1、“.....武汉市人口数量，武汉市商品房销售面积的为负数，其余的为正数，可以认为武汉市土地价格，住宅租赁价格指数，武汉市人口数量，武汉市商品房销售面积因素与第二主成分成反比，其余因素与第二主成分成正比根据负荷量的大小来看，人民币贷款利率和武汉市人口数量的负荷量较大，这些因素主要是房屋供给因素，在影响房价中占有重要位置......”。

2、“.....综上所述，在研究影响武汉市房价的影响因素中，住宅租赁价格指数，武汉市每年人均可支配收入，居民消费价格指数，武汉市商品房销售面积，武汉市房地产开发投资额，武汉市生产总值的负荷量大，人民币贷款利率和武汉市人口数量占有重要位置，在控制房价时应该优先考虑这些因素。参考文献湖北省统计网武汉市统计年鉴，吴明峰房地产价格波动性研究以武汉市为例，，张绍良,李晶晶,公云龙基于特征价格模型的城市住宅价格影响因素研究，黄厚霞......”。

3、“.....邓长荣我国住宅价格影响因素与波动性特征，中国银行网人民币贷款利率中国指数研究院网武汉市住宅租赁价格指数表成分矩阵成份表特征向量矩阵成份结果分析根据以上分析可得出如下结论表是进行量纲标准化的数据由表可知，许多变量之间直接的相关性比较强，说明影响房价的因素中存在信息重叠由表可知，此次主成分分析从每个原始变量中提取的信息百分数由表可知，前三个主成分的方差贡献率达到......”。

4、“.....设提取的主成分分别为则第主成分对武汉市房价的影响最大。从其负荷量的正负来看，其中人民币贷款利率，武汉市商品房竣工面积，武汉市人口数量的为负数，其余的为正数，可以认为人民币贷款利率，武汉市商品房竣工面积，武汉市人口数量与第主成分成反比，其余因素为正比根据负荷量的大小来看，住宅租赁价格指数，武汉市每年人均可支配收入，居民消费价格指数，武汉市商品房销售面积......”。

5、“.....这些因素主要为消费者购买力因素，在影响房价中占有重要位置，对武汉市房价影响较大第二主成分对武汉市房价的影响较小，从其负荷量有正有负，其中武汉市土地价格，住宅租赁价格指矩阵计算它的主成分分析的具体步骤如下计算协方差矩阵计算样本数据的协方差，其中其中,求出协方差矩的特征值，及相对应的正交化单位特征向量协方差矩阵的前个较大特征值，是前个主成分对应方差......”。

6、“.....原变量的第个主成分，表达式用公式表示如下反映信息量的大小用主成分的方差贡献率，表达式为选择主成分最终需要选择几个主成分，依据所选主成分的累计贡献率来衡量，主成分的累计贡献率表示为当累计贡献率大于时，认为能足够反映原来变量的信息，所对应的表示要抽取的前个主成分。计算主成分荷载主成分荷载是反映主成分与原变量间相互关联程度，原来变量在主成分......”。

7、“.....指标的量纲不同，所以在主成分计算之前，应先消除量纲的影响。常用方法是将原始数据标准化，即做以下数据变换其中根据数学公式，任何随机变量，对其作标准化变换后，其协方差与其相关系数样。另方面，根据协方差的公式，可推得标准化之后的协方差，是原变量的相关系数。即，在标准化前后变量的相关系数矩阵不变化。根据以上论述，为消除量纲的影响，将变量标准化后，再计算其协方差矩阵，也就是直接计算原变量相关系数矩阵。因此......”。

8、“.....及相应的正交化单位特征向量选择主成分计算主成分得分总结原指标相关系数矩阵相应的特征值为主成分方差的贡献，方差的贡献率为越大，说明相应的主成分反映综合信息的能力越强，可根据大小提取主成分，每个主成分的组合系数是相应特征值所对应的单位特征向量。实验数据收集及预处理数据的来源根据对国内外文献的梳理和分析，发现房地产价格的影响因素主要为土地价格，利率，收入......”。

9、“.....房地产自身的原因等等，故本文选注武汉市土地价格的单位为万元武汉市商品房竣工面积的单位为万平方米武汉市每年人均可支配收入的单位为元武汉市人口数量的单位为万人武汉市商品房销售面积的单位为万平方米武汉市房地产开发投资额的单位为万元武汉市生产总值的单位为万元武汉市商品房价格的单位为元。以上数据来源见图表前文字叙述......”。