【摘 要】
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被广泛使用的线性模型具有良好的解释性和外延性,但自适应性弱,有时拟合和预测效果欠佳;变系数模型则反之.为解决这一类矛盾,提出分段解决方法:先建立显著的线性模型,再基于
【基金项目】
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中央高校项目(2572018BC20),黑龙江省自然科学基金项目(C201408).
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被广泛使用的线性模型具有良好的解释性和外延性,但自适应性弱,有时拟合和预测效果欠佳;变系数模型则反之.为解决这一类矛盾,提出分段解决方法:先建立显著的线性模型,再基于线性模型残差建立其余相关影响因素的变系数模型,该方法在保持模型良好解释性和外延性的同时,提高了模型拟合和预测精度.基于哈尔滨市(包含九区三县两市)2000~2017年的住宅商品房相关数据,对哈尔滨市平均房价及其影响因素进行分析,建立基于线性残差的变系数模型,数据结果表明,这种方法在研究这类问题时优于单一的线性模型和变系数模型.
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