Факторы влияющие на цены квартиры

Задание: Изучить данные по недвижимости и определить факторы, влияющие на цены на квартиры

1. Исходная выборка: описательная статистика, диаграммы рассеивания, гистограммы, выбросы. Предварительные выводы.

В базе данных представлены данные о стоимости квартир, также есть сведения о районе, числе комнат, типе дома, а также площади (общей, жилой и кухонной).

Минимальная стоимость квартиры в данной БД – 270 тыс. руб., максимальная – 41706,9 тыс. руб. Среднее значение стоимости – 2075,021 тыс. руб., при этом стандартное отклонение – 1370, 516 тыс. руб.

Построив диаграммы рассеивания (точечные графики для цены и для цены в зависимости от числа комнат (рис. 1 и рис. 2)) определили выбросы: двухкомнатные квартиры стоимостью 41706,898 и 10260 тыс. руб.

[pic 1]

Рис. 1 – Точечный график для цены

[pic 2]

Рис. 2 – Точечный график для цены в зависимости от числа комнат

Также можно сделать вывод, что стоимость квартиры не зависит от количества комнат.

Можно определить моду: с наибольшей частотой встречаются квартиры стоимостью в диапазоне 1000-2000 тыс. руб. (рис.3).

[pic 3]

Рис. 3 – Частота встречи квартир в заданных диапазонах

1. Выборка без выбросов: описательная статистика, диаграммы рассеивания, гистограммы. Предварительные выводы.

Из исходной БД были удалены значения двух выбросов: двухкомнатные квартиры стоимостью 41706,898 и 10260 тыс. руб. Минимальная стоимость квартиры в полученной БД – 270 тыс. руб., максимальная – 7290 тыс. руб. Среднее значение стоимости – 2044,584 тыс. руб., при этом стандартное отклонение – 915,017 тыс. руб.

[pic 4]

Рис. 4 – Зависимость цены от числа комнат (без выбросов)

Диаграмма рассеивания зависимости цены от числа комнат без выбросов (рис. 4) еще раз доказывает, что стоимость квартиры не зависит от количества комнат.

В результате построения графика зависимости цены от общей площади наблюдается прямая зависимость между ними (рис. 5).

[pic 5]

Рис. 5 – Зависимость цены от общей площади

Такой же вывод можно сделать, рассчитав коэффициенты корреляции (рис. 6). Парный коэффициент корреляции между ценой квартиры и общей площадью равен 0,778.

[pic 6]

Рис. 6 – Корреляция

График распределения по ценам (рис. 7) отклоняется от нормального влево, что означает, что количество цен ниже среднего преобладает.

[pic 7]

Рис. 7 – График распределения

1. Анализ средствами сводных таблиц. Аналитические измерения: Число комнат, Района и Типа дома. Предварительные выводы.

Анализ средствами сводных таблиц показал определенную зависимость цены от района. Например, из гистограммы цен видна разница между районами Авиагородок, 40 лет Победы и районами ЗИП, ЮМР, Центр.

[pic 8]

Рис. 8 – Сводный график (районы)

Анализируя среднюю стоимость однокомнатных квартир, можно наблюдать зависимость от типа дома (однушки в каркасных домах дороже, чем в блочных, например).

[pic 9]

Рис. 9 – Однокомнатные квартиры

Однако, при анализе двухкомнатных и трехкомнатных квартир, такой же вывод сделать трудно.

[pic 10]

Рис. 10 – Двухкомнатные квартиры

1. Дисперсионный анализ. На основании предварительных выводов п. 3 изучить влияние номинальных признаков на цены однокомнатных квартир (район, тип дома).

[pic 11]

Рис. 11 – Дисперсионный анализ

При анализе сводных таблиц возникла нулевая гипотеза об отсутствии влияния типа дома на цену. Данная гипотеза подтверждается, так как f-критерий 0,47 превышает уровень 0,05. При этом значимость для района не превышает, соответственно, на цену влияет только район.

1. Регрессионный анализ

Анализ парных корреляций показал, что есть прямая зависимость жилой площади от общей (рис. 12), поэтому будем рассматривать только влияние жилой на цену.