Рис1. Каждая папка на 3-4 студента, составляющих творческую бригаду

Рис 1. Адреса можно располагать в первых столбцах таблицы.

В таблице < Excel> свойств должно быть не менее 25. Адреса можно располагать в созданном для этого списке, как показано на рис2.

Рис2. Таблица < Excel> и массив данных.

2) Возможны иные (кроме квартир) объекты недвижимости, например, офисные помещения.

3) Возможны так же иные объекты, где критерием служит не цена объекта, а другое его свойство. Например, в качестве объектов берутся государства, а в качестве критерия – качество жизни.

4) Работа делается средствами надстроек < Excel>. Команда < Поиск решения> находится в меню < Сервис> --< Поиск решения>.

5) Если в списке Диалоговом окне надстройки нет пункта < Поиск решения>, то обратись к преподавателю (следует повторно запустить программу установки < Microsoft Office> и установить параметр установки надстройки < Поиск решения>).

6) Диалоговом окне “надстройки” установи флажок на < Поиск решения> и кликни < Ok>. Если появится сообщение, нажми на кнопке < Да>.

7) Задание: определить весовые коэффициенты тех свойств квартир или иных объектов недвижимости, которые наибольшим образом влияют на рыночную цену квартиры, используя ресурсы таблиц < EXCEL> и линейную зависимость вида . Здесь:

8) “A”- матрица (nXm) линейной зависимости. В строке (от 1 до n) стоят все свойства конкретной квартиры. Любой столбец (от 1 до m) содержит значения одного конкретного свойства по всей выборке квартир. Размеры матрицы таковы, что объектов недвижимости обязательно должно быть не меньше, чем всех свойств (n ≥ m)

9) “Y”- Вектор цен (критерий задачи). Один столбец матрицы, а именно, цена за квадратный метр жилой площади, должна служить критерием задачи, а в данном случае, – правой частью линейного уравнения. Следовательно, при сборе данных обязательно включается свойство “цена за кв. метр” и желательно включать два временных свойства: время предложения, и время сделки.

10) “X”-вектор весов свойств. Решая матричное уравнение методом наименьших квадратов, используя либо метод < Поиск решения> либо команду < Линейн>, ищется вектор в левой части матричного уравнения.

Результаты работы оформляются в виде расчетно - графической записки в электронном виде, на CD- диске, на бригаду не более 3-4 студентов. Желательно один CD- на группу или подгруппу. Допускается и индивидуальное оформление.

Делаются ВЫВОДЫ из результатов проделанной студентом работы, согласно следующим ниже пунктам.

ü Определить незначимые свойства по формуле корреляции.

Рис3. Строка коэффициентов корреляции.

ü Построить графики регрессии свойство - цена. На основе графиков регрессии объяснить, когда свойство значимо и когда оно незначимо. Как это отражается на графике. Следующий ниже пример графика регрессии показывает, что выборка неоднородна по содержанию, не репрезентативна, плохо отражает генеральную совокупность, то есть она очевидно не подходит даже для выполнения учебного задания. Вопрос?. Должна ли цена 1 кв. метра площади квартиры увеличиваться с удаленностью от ближайшего метро или, наоборот, уменьшаться?.

ü Вычислить невязки (отклонения расчетных данных от фактических по критерию задачи. В данном случае по свойству -- цена)

ü После вычисления весов сделать (используя ) прогноз на цену (за кв. метр жилплощади и пересчет на цену конкретной квартиры). Исходные данные – отдельный набор объектов недвижимости, например, 10 квартир, которые не были использованы в матрице задачи, что бы прогноз был корректным.

На CD- сделанные студенческими группами работы выглядят следующим образом:

Рис1. Каждая папка на 3-4 студента, составляющих творческую бригаду

Каждая папка включает, кроме расчетно –графической записки, файл работы (таблица Excel). Расчетно –графическая записка состоит из 6- глав, представляющих самостоятельные разделы по содержанию:

Примерное оглавление разделов студенческой работы