Tôi muốn phân tích một số dữ liệu để viết thuật toán định giá. Ngày có sẵn:

Tôi cần một hàm/bộ tương quan gồm ba biến/thứ nguyên cho thấy sự thay đổi về giá trị trung bình (giá) khi ba thứ nguyên (công suất, số phòng ngủ, số phòng tắm) tăng lên. Ví dụ Y(#pers_capacity,phòng ngủ,phòng tắm) = ..

Lưu ý: - Không phải tất cả dữ liệu đều có trong ảnh chụp màn hình bên dưới (chỉ một phần) - Trung bình => Giá mỗi đêm - Vàng => #bathroom

Ví dụ: giá trung bình cho 2 người, 2 phòng ngủ và 1 phòng tắm là 187 USD một đêm

Bạn có biết cách tính hệ số tương quan/phương trình (f(..)=...) để có được hệ số đáng tin cậy không?

Trân trọng

câu trả lời hay nhất

Một cách tiếp cận điển hình là xây dựng nó nhưmô hình tuyến tính. Cho ba biến x,y Và z để giải thích các giá trị quan sát được của bạn v, bạn cho rằng v ≈ rìu + by + cz + d và cố gắng tìm Một,b,c Và d So khớp càng sát càng tốt, giảm thiểu sai số bình phương. Đây được gọi là xấp xỉ bình phương tối thiểu tuyến tính .can cũng được trích dẫnbài đăng Toán SE nàyMột ví dụ về xấp xỉ bình phương tối thiểu tuyến tính cụ thể.

Nếu tập dữ liệu của bạn đủ lớn, bạn có thể xem xét các công thức phức tạp hơn. hình ảnh

v ≈Một₁x² +Một₂y² +Một₃z² +Một₄xy +Một₅xz +Một₆yz +Một₇x +Một₈y +Một₉z +một₁₀

Các biến trên là phi tuyến, nhưng các hệ số Một_Tôi vẫn là tuyến tính, nên nó vẫn là bài toán bình phương tối thiểu tuyến tính. Hoặc bạn có thể áp dụng một phép biến đổi cho biến, ví dụ:

v ≈Một₁x +Một₂y +Một₃z +Một₄điểm kinh nghiệm(x) +Một₅điểm kinh nghiệm(y) +Một₆điểm kinh nghiệm(z) +Một₇

Nhìn vào phần dư (tức là sự khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị quan sát được) đối với bất kỳ giá trị nào trong số này có thể chỉ ra các thuật ngữ đáng được thêm vào.

Cá nhân tôi sẽ thử tất cả những thứ này trong R vì việc tính toán một mô hình tuyến tính chỉ là một dòngTrực quan hóa dữ liệu cũng khá dễ dàng bằng cách sử dụng ngôn ngữ.

Về thuật toán - hàm toán học ba biến (có liên quan), chúng tôi tìm thấy một câu hỏi tương tự trên Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/39862054/