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学习预测和因子分析

2014年04月15日 10:18 发布来源:Excel网

    根据上节什么是因子分析的表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”值求解和学习预测和因子分析

学习预测和因子分析

方程1

    接下来,用回归方程进行预测。此处的数据(N0.336-340)不用于回归分析,而是专门用于预测与检验(表1)。

Excel分析实例表

表1

    预测No.336如下:

    No.336的预测值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+(-3.37)*45+6.74*3+84.72*4.5≈605.52'

    同样地,预测No.337如下:

    No.337的预测值=265.95+45.24+20.91+45.74+58.04+10.94+(-3.37)*51+6.74*0+84.72*4≈613.69'

    下面用同样的方法计算No.334的预测值。No.336到No.340的预测值如表2所示。

Excel预测表

表2

    比较预测值与实际值,判断预测精确度的高低。求解相对误差的公式如下:

Excel公式

公式

    表3 I 3中,“二手车价格”这一列的数据是实际值。根据表1和表2求相对误差(表3)。

Excel相对误差表

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什么方法确定二手车价格,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确定二手车价格。

    只要掌握了分析方法,无论是谁都能求出回归方程。回归方程,就是确定价格的标准方法。

    接着进行因子分析。

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

    “LD”的影响度=3.05-0=3.05

    “AW”的影响度=2.00-0=2.00

    “空气囊”的影响度=3.99-0=3.99

    “颜色”的影响度=15.21-0=15.2l

    “拍卖会地点”的影响度=1.00-0=1.00

    因为“行驶距离”、“车检剩余有效月数”、“评分”是定量数据,所以t值就是影响度。

    “行驶距离”的影响度=-6.4l

    “车检剩余有效月数”的影响度13.73

    “评分”的影响度=6.15

    表4是影响度的统计表。把表4做成如图1的柱形图。

Excel因子分析

表4

Excel分析图表

图1

    从图1来看,对二手车价格的影响度由高到低的因子依次是:“颜色”、“行驶距离”、“评分”,“空气囊”。

    什么是类别分析

    类别是指项目的具体内容。例如,“颜色”这个项目的类别是“黑色”,  “浅蓝色”、  “藏蓝色”、  “酒红色”等。用类别分析可以求出各个类别对于二手车价格的影响。

    进行类别分析时,须求回归系数(类别区域)。类别区域(回归系数)可以根据表5求出。

    表5中,回归系数的数值就是类别区域。将删除的数据,如“无LD”、  “无AW’、  “无天窗”的类别区域假设为0。

Excel类别分析

表5

    从类别区域看,“有LD”的比‘无LD“的贵45万日元;“有AW”的比“无AW”的贵2l万日元;“颜色”中黑色比其他颜色的价格贵很多。

    通过类别分析,可知“黑色”对_二手车价格影响最大。今天的预测和因子分析就说完了,其中包含了因子分析和类别分析。

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