діапазони. Тоді
= {yi = f ({xk1, xk2, ...}, {xm1, xm2, ...}, {xr1, xr2, ...})}.
У теорії регресійного аналізу характеристики об'єкта іменуються В«чинникамиВ». На підставі ринкової інформації будується безперервно-дискретна модель ринку Y = F (xi), за допомогою статистичних критеріїв Стьюдента і Фішера визначаються рівні значущості факторів. Критеріальні значення факторів, за якими приймаються рішення, задаються дослідником. Фактори, що задовольняють цим критеріям, визнаються значущими, інші - випадковими, і регресійна модель будується як осреднение за факторами, визнаним випадковими. p align="justify"> Вивчення існуючих у житловому фонді і на ринку квартир показує, що більша частина теоретично можливого числа варіантів поєднання характеристик є фізично нереалізованим. Наприклад, поєднання В«хрущовка - площа кухні більше 7,5 м2В» або В«еліта - відсутня телефонВ» і т.п.
Згрупуємо характеристики якості таким чином, щоб сукупність діапазонів і/або ознак всіх значущих характеристик утворювала фізично визначна безліч, відповідне подмножеству елементів множини Y = {yi}:
{yik1} = {yi ВЅ xk = {xk1}};
{yik2} = {yi ВЅ xk = {xk2}};
..............................,
або
Г€ yit = yik1 Г€ yik2 Г€ ....
Підмножина {yik} є множиною фізично визначених варіантів поєднання характеристик В«якість квартириВ» Кi. Тоді
1 = {yik1}, ...
YK2 = {yik2}, ...
....................
Отже,
YK = {YK1, YK2, ...} - безліч підмножин, які об'єднують квартири однієї якості.
Аналогічно наводяться до дискретних характеристики місця розташування і розміру. У результаті отримуємо:
YM = {YM1, YM2, ...} - безліч п одмножеств, об'єднуючих квартири одного району.
YR = {YR1, YR2, ...} - безліч підмножин, які об'єднують квартири одного розміру.
Нарешті, об'єднання множин (3) - (5) призводить до виявлення груп об'єктів, виділених за ознакою поєднання якість, району та розміру:
= YK Г€ YM Г€ < span align = "justify"> YR; Г‡ YM Г‡
