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根據上節什么是因子分析的表4回歸分析結果求回歸方程(方程1)。這里使用上節表4下方的系數值求解和學習預測和因子分析。

方程1
接下來,用回歸方程進行預測。此處的數據(N0.336-340)不用于回歸分析,而是專門用于預測與檢驗(表1)。

表1
預測No.336如下:
No.336的預測值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+(-3.37)*45+6.74*3+84.72*4.5≈605.52′
同樣地,預測No.337如下:
No.337的預測值=265.95+45.24+20.91+45.74+58.04+10.94+(-3.37)*51+6.74*0+84.72*4≈613.69′
下面用同樣的方法計算No.334的預測值。No.336到No.340的預測值如表2所示。

表2
比較預測值與實際值,判斷預測精確度的高低。求解相對誤差的公式如下:

公式
表3 I 3中,二手車價格這一列的數據是實際值。根據表1和表2求相對誤差(表3)。

表3
求相對誤差的絕對值。再計算所有絕對值的平均值,結果是12.1%。
筆者不知道實際市場上使用什么方法確定二手車價格,但是建議先對歷史數據進行同歸分析,然后使用得出的回歸方程確定二手車價格。
只要掌握了分析方法,無論是誰都能求出回歸方程。回歸方程,就是確定價格的標準方法。
接著進行因子分析。
由于LD、AW、空氣囊、顏色、拍賣會地點是定性數據,因此需要求t值范圍。假設刪除的項目的t值為0。
LD的影響度=3.05-0=3.05
AW的影響度=2.00-0=2.00
空氣囊的影響度=3.99-0=3.99
顏色的影響度=15.21-0=15.2l
拍賣會地點的影響度=1.00-0=1.00
因為行駛距離、車檢剩余有效月數、評分是定量數據,所以t值就是影響度。
行駛距離的影響度=-6.4l
車檢剩余有效月數的影響度13.73
評分的影響度=6.15
表4是影響度的統計表。把表4做成如圖1的柱形圖。

表4

圖1
從圖1來看,對二手車價格的影響度由高到低的因子依次是:顏色、行駛距離、評分,空氣囊。
什么是類別分析
類別是指項目的具體內容。例如,顏色這個項目的類別是黑色, 淺藍色、 藏藍色、 酒紅色等。用類別分析可以求出各個類別對于二手車價格的影響。
進行類別分析時,須求回歸系數(類別區域)。類別區域(回歸系數)可以根據表5求出。
表5中,回歸系數的數值就是類別區域。將刪除的數據,如無LD、 無AW’、 無天窗的類別區域假設為0。

表5
從類別區域看,有LD的比‘無LD的貴45萬日元;有AW的比無AW的貴2l萬日元;顏色中黑色比其他顏色的價格貴很多。
通過類別分析,可知黑色對_二手車價格影響最大。今天的預測和因子分析就說完了,其中包含了因子分析和類別分析。
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