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学习预估和因子分析-英雄云拓展知识分享

匿名投稿 92 2024-01-17

    针对上节甚么是因子分析的表4回归分析结果求回归方程(方程1)。这里使用上节表4下方的“系数”值求解和学习预估和因子分析

方程1

    接下来,用回归方程进行预估。此处的数据(N0.336⑶40)不用于回归分析,而是专门用于预估与检验(表1)。

学习预估和因子分析-英雄云拓展知识分享

表1

    预估No.336以下:

    No.336的预估值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+(⑶.37)*45+6.74*3+84.72*4.5≈605.52'

    一样地,预估No.337以下:

    No.337的预估值=265.95+45.24+20.91+45.74+58.04+10.94+(⑶.37)*51+6.74*0+84.72*4≈613.69'

    下面用一样的方法计算No.334的预估值。No.336到No.340的预估值如表2所示。

表2

    比较预估值与实际值,判断预估精确度的高低。求解相对误差的公式以下:

公式

    表3 I 3中,“2手车价格”这一列的数据是实际值。针对表1和表2求相对误差(表3)。

表3

    求相对误差的绝对值。再计算所有绝对值的平均值,结果是12.1%。

    笔者不知道实际市场上使用甚么方法肯定2手车价格,但是建议先对历史数据进行同归分析,然后使用得出的回归方程肯定2手车价格。

    只要掌握了分析方法,不管是谁都能求出回归方程。回归方程,就是肯定价格的标准方法。

    接着进行因子分析。

    由于“LD”、“AW”、“空气囊”、“色彩”、“拍卖会地点”是定性数据,因此需要求t值范围。假定删除的项目的t值为0。

    “LD”的作用度=3.05-0=3.05

    “AW”的作用度=2.00-0=2.00

    “空气囊”的作用度=3.99-0=3.99

    “色彩”的作用度=15.21-0=15.2l

    “拍卖会地点”的作用度=1.00-0=1.00

    由于“行驶距离”、“车检剩余行之有效的月数”、“评分”是定量数据,所以t值就是作用度。

    “行驶距离”的作用度=⑹.4l

    “车检剩余行之有效的月数”的作用度13.73

    “评分”的作用度=6.15

    表4是作用度的统计表。把表4做成如图1的柱形图。

表4

图1

    从图1来看,对2手车价格的作用度由高到低的因子顺次是:“色彩”、“行驶距离”、“评分”,“空气囊”。

    甚么是种别分析

    种别是指项目的具体内容。举例来看,“色彩”这个项目的种别是“黑色”,  “浅蓝色”、  “藏蓝色”、  “酒红色”等。用种别分析可以求出各个种别对2手车价格的作用。

    进行种别分析时,须求回归系数(种别区域)。种别区域(回归系数)可以针对表5求出。

    表5中,回归系数的数值就是种别区域。将删除的数据,如“无LD”、  “无AW’、  “无天窗”的种别区域假定为0。

表5

    从种别区域看,“有LD”的比‘无LD“的贵45万日元;“有AW”的比“无AW”的贵2l万日元;“色彩”中黑色比其他色彩的价格贵很多。

    经过种别分析,可知“黑色”对_2手车价格作用最大。今天的预估和因子分析就说完了,其中包括了因子分析和种别分析。


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