Question

(1)请写出估计的回归方程。

Answer 1

问：(1)请写出估计的回归方程。

答：亲亲您好！很高兴为您解答：估计的回归方程为：销售价格 = -1.022 + 0.040×地产评估价格 + 0.148×房产评估价格 + 0.015×使用面积。

问：回归方程对数据的拟合程度如何？

答：从模型汇总可以看到，该回归模型的R方为0.798，说明该模型能够解释因变量（销售价格）变异的79.8%，也就是说，该模型对数据的拟合程度是比较高的。此外，调整后的R方为0.757，考虑到模型中自变量数量的影响，该值也比较理想。因此，我们可以认为该回归方程对数据的拟合程度较好。

问：F检验的原假设是什么？这里得到了什么样的结论？

答：在该回归模型中进行的F检验的原假设是：所有自变量对因变量没有显著的线性影响，即H0: β1=β2=β3=0。通过Anova表格中的F统计量和Sig.值可以得到F检验的结论。根据Anova表格，F统计量为21.017，Sig.值为.000。由于Sig.值小于显著性水平α（假设设定的显著性水平为0.05），因此我们可以拒绝原假设，即认为至少有一个自变量对因变量有显著的线性影响。

问：房产评估价格对房产销售价格存在什么样的影响？这种影响是显著的吗？

答：根据估计的回归方程，房产评估价格对房产销售价格存在0.148的正向影响，也就是说，房产评估价格每增加1个单位，房产销售价格会相应地增加0.148个单位。在模型中，房产评估价格的标准误为0.075，这意味着估计值的精度有一定的误差。但是，从系数的显著性检验结果来看，房产评估价格的sig.值为0.260，大于通常使用的显著性水平0.05，这说明该自变量的影响并不显著，即不能排除β=0的可能性，因此我们不能认为房产评估价格对房产销售价格的影响是显著的。