伽马回归模型与逆高斯回归模型在房价预测中的应用

邓平稳; 谢治州

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利用伽马回归模型和逆高斯回归模型对台湾省新北市新店区的房价数据集进行了建模和预测,并采用迭代加权最小二乘法对模型参数进行了估计,而后利用图示法和均方误差值(MSE)对两模型关于房子单价的预测值与房子单价的观测值进行了对比。结果表明:伽马回归模型和逆高斯回归模型均适用于对台湾新北市新店区房子单价的预测,其中伽马回归模型在台湾新北市新店区房价数据的拟合和预测上均优于逆高斯回归模型。为此,从房地产开发商和客户两个角度提出了建议:前者,对该地区便利店的店家进行优惠补贴,吸引更多的商店入驻,为该地区的居民提供便利服务,同时开展大量的购房优惠活动,吸引更多的人进行买房;后者,能为客户提供一个相对合理的购房参考。

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来源
《绿色科技》 |2022年第13期|215-218|共5页
作者
邓平稳; 谢治州;
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作者单位

贵州财经大学大数据统计学院;

黔南民族师范学院数学与统计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类城市经济管理;
关键词
伽马回归模型; 逆高斯回归模型; 房价预测; 迭代加权最小二乘法;

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