Logistic回归在二手房市场研究中的应用的中期报告摘要：本研究旨在探究Logistic回归在二手房市场研究中的应用。我们使用了一系列二手房市场的真实数据，并利用Logistic回归模型对这些数据进行分析。研究结果表明，Logistic回归模型可以用于预测二手房市场的价格趋势，同时可以评估各种因素对于价格的影响程度。更进一步地，我们发现不同的因素对二手房市场价格的影响有所不同。Introduction：二手房市场对于整个房地产市场有着重要的影响。然而，二手房市场也存在着许多问题，例如价格波动、房源稀缺等。因此，研究二手房市场的价格趋势和其他影响因素就显得极为重要。随着计算机技术和数学统计学的发展，Logistic回归模型逐渐应用于二手房市场研究中。本研究旨在探究Logistic回归在二手房市场研究中的应用。Methodology：为了验证Logistic回归模型在二手房市场研究中的应用，我们使用了2019年和2020年的南京市的二手房市场数据。具体数据包括房屋面积、房龄、地段、周边房屋数量、楼层高度、装修程度等。我们首先进行了数据预处理，然后利用Logistic回归模型对数据进行了回归分析。在此过程中，我们使用了SPSS软件的Logistic回归功能。Results：我们的研究发现，Logistic回归模型可以用于预测二手房市场的价格趋势，同时可以评估各种因素对于价格影响的程度。更进一步地，我们发现不同的因素对二手房市场价格的影响有所不同。例如，房屋面积和地段是最具影响力的两个因素。这些结果为二手房市场的定价提供了很好的参考。Conclusion：本研究证实了Logistic回归模型在二手房市场研究中的有效性。我们的研究结果表明，此模型可用于预测二手房市场价格趋势，并评估各种因素对于价格的影响程度。我们也发现，不同因素对价格的影响存在差异，这为二手房市场的投资和管理提供了参考。因此，本研究为二手房市场的发展提供了重要的参考价值。