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（二二二）二））台北市）台北市台北市、台北市、、新北市、新北市新北市實證新北市實證實證結果實證結果結果分析結果分析分析分析
1.台北市複
台北市複台北市複台北市複迴歸迴歸迴歸迴歸模型模型模型模型分析分析分析分析（
（（
（1）））應變數）應變數應變數：應變數：：表價：表價表價 表價
當台北市房價為「表價」時，依序以強迫進入複迴歸法、逐步複迴歸
法及自選變數複迴歸法，建立本研究所需之模型。A. 以
以以以強迫進入強迫進入強迫進入強迫進入複迴歸複迴歸複迴歸複迴歸法建立法建立法建立法建立複迴歸複迴歸複迴歸複迴歸模型模型模型模型納入台北市全部自變數，並刪除異常點。總計資料筆數為 2615 筆，R
2 為 0.749，其顯著性水準（P）值，如表 20 所示。表 20 台北市納入全部變數，刪除異常點（Y1）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 38.25299 <.0001 0
X3 廣告量千元 -0.00003643 0.5082 -0.00724
X4 可售金額 0.3621 <.0001 0.26963
D1 年季度 -19.72806 <.0001 -0.29089 D2 年季度 -38.00469 <.0001 -0.6159
D3 區域 9.83586 <.0001 0.1601
D4 區域 22.90456 <.0001 0.35896
X6 基地面積 -0.00804 <.0001 -0.18608 X10 總戶數 -0.03397 <.0001 -0.07012
X11 公設比 0.69343 <.0001 0.10687
X12 樓層規劃 0.20628 0.0093 0.0327
D9 投資興建 0.68269 0.3058 0.01134
D12 豪宅／非豪宅 1.11488 0.22 0.01836
X911 最小主力坪數 0.21459 <.0001 0.23671 X912 最大主力坪數 0.04621 <.0001 0.06956
調整 R 平方 0.749 N 2615
P>F <.0001 資料來源：本研究自行整理
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B....以以以逐以逐逐步逐步步複迴歸步複迴歸複迴歸法選複迴歸法選法選取法選取取對模型取對模型對模型具貢對模型具貢具貢獻之變數具貢獻之變數獻之變數獻之變數
經異常點刪除後，挑選對模型貢獻度最大之變數。總計資料筆數為 2629 筆，修正後的 R2為 0.7399，其顯著性水準（P）值，如表 21 所示。
表 21 台北市篩選變數 刪除異常點（Y1）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 60.76618 <.0001 0
X4 可售金額 0.4077 <.0001 0.30567
X6 基地面積 -0.00862 <.0001 -0.19841
X911 最小主力坪數 0.21832 <.0001 0.24211
X10 總戶數 -0.03611 <.0001 -0.07386
X12 樓層規劃 0.36428 <.0001 0.05744
D1 年季度 -20.23214 <.0001 -0.29583
D2 年季度 -40.64119 <.0001 -0.65237
D3 區域 10.20402 <.0001 0.16468
D4 區域 24.6331 <.0001 0.38277
D11 規劃坪數種類 0.321 0.6581 0.005
D12 豪宅／非豪宅 0.89372 0.3306 0.01459
調整 R 平方 0.7399 N 2629
P>F <.0001 資料來源：本研究自行整理
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C. 以
以以以自選變數自選變數自選變數自選變數複迴歸複迴歸複迴歸複迴歸分析分析分析分析法法法法，，，，研究變數研究變數研究變數研究變數 X3、、、、X13 與應變數關係與應變數關係與應變數關係與應變數關係將欲探討之變數 X3 及 X13，納入逐步迴歸模型內，並刪除異常點，以 取得最後完成之模型，如表 22 所示。
表 22 台北市篩選變數，加入研究變數，刪除異常點（Y1）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 69.1465 <.0001 0
X3 廣告量千元 0.00014645 0.0095 0.02907 X6 基地面積 -0.00411 <.0001 -0.09823 X911 最小主力坪數 0.2655 <.0001 0.29269
X10 總戶數 -0.00193 0.7763 -0.00396
X12 樓層規劃 0.87561 <.0001 0.13988 D1 年季度 -23.73442 <.0001 -0.34766 D2 年季度 -45.84072 <.0001 -0.73993
D3 區域 12.20167 <.0001 0.19785
D4 區域 27.49885 <.0001 0.42928
D11 規劃坪數種類 -1.24235 0.0953 -0.01945 D12 豪宅／非豪宅 -1.39021 0.1416 -0.02279 X13 景氣對策訊號 -4.21826 <.0001 -0.14736
調整 R 平方 0.7265 N 2622
P>F <.0001 資料來源：本研究自行整理
在台北市廣告量與表價（Y1）模型建立方面，以強迫進入、逐步迴歸 及自選變數等進行複迴歸分析，以建立研究模型。分別以表 20、表 21 及表 22 說明。
在複迴歸模型中，表 20 為加入全部變數之模型；表 21 為經由 SAS 軟 體判斷，選取對模型最具貢獻變數之模型；表 22 為加入景氣對策訊號及廣 告量變數後之模型；換言之，經由逐步複迴歸模型之建立，表 22 之複迴歸 模型，符合本研究之變數研究範疇，其修正後的模型解釋力（R2）為 0.7265。
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（2）））應變數）應變數應變數：應變數：：表價：表價表價／表價／／平均／平均平均表價平均表價表價 表價