上海是全国早实行私人轿车牌照拍卖方式来控制交通流量的城市，需要通过投标拍卖的形式购买车牌。而车牌的拍卖并不是简单的价高者得，服务器只接受可成交价上下300元区间内的出价，意思就是说，如果现在成交价是60000，你出价范围必须在57000～63000之间，并且这个成交价是在不断变化的，到了几分价格上涨太快根本来不及操作。如果能提前根据历年数据预测本次拍卖成交价格，那么成功率必定比盲拍要高很多。

（数据已进行预处理，预处理主要是读取数据并除掉无用的列，将时间重新生成数字表示，将观测值的单位元删除,删除文字“张”。）

将发放的车牌数、成交价、平均成交价和投标人数，绘制折线图，如下：

易知，因变量y为平均成交价格。由于成交价是在不断变化的，到了几分价格上涨太快根本来不及操作，所以自变量在投标拍卖时间、投标人数、投放数量。

将数据导入Datahoop平台经线性回归分析可得：

向后删除法得到的模型与进入法得到的原始模型相同，模型拟合度较好，且通过了F检验和t检验，线性回归方程为：

y = 27528.6075 + 0.9185*x1 - 0.1217*x2 + 969.4622t

可应用此模型进行预测。