Dit is de case econometrie voor het bepalen van determinerende factoren voor huisprijzen. In mijn case maak ik gebruik van de Living Area in mijn regressiemodel om de huisprijzen te analyseren.
In dit document vinden jullie de een uitgebreide uitleg over interpretatie , de uitgevoerde tests voo...
Abstract
Dit is een oplossingsdocument voor de case van econometrie Academiejaar
2024-2025
Sarah Stone
,Inhoudstafel
Stap 1 en 2: Berekenen van de Seed en inladen van de data
Stap 3: Exploratieve Data Analyse
1. Histogram
2. Scatterplot
3. Correlatiematrix
Stap 4: Hypothese formuleren en testen van hypothesen
Stap 5: Het Regressiemodel
1. T-test
2. Specificatie van het model
3. Resultaten en interpretatie
4. Controleren op assumties
5. Conclusie
DEEL 2
Stap 6: Modelselectie
1. Bouw van alternatieve modellen
2. Vergelijk de modellen
Stap 7: Modelvalidatie (Model 3)
1. Controleren op Assumpties
2. Toepassing van robuuste standaardfouten
3. LAD estimator
4. Keuze van het finaal model
Stap 8: Voorspellingsmodel
1. Evaluatie van de voorspellingskracht van het model
2. Samenvatting van modelvalidatie
3. Samenvattende conclusie over modelvalidatie en selectie
1
,Stap 1 en 2 : Berekenen van de Seed en inladen van de data
Dataset opladen.
Volgende code uitvoeren voor reading dataset :
Gekozen seed : 12345
2
, Stap 3 : Exploratieve Data Analyse (EDA)
Het doel van de EDA is om:
1. De relatie tussen livingArea (woonoppervlakte, je onafhankelijke variabele) en log_price (je
afhankelijke variabele) te verkennen.
2. Patronen, trends en mogelijke lineaire verbanden te ontdekken.
Acties in deze stap:
1. Histogrammen maken om de verdeling van log_price en livingArea te visualiseren.
2. Een scatterplot maken tussen log_price en livingArea om hun relatie te bekijken.
3. Een correlatiematrix maken om de correlaties tussen variabelen te berekenen.
3
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