前から統計学を勉強中でして、現実世界に当てはめて試せそうな題材を探している毎日を過ごしています。そんな折、「弊社CTOが引っ越しを検討している」という話を聞き、CTOの引越し先としてコスパの良い物件を、統計を使って探し出しだすのはどうかとひらめいてしまいました(いえい)。そこで、重回帰分析を用いてコスパに優れる物件を洗い出していきたいと思います。今回探す物件の条件ここで今回対象とする物件の条件を確認しておきます。高すぎる物件はちょっと・・・(一旦20万より下で設定)物件データを可視化する今回は千駄ヶ谷駅周辺の物件データを用意しました。最寄り駅ごとに箱ひげ図を描いてみると駅ごとに賃料の分布が異なりそうなことが分かります。最寄り駅が千駄ヶ谷の物件のみを対象にするさらに、20万円以上は外れ値&今回想定する価格帯からも外れます。価格が20万円以上の物件は省く次に最寄りが千駄ヶ谷駅の物件を散布図に描いて見てみましょう。築年数(years)は弱い負の相関が見られます。各変数の意味はこちらになります。重回帰で物件価格の予想モデルを作る粗方データをきれいにしたら、いよいよ重回帰分析に移ります。駅までの距離(分)・物件の位置する階という4つの説明変数の大小で予測・説明できるようRでモデルを作成します。物件のある階(floor)、駅からの距離(nearest_d)に関しては相関が弱いのですが、弱くても多少の関係があるのではないかと思い今回は説明変数に入れています。R-squared)は0.8以上で良さそうに見えますが、本当にこれで良いとしていいか重回帰の結果をプロットして見てみます。外れ値があるとモデルの精度に影響が出るので除いていきます。なんだか75番が著しく外れていますね。調べてみるとどうやら価格が間違っているようなので除去・・・。80番は専有面積の広さが間違ってるっぽい、除去します(入力ミス発見器のようだ)。ネットで見る物件情報にはたまに価格や専有面積を間違えて載せている場合があるよ。妙な外れ値がある場合は要注意ですね。---------------さてさて、入力に間違いがありそうな物件などは省き、改めて重回帰をかけた結果とプロットです。ついて詳しく知りたい方はこちら)。house$floorお得な物件は?はい、実際に最新のデータを取得してお得な物件を探して行きましょう!上記で求めた回帰式に用意した物件の情報を当てはめていきます。マイナスになるものがお得な物件です。rowsおお、70件ほどありそうですね。いうライブラリを用いて地図上にマッピングしました。これで完璧!(70件あるように見えないけど重なっているものも多い。)写真では伝わらないですがピンをクリックすると物件の情報が出てくるようにしています。現地調査CTO自ら現地を下見に行ってもらいました。『ジムが近い(狙いは東京体育館)』)先は長いようだ。しょうがないから他の場所を見てみる仕方ないので千駄ヶ谷は諦めましょう。ある程度柔軟に駅を選択できるよう、会社周辺の区(渋谷区・港区)の物件データを手元に用意しました。高いところだと200万円以上の物件もありますね。高すぎる物件は今回のターゲットから外れるため省きます。plotなど)がきれいにならなかったため、以下の条件で値を省いていきます。plotで顕著に外れている値の削除CTOはシティボーイを目指しているらしいので次のターゲットは表参道に決定。重回帰で港区・渋谷区各駅の予測モデルを一気に作成やはり物件の最寄り駅ごとに賃料の分布が異なりそうです。ターゲットは表参道ですが後のことを考え、港区と渋谷区の各駅ごとに一気に重回帰を回しておくことにします(サンプル数があまりに少ない駅のものは省きました)。2.2e-16決定係数も0.8以上あり、まずまず。plotの結果も見てみましょう。plotから見てもかなり観測データが正規分布に従ってると言えそうです(だいぶきれいやな)。お得物件を見つけるでは最新の表参道の物件を上記で得られた回帰式に当てはめてよう〜!前回同様予想価格より安い物件が今回お目当てのお得物件です。価格は20万以下のものに限定しました。-7.67おおお、150件くらいありそう。位置情報がわかりにくいんで地図に描き出しましょうね。hanaoriで現地に乗り込みました。南青山側の物件を調査しに行くことにします。写真からは伝わりづらいかもしれないけど、すごく変わった物件多い。色が派手だったりやたら緑茂ってたり。個性豊かなエリアなんだな...。noteの多様性に通ずるものを見ました!お目当ての物件もかなりの曲者。アパートの治安が少々不安になる物件こういうところが予測より安くなる原因なのですかね。これは実際見てみないとわからないです。南青山と毛色がちがう!あの個性派な物件を見た後なせいか、とてもまっとうな物件が多いように見えます。ここ何週間かずっと募集されてる物件があって、条件も悪くないのになぜだろうと思ってたのですが、物件裏が長期の工事中のようでした。LATTESTでほっこり。台風が近づいているので今日はここまで。実際に現地を見ることがかなり大切なんだと気づかされました。コード上で結果を出してお得やーん✨と飛びつくのはやめておこう。その物件がなぜ予測より安いのか、自分の目で見て確認することが大切ですね。今回ばらつきを抑えるため1駅ずつ重回帰を行いました。違う駅で探したくなることも大いにあり得ます。したときに柔軟に対応できなかったのが今回少し残念でした。今回は引っ越しの期限が決まっていたため違うモデルを試す時間があまりありませんでしたが、そういった反省を踏まえてもう少し他の方法を探ってみようかなと思います。結局どこに決めたのか記事を出す前に物件が決まったようです。🎉この記事で物件を推薦されたkonpyuです。結局、おすすめされたお得物件の一つに決めまして、先週契約を済ませてきました。物件選びのヒントになりまして助かりました。お得物件に住めるなら住みたいですよね。本稿では平均より残差が下に大きいほどお得物件だと解釈したわけですが、不動産のプライシングはよくできたもので、何らかの「ワケあり」で安くなってる物件がほとんどでした。逆に、残差の上の方、つまりお得じゃない方を狙ってみるのも面白そうです。割高に思える物件にはその理由にふさわしい魅力的なポイントがあるのでしょうね。Thankskonpyu:身を挺して実験に付き合ってくれるすばらしいCTOtama:最近カメラの沼に自ら望んでハマりに行った名カメラマンutaka233:弊社で統計を教えてくれてる先生。どれだけあほなことを言っても見捨てない優しさの持ち主。今回もいろいろアドバイスいただきました。シティボーイになる他にタワマンに住む夢もあるようなのでこの勢いで叶うといいですね。ダウンロード#統計#予測#重回帰分析#お家賃予測シリーズこの記事が気に入ったら、サポートをしてみませんか?気軽にクリエイターを支援できます。)サポートをする「スキ」を押してクリエイターを応援しよう!ありがとうございます!150hanaoriピースオブケイクのエンジニア。絶賛統計を勉強中です。今統計を勉強中の方やそんなに詳しくないよ、という方でも楽しんでもらえたり分かりやすいと思ってもらえるようなノートを書いていきたいなと思っています。ときどきワンコや山の記事も書きます。プロットを理解するこの記事が入っているマガジン統計ガール最近統計の勉強をしているので試行錯誤なんかをまとめていきたいです。クリエイターへのお問合せnoteカイゼン目安箱クリエイターの。