Составление прогноза цен однокомнатных квартир в городе Набережные Челны

Тема данной курсовой работы является составление прогноза цен однокомнатных квартир в городе Набережные Челны. Например, агент по продаже недвижимости мог бы вносить в каждый элемент реестра размер дома (в квадратных футах), число спален, средний доход населения в этом районе в соответствии с данными переписи и субъективную оценку привлекательности дома. Как только эта информация собрана для различных домов, было бы интересно посмотреть, связаны ли и каким образом эти характеристики дома с ценой, по которой он был продан. Например, могло бы оказаться, что число спальных комнат является лучшим предсказывающим фактором (предиктором) для цены продажи дома в некотором специфическом районе, чем "привлекательность" дома (субъективная оценка). Могли бы также обнаружиться и "выбросы", т.е. дома, которые могли бы быть проданы дороже, учитывая их расположение и характеристики.

Содержание 2
Введение 3
1.Теоретические сведения 5
1.1 Множественная регрессия 5
1.2 Регрессионный анализ 5
1.3 Классическая линейная модель множественной регрессии 8
1.4 Оценка параметров классической модели множественной регрессии методом наименьших квадратов 12
2. Отбор и анализ факторных признаков, включаемых в модель множественной регрессии 16
2.1Корреляционный анализ 17
2.2 Частные коэффициенты корреляции 18
2.3 Коэффициент корреляции совокупного воздействия 18
2.4 Оценка значимости параметров уравнения линейной регрессии 19
3.Исходные данные 21
4.Результаты анализа 23
5.Анализ полученных данных 29
6.Заключение 30
7.Список использованной литературы 31