本文以数据结构中的模块化思想为指导,提出房价预测的研究框架. 根据研究框架中对小样本数据的处理方法,首先运用主成分分析法对众多影响房价的因素进行筛选,得出影响房地产价格的综合指标，并采用了时差相关分析法得到各个影响因素的先行指标、同步指标、滞后指标。然后建立岭回归模型并对长沙房价进行了仿真预测,同时对结果进行了误差分析,得到2010年与2011长沙市的商品房销售价格将分别同比增长9.58%和11.32%的结论.同时还认为, 人口净增率、竣工面积和施工面积是影响长沙房地产价格的主要因素。

岭回归分析0 载入库1 数据预处理2 普通线性回归和岭回归2.1 最小二乘法，参数估计2.2 岭回归，参数估计，固定岭参数2.3 岭回归，按 CV 标准自动选择岭参数2.4 列举岭参数的值，计算回归参数，画出岭迹图，计算 VIF 0 载入库 载入 sklearn 模块中的线性回归与岭回归的函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd np.set_printoptions(suppress=True) #不用科学计数法输出 from sklearn.linear_model import Li

matlab岭回归分析 本人为了获得更多资源共享的权限，只好吐血奉献自己一年来收集和改写的matlab源程序，部分为原创；里面包含有主成分分析、岭回归分析、因子分析、判别分析、聚类分析、回归分析等；绝对可用哦，不过，还是得提醒一下，由于一直是自己使用，里面没有更多注释，希望没有这方面知识基础的朋友慎重下载哪，免得浪费精力撒

我也是从别的地方下载的，还没用过，不知道好不好用。 当我们使用这些开放的程序的时候，应当向作者们表示敬意和感谢。

基于MATLAB的岭回归分析程序设计及其应用.pdf版