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excel如何排序 excel表格如何排序

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根据上节什么是因子分析的表4回归分析结果求回归方程(方程1)。这里使用上节表4下方的系数值求解和学习预测和因子分析。

学习预测和因子分析

方程1

接下来,用回归方程进行预测。此处的数据(N0.336-340)不用于回归分析,而是专门用于预测与检验(表1)。

Excel分析实例表

表1

预测No.336如下:

No.336的预测值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+(-3.37)*45+6.74*3+84.72*4.5≈605.52′

同样地,预测No.337如下:

No.337的预测值=265.95+45.24+20.91+45.74+58.04+10.94+(-3.37)*51+6.74*0+84.72*4≈613.69′

下面用同样的方法计算No.334的预测值。No.336到No.340的预测值如表2所示。

Excel预测表

表2

比较预测值与实际值,判断预测精确度的高低。求解相对误差的公式如下:

Excel公式

公式

表3 I 3中,二手车价格这一列的数据是实际值。根据表1和表2求相对误差(表3)。

Excel相对误差表

表3

求相对误差的绝对值。再计算所有绝对值的平均值,结果是12.1%。

笔者不知道实际市场上使用什么方法确定二手车价格,但是建议先对历史数据进行同归分析,然后使用得出的回归方程确定二手车价格。

只要掌握了分析方法,无论是谁都能求出回归方程。回归方程,就是确定价格的标准方法。

接着进行因子分析。

由于LD、AW、空气囊、颜色、拍卖会地点是定性数据,因此需要求t值范围。假设删除的项目的t值为0。

LD的影响度=3.05-0=3.05

AW的影响度=2.00-0=2.00

空气囊的影响度=3.99-0=3.99

颜色的影响度=15.21-0=15.2l

拍卖会地点的影响度=1.00-0=1.00

因为行驶距离、车检剩余有效月数、评分是定量数据,所以t值就是影响度。

行驶距离的影响度=-6.4l

车检剩余有效月数的影响度13.73

评分的影响度=6.15

表4是影响度的统计表。把表4做成如图1的柱形图。

Excel因子分析

表4

Excel分析图表

图1

从图1来看,对二手车价格的影响度由高到低的因子依次是:颜色、行驶距离、评分,空气囊。

什么是类别分析

类别是指项目的具体内容。例如,颜色这个项目的类别是黑色, 浅蓝色、 藏蓝色、 酒红色等。用类别分析可以求出各个类别对于二手车价格的影响。

进行类别分析时,须求回归系数(类别区域)。类别区域(回归系数)可以根据表5求出。

表5中,回归系数的数值就是类别区域。将删除的数据,如无LD、 无AW’、 无天窗的类别区域假设为0。

Excel类别分析

表5

从类别区域看,有LD的比‘无LD的贵45万日元;有AW的比无AW的贵2l万日元;颜色中黑色比其他颜色的价格贵很多。

通过类别分析,可知黑色对_二手车价格影响最大。今天的预测和因子分析就说完了,其中包含了因子分析和类别分析。

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