<?xml version="1.1" encoding="utf-8"?>
<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ASDS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Applied Statistics and Data Science</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8433</issn><eissn>3066-8441</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ASDS.2026050014</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于多元线性回归模型的房价影响因素探究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ASDS/2/5/10.61369/ASDS.2026050014</url><author>黄予暄,叶梓晴,樊喆</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>2</volume><issue>5</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-05-20</published-time></date></history><abstract>房价波动不仅关系居民的居住福利，更是宏观经济运行与市场风险评估的重要指标。探究房价内部驱动机制能为购房群体决策、房企定价谋划及行政部门调控提供量化参考。本研究以2014至2015年间美国华盛顿州金县15183条房产交易记录作为实证样本，结合特征价格理论搭建多元线性回归估算框架，旨在剖析各类物理属性及区位条件对房屋价值的具体作用程度。整体评估过程涵盖数据探索性剖析、多重共线与异方差排查、残差诊断等统计检验，配合逐步回归算法完成特征变量筛选。鉴于样本呈现异方差特性，后续估算直接引入稳健标准误以构建更为严密的修正路径。数据实证反馈，居住面积扩张、海景资源占有、视野开阔度提升、建筑成色优化及设计水准拔高均对资产溢价具备强效的正向驱动，环境景观要素已深度融入资本定价体系。剥离总面积规模干扰项后，卧室分隔数量增多及医疗设施通勤距离拉长反而对资产估值形成显著的负向制约。上述发现清晰地刻画出金县房产交易板块的核心定价法则，足以支撑多元市场参与主体及管理机构的科学决策。</abstract><keywords>多元回归分析,逐步回归,多重共线性检验,残差检验,异方差检验</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 毛晨希, 董可扬, 宋瑾钰. 基于线性回归的房产分析与展示系统设计[J]. 软件导刊,2023,22(07):104-111.[2] 张若天. 基于多元线性回归的房价预测模型改进[J]. 电子制作,2019,(04):98-100.[3] 卢超猛, 马泽众, 韩阳, 郭小强. 基于支持向量回归的房价数据分析[J]. 华北理工大学学报( 自然科学版),2021,43(04):76-82.[4] 罗博炜, 洪智勇, 王劲屹. 多元线性回归统计模型在房价预测中的应用[J]. 计算机时代,2020,(06):51-54.[5] 黄立, 严文婷, 邹美娜, 袁伟琴, 肖奕, 谢斌锋. 基于多元线性回归的赣州市房价影响因素分析[J]. 内蒙古科技与经济,2021,(20):77-78+82.[6] 钟丽燕, 高淑兰. 多元线性回归模型在房价走势分析与预测中的应用[J]. 科技创业月刊,2017,30(09):94-96.[7] 张砚博. 基于多元线性回归分析的西安市房价预测分析[J]. 西部皮革,2020,42(10):71.[8] 白招弟, 史佼佼, 裴芳蓉, 闫丽莉, 李媛媛. 甘肃省商品房房价影响因素研究&amp;mdash;&amp;mdash; 基于多元线性回归模型的分析[J]. 广西质量监督导报,2020,(10):198-199.[9] 李正蹊. 基于多元线性回归的房价预测模型[J]. 中国新通信,2018,20(23):156-158.[10] 秦艳姣. 基于多元线性回归与随机森林算法的房价预测模型对比研究[J]. 现代信息科技,2024,8(22):127-131.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
