R語言練習：各城市間的房價有關係嗎？

分析的靈感來源於這篇房價走勢文。裡面有楊紅旭專欄對幾個城市從去年3月到今年2月的走勢：

樓市四小龍房價驟降10% 人民日報 ：不用救市

比如南京這張：

看著n多城市的不同曲線，自然而然的想法是，這麼多城市，其間的互相影響因素是多大？

首先做出一個excel 表，到R程序中轉為矩陣。

然後先考察城市間是否具有關聯，運用的是卡方獨立性檢驗 chisq.test

p的數值<0.01，所以說明之間存在共性。也就是說各城市間的房價確實存在關聯。

如果要計算多個變數的相關係數矩陣，要用到psych包的corr函數。如果只是兩列之間，那麼就用cor函數就可以了。

運行後得出關聯繫數矩陣如下：

為了看清楚一點，小白的我又整理回到excel表來看，黃色的部分是大於0.9的部分。我個人將之定義為影響較大的數值。

從上可以看出，北京與其他城市的重要相關係數最多，我個人解釋為北京的房價影響其他城市較多，其餘為鄭州，廊坊和上海。深圳與其他城市基本上是負相關的關係，蘇州和三亞也與其他城市房價關係不大。

為了驗證，我在excel原表中將深圳等幾個城市的列重新排布，以免有主列（第一列）或者相對位置這種關係影響，得到的係數還是一樣的。所以這裡不再重複貼。

這個結論和我原先預想的不同，我原來想的是房價影響主要與地域間相關，比如長三角的幾個城市之間，但看南京和蘇州，無錫之間就沒什麼很強大的影響力。

為什麼會這樣呢？我還真沒有什麼更好的解釋，its an interesting question...

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為了把城市畫在地圖上，繼續學習新本領：

R語言中，畫地圖主要用到地圖包，地圖包也有很多，這裡選了其中兩個。

library("maps")；library("mapdata")

找到以上城市的經緯度，列成excel表，然後導入程序成為dat矩陣。所以dat[，1]為城市名，dat[，2]為經度，dat[，3]為緯度。

par(mar=rep(0,4))

map("china", col = "darkgray", ylim = c(18, 54), panel.first = grid())

points(dat[,2], dat[,3], pch = 19, col = "orange」)

text(dat[,2],dat[,3],dat[, 1], cex = 0.9, col = "darkgray", pos = c(2, 4, 4, ......, 2, 4, 4, 2))

axis(1, lwd = 0); axis(2, lwd = 0); axis(3, lwd = 0); axis(4, lwd = 0)

這段程序是我利用網上的謝老大案例《用R畫中國地圖並標註城市位置》改的。

map("china")畫出中國地圖，

points指出城市地點，

text在城市地點上標註，

pos=c(2,4,4...)是按照1-4對應上下左右，標出文字相對於地點的關係。不過我調整的不太成功。

得出圖形如下：