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title: "房价"
author: "Mine Çetinkaya-Rundel"
format: pdf
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## 简介

在本分析中，我们基于2020年11月左右在北卡罗来纳州达勒姆市杜克森林社区出售的房屋数据，构建了一个预测房屋销售价格的模型。让我们首先加载我们将用于分析的包。

```{r}
#| label: load-pkgs
#| code-summary: "Packages"
#| message: false

library(openintro)  # 用于数据
library(tidyverse)  # 用于数据处理和可视化
library(knitr)      # 用于表格
library(broom)      # 用于模型摘要
```

我们在@sec-eda中展示了探索性数据分析的结果，并在@sec-model中展示了回归模型。

<!--# 在此处添加引用 -->

## 探索性数据分析 {#sec-eda}

数据包含 `{r} nrow(duke_forest)` 栋房屋。作为探索性分析的一部分，让我们可视化和总结这些房屋的面积和价格之间的关系。

### 数据可视化

@fig-histogram显示了两个直方图，分别显示了`价格`和`面积`的分布。

```{r}
#| label: fig-histogram
#| fig-cap: "单个变量的直方图"
#| fig-subcap:
#|   - "`价格`的直方图"
#|   - "`面积`的直方图" 
#| layout-ncol: 2

ggplot(duke_forest, aes(x = price)) +
  geom_histogram(binwidth = 50000) +
  labs(title = "价格直方图")

ggplot(duke_forest, aes(x = area)) +
  geom_histogram(binwidth = 250) +
  labs(title = "面积直方图")
```

@fig-scatterplot在散点图中显示了这两个变量之间的关系。

```{r}
#| label: fig-scatterplot
#| fig-cap: "杜克森林房屋的价格与面积散点图"

ggplot(duke_forest, aes(x = area, y = price)) +
  geom_point() +
  labs(title = "杜克森林房屋的价格与面积")
```

### 统计摘要

@tbl-stats显示了这两个变量的基本统计摘要。

```{r}
#| label: tbl-stats
#| tbl-cap: "杜克森林房屋价格和面积的统计摘要"

duke_forest %>%
  summarise(
    `价格中位数` = median(price),
    `价格四分位距` = IQR(price),
    `面积中位数` = median(area),
    `面积四分位距` = IQR(area),
    `相关系数, r` = cor(price, area)
    ) %>%
  kable(digits = c(0, 0, 0, 0, 2))
```

## 建模 {#sec-model}

我们可以拟合一个形式如@eq-slr所示的简单线性回归模型。

\[在此处添加方程\]

@tbl-lm显示了此模型的回归输出。

```{r}
#| label: tbl-lm
#| tbl-cap: "预测价格与面积的线性回归模型"

price_fit <- lm(price ~ area, data = duke_forest)
  
price_fit %>%
  tidy() %>%
  kable(digits = c(0, 0, 2, 2, 2))
```

<!--# 在此处添加标注 -->

<!--# 在此处添加参考文献部分标题 -->