商品住宅价格的影响因素探讨(17)

表4.2 模型概要
Model Summaryb
Model   R   R Square   Adjusted R Square   Std. Error of the Estimate
dimension0   1   .884a   .781   .745   2865.23539
a. Predictors： (Constant), 人口
b. Dependent Variable：商品住宅价格

表4.2为模型概要，显示了各模型的拟合过程及拟合情况。由表可知整个回归过程经历了一步，即引入的变量是人口，复相关系数是0.884，判定系数是0.781，调整系数是0.745。之后，没有其他对商品住宅价格影响更为显著的变量进入模型，由此说明回归模型最终就只有一个自变量，即人口，也就是说751个因素里面它对上海市商品住宅价格的影响最大。总体而言，模型拟合度较好。
表4.3 方差分析
ANOVAb
Model   Sum of Squares   df   Mean Square   F   Sig.
1   Regression   1.757E8   1   1.757E8   21.399   .004a
   Residual   4.926E7   6   8209573.855
   Total   2.249E8   7
a. Predictors： (Constant), 人口
b. Dependent Variable：商品住宅价格
从4.3方差分析表中，可以看出模型中的回归平方和为1.757E8，残差回归平方和为4.9267E7，F统计量为21.399，在给定α 为0.05的情况下，查表求的F的临界值为19.35，F=21.399>19.35，而P值（Sig）=0.004<0.005，因此，认为自变量对因变量有显著影响，因变量系数不全部为0，即否定b1=b2=…=b6=0。
表4.4 系数和检验
Coefficientsa
Model   Unstandardized Coefficients   Standardized Coefficients   t   Sig.   Collinearity Statistics
   B   Std. Error   Beta           Tolerance   VIF
1   (Constant)   -26371.947   8609.140       -3.063   .022
   人口   19.061   4.120   .884   4.626   .004   1.000   1.000
a. Dependent Variable：商品住宅价格
表4.4给出了模型参数的值,并对其显著进行了检验。模型常数项等于-26731.947，自变量的系数,等于19.061，各参数对应的P值都明显小于0.05，说明统计显著。由此得出单方程模型为：
　　Y0=﹣26731.947+19.061X3　　　　　　　　　　
表4.5显示了再逐步回归的过程中，变量被逐步排除的具体情况。该结果显示，回归过程就进行了一次，最终在回归模型中的变量就是人口这一个变量，其他变量对应的P值都大于0.05，因此被排除。
表4.5 被排除的变量
Excluded Variablesb
Model   Beta In   t   Sig.   Partial Correlation   Collinearity Statistics
                   Tolerance   VIF   Minimum Tolerance
1   GDP   .317a   .511   .631   .223   .108   9.274   .108
   人均可支配收入   .341a   .595   .578   .257   .124   8.033   .124 商品住宅价格的影响因素探讨(17):http://www.751com.cn/jingji/lunwen_383.html