基于回归方法分析波士顿房价数据间的相关关系

• 作者: 赵冉
• 来源期刊: 统计学与应用
• 学科: 经济
• 关键词: 线性回归模型 Box-Cox变换 Lasso回归 预测
• 年，卷（期）: tjxyyy_2020,（3）
• 页码范围: 335-344
• 页数: 10页
• 分类号: F29

摘要

根据波士顿房价数据集中的变量使用R软件对波士顿房价建立线性回归模型,对回归方程和回归系数进行显著性检验,针对违背基本假设的情况使用Box-Cox变换后再建立模型。为适当精简方程使用Lasso回归,但其建立的模型回归系数很小,原因是此数据中的变量并没有多重共线性,与使用R软件判断结果一致。最后,数据中的响应变量与其相关系数的绝对值大于0.5的自变量建立线性回归方程,并对房价进行预测。由于波士顿房价的分布范围会随着影响因素的变化而发生变化,且中位数具有一定的稳健性,因而我们对房价的中位数建立回归模型,即分位数回归模型。

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