事情是这样的：有一个房主，他想把自己的房子给卖掉，但是不知道该标怎样的一个价格才合适。但是他很聪明，可能还有点数据预测的经验，所以就找到房屋中介，看了一下附近的房子都是怎么定价的。很明显的是，房屋中介有很多附近的房屋信息和出售价格，并且告诉这个房主房子的价格是跟房子的房屋面积、占地大小、卧室数量、厨房是不是花岗岩的、以及卫生间是否重装等等因素有关系的，并且给了他一份附近房屋的相关资料。然后这个房主听了中介的话，回去把自家房屋的这些信息也给整理了一下，最终形成了下面的表格（很明显这不是我国的房子，我们能有个2室，90平方就知足了，哪敢要这么大的房子）：(数据来源：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/)

表 1. 回归模型的房屋值

SAS这工具，别的没啥，就是输出结果多，要慢慢看，逐步分析：
1. 逐步分析的第一步，引入对结果影响较大的x2，即占地大小，其Pr值为0.0362<0.05，不剔除。2. 第2步，引入变量x3，即卧室数量，其Pr=0.1269<0.15，不剔除，此时变量x2的Pr=0.0462，继续保留。3. 第3步，引入变量x5，即卫生间有无重装，其Pr=0.0790<0.15，不剔除；此时变量x2和x3的Pr值分别为0.0214和0.0561，继续保留。4. 第4步， 引入变量x1，即房子的面积，其Pr=0.0960<0.15，不剔除；此时变量x2、x3、x5的Pr值分别为0.0171、0.0275、0.0299，均小于0.15，继续保留。
至此，结果分析完了，房主得到了一个回归方程：y=-21661-26.68824x1+7.05512x2+43166x3+43392x5。

然后算了一下自己的房价，-21661-26.68824*3198+7.05512*9669+43166*5+43392*1=220427。 大约值22万美刀！


结果是分析完了，可是房主却郁郁寡欢了，本来以为房子面积越大越值钱呢，最终的结果却是面积越大，越不值钱（因为这里x1的系数是-26.68824 ，尼玛，居然负相关的）；再看一下卧室的数量，卧室越多，越值钱。房主这样真心是凌乱了，正想着要不要把房子给砸掉一半，让房子面积小一些。同时再把原来30平方的卧室全给隔成10平方的卧室呢，不过这笔装修费还是要出的，元芳们，你们觉得这样干可以不？