Расчет стоимости недвижимости

 

Агентство недвижимости оценивает однокомнатные квартиры по трем переменным: х1 – общая площадь, х2 – площадь кухни, х3 – этаж квартиры, предполагая, что между каждой переменной х1, х2, х3 и зависимой переменной y (стоимость) существует линейная зависимость. Подобрать формулу для вычисления стоимости однокомнатных квартир и вычислить стоимость квартиры с данными: х1=42кв.м, х2=11кв.м, х3=5эт. Собранные рекламные данные занесены в приведенную ниже таблицу.

 

Последовательность действий для решения задачи следующая:

1. Заведите приведенную таблицу в Excel, в ячейки A1:D14.

2. Выделите диапазон ячеек B17:E21 (рис. 2.54) для сохранения результатов вычислений функции ЛИНЕЙН – массива регрессионной статистики.

3. Вызовите мастер функций, выберите статистическую функцию ЛИНЕЙН и заполните параметры функции как на рис. 2.53. Параметр Изв_знач_y содержит диапазон D2:D14, т.е. известные значения y. Параметр Изв_знач_х содержит диапазон A2:C14, т.е. известные значения х. Параметр Стат=1, поскольку мы хотим получить дополнительную статистику.

 

Рис. 2.53

 

4. После нажатия ОК встаньте на строку формул и нажмите Ctrl+Shift+Enter. В результате должен получиться массив значений, показанный на рис. 2.54. Интересующие нас коэффициенты выделены на рисунке (подробнее см. справку F1). Коэффициент детерминации R² =0.9725 вполне удовлетворителен. Таким образом, искомая формула имеет вид:

 

Y = 1,36*х1 + 0,1*х2 – 0,21*х3 – 19,27

 

Рис. 2.54

 

5. После подбора формулы осталось вычислить стоимость при х1=42, х2=11, х3=5. В любую ячейку запишите выражение =1,36*42+0,1*11–0,21*5–19,27. В результате получится y=37.9 тыс. $.

 

Использование функции ТЕНДЕНЦИЯ покажем на этом же примере для расчета стоимостей различных вариантов квартир, как показано на рис. 2.55.

 

Рис. 2.55

 

Новые значения Х, для которых надо рассчитать стоимость, следует ввести в ячейки F2:H14. Диапазон I2:I14 используйте для записи рассчитанных значений y, Вызовите мастер функций и функцию ТЕНДЕНЦИЯ. Параметры функции заполните как на рис. 2.56. Как видно параметр Нов_знач_х содержит диапазон F2:H14, т.е. новые значения х. После нажатия ОК встаньте на строку формул и нажмите Ctrl+Shift+Enter – результат, заполненный диапазон I2:I14 на рис. 2.55.

 

Рис. 2.56

 

Оценка эффективности рекламы

 

Следующий пример. Подобрать формулу для вычисления процента увеличения оборота при различных затратах на рекламу. Экспериментально известны проценты увеличения оборота при затратах в 5, 10, 15, 20 тыс.$ в 3-х масс-медиа - на телевидении, радио и в прессе:

 

	5 тыс. $	10 тыс. $	15 тыс. $	20 тыс. $
1. TV	28%	43%	61%	95%
2. Радио	15%	24%	34%	50%
3. Пресса	6%	9%	13%	20%

 

Кроме этого, надо вычислить процент увеличения оборота в прессе при затратах 2 тыс.$ и на телевидении при затратах в 22 тыс.$. Дополнительно вычислите проценты для всех масс-медиа при затратах 2, 17 и 25 тыс.$.

Для решения задачи в первую очередь следует правильно разместить данные – рис. 2.57.

 

Рис. 2.57

 

Затем вычислите массив с регрессионной статистикой функцией ЛИНЕЙН: выделите диапазон ячеек F2:H6 и проделайте известные из предыдущего примера действия. В итоге должен получиться массив:

 

 

Как видно, коэффициент детерминации R² =0.8757 не удовлетворителен. Поэтому выполните подбор формулы с помощью функции для нелинейных зависимостей ЛГРФПРИБЛ: выделите диапазон ячеек F2:H6 и проделайте известные из предыдущего примера действия. В итоге должен получиться массив:

 

 

В этом случае коэффициент детерминации R² =0.989 вполне удовлетворителен и можно записать искомую аппроксимирующую формулу показательного типа (т.к. использована функция ЛГРФПРИБЛ):

Y = 0,44 * 0,46^х1 * 1,08^х2

 

Теперь вычислите проценты увеличения оборота из условия задачи: введите формулы и не забудьте установить процентный формат отображения значений в ячейках. Результаты приведены в таблице:

 

Пресса, 2 тыс.$	5,0%	=0,44*0,46^3*1,08^2
TV, 22 тыс.$	110,0%	=0,44*0,46^1*1,08^22

 

В заключении, вычислите проценты для всех масс-медиа при затратах 2, 17 и 25 тыс.$. Подготовьте данные, колонки J и K, как на рис. 2.58.

Для вычисления значений Y используем функцию РОСТ, поскольку уже известно, что зависимость нелинейная, показательная. Выделите диапазон ячеек L2:L10 и введите функцию РОСТ; заполнение параметров функции показано на рис. 2.59.

 

Рис. 2.58

 

Рис. 2.59

 

После нажатия ОК и Ctrl+Shift+Enter на строке формул, колонка L будет заполнена как на рис. 2.58. Сравните результаты с результатами вычисления по подобранной формуле.

 

Задачи для самостоятельного выполнения:

1. Источник радиоактивного излучения помещен в жидкость. Датчик расположен на расстоянии (х1) 20, 50 и 100 см от источника. Измерения интенсивности излучения (y, мРн) проводились через 1, 5 и 10 суток (х2) после установки источника. Необходимо подобрать аппроксимирующее уравнение. Результаты измерений приведены в таблице:

 

х1 / х2
	61.2	43.6	28.3
	33.6	24.0	15.6
	12.3	8.8	5.7

 

2. В бассейне проводится ежедневная частичная смена воды. Необходимо подобрать формулу для вычисления уровня воды в бассейне, которая зависит от двух переменных: х1 – длительность впуска воды, х2 – длительность выпуска воды. Кроме этого, необходимо вычислить значения уровня воды для х1Î [90;140] с шагом 10 и х2Î [10;30] с шагом 5. Исходные данные - результаты наблюдений за неделю приведены в таблице:

 

х1	х2	y
		3.2
		2.8
		3.3
		3.3
		3.0
		2.8
		3.3