南宁市二手房价格影响因素分析及房价走势的预测OA
Analysis and Prediction of the Factors That Influence the Price of the Second-hand House in Nanning
选择南宁市江南区、西乡塘区、青秀区以及兴宁区的二手房销售数据，以地理因素为例，运用方差分析和Fisher最小显著差异法研究南宁市二手房售价的影响因素，并用回归分析和BP神经网络预测与其它城区有显著差异的城区的二手房售价随房龄变化的情况。结果发现，西乡塘区和江南区二手房平均售价的均值无显著差异（P〉0．05），青秀区二手房平均售价的均值与江南区、西乡塘区、兴宁区的有显著差异（P〈0．05），均值差分别为0．23000、0．24310、0．08553…查看全部>>
According to the study of second-hand house sale data with taking geography factors as sample, by variance analysis and Fisher least significant difference method, the factors that influence the price of second-hand house in Jiangnan, Xixiangtang, Qingxiu and Xingning districts are studied. The regression analysis and BP neural network are used to predict the relationship of second-hand house price changes with the house age. The method is valuable for…查看全部>>
邝文竹;刘琳
广西大学数学与信息科学学院,广西南宁530004广西大学数学与信息科学学院,广西南宁530004
数理科学
房价回归分析BP神经网络
house priceregression analysisBP neural network
《广西科学院学报》 2012 (2)
广义线性模型的若干问题研究
110-112,3
国家自然科学基金项目（11061002）和广西自然科学基金项目（2012GXNSFBA053010）资助.
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