASTAT)这4个解释变量以及他们的变换形式，当然也包含有响应变量——住房价格中位数(MEDV)。28对波士顿房价影响因素的探究不过在均值回归中，他们采用了TAX和LSTAT的对数形式。2描
6、述统计过程2.1频数分析过程由于所分析的数据过于庞大，所以我们在进行频数分析之前先对所要分析的数据进行了离散化处理。这样，可以方便我们看到所有数据大致的分布情况，并且不会因为数据量过大而造成视觉困扰。我们将房价影响因素分为：结构性因素(如每栋住宅的平均房间数RM)、政治因素(如城镇的人均犯罪率CRIM，不动产税率TAX)、教育因素(城镇的学生一老师比率PTRATIO，低教育程度的人口比率LSTAT)、交通便利性因素(与波士顿5大就业中心的加权距离DIS，交通公路的便利指数RAD)和环境因素(氮氧化合物浓度NOX,查尔斯河虚拟变量CHAS)五大类。2.1.1
7、每栋住宅的平均房间数表2每栋住宅的平均房间数RM(已离散化)频率百分比有效百分比累积百分比有效1.801-3.6001.2.2.23.601-5.400316.16.16.35.401-7.20042884.684.690.97.201-9.000469.19.1100.0合计506100.0100.0由表2可以看出，每栋住宅的平均房间数大多处在在5.401-7.200之间。这表明，在每栋房子之中，大部分的房子有六七间左右。28对波士顿房价影响因素的探究2.1.2城镇的人均犯罪率表3城镇的人均犯罪率CRIM(已离散化)频率百分比有效百分比累积百分比有效<=
8、18.0000048495.795.795.718.00001-3
