本文运用回归分析方法探讨了影响澳大利亚墨尔本地区房价的主要因素，并通过实证研究提出了有价值的见解。
本段落使用了来自Kaggle网站的“Melbourne Housing Snapshot”数据集进行研究，该数据集中包含了关于墨尔本房屋的相关信息，例如地址、房产类型、郊区、销售方式、房间数量、价格、房地产代理公司名称、售出日期以及距离市中心的距离等。我们利用线性回归方法对这些数据进行了分析，并执行了显著性检验来计算置信区间和预测区间。此外，还探讨了同时置信区间的概念并进行变量选择。
我们的研究发现大多数解释变量对于房屋价格有显著影响，而少数几个（如Bedroom2、Landsize、Propertycount）则对价格的影响较小。值得注意的是，在回归模型中具有统计学意义的因素并不一定会根据不同的准则被纳入最终的模型之中。例如，尽管Landsize通过了显著性检验，但在除了AIC标准之外的所有其他选择标准下都没有被选入最佳模型。
因此，我们得出结论：在进行变量选择的过程中需要采用批判性的思维方式，并不能仅仅依赖于单一的选择规则来确定最优回归模型。为了获得更佳的结果，建议尝试多种不同的准则来进行比较和筛选。附录中提供了相关代码以供参考。
5星
