哪张卡值得买？市面上部分显卡价格回归与预测
前言AI时代，一些普普通通的游戏卡的价格也开始越发魔幻；在大显存的需求下，魔改卡也层出不穷。到底哪张卡最值得购买？哪张卡溢价严重？这次我想从一个购买者的角度出发，不考虑显卡的零部件成本，只考虑性价比，来估算目前市面上的“高性价比显卡”到底是否真的那么有性价比。
免责声明
[*]数据只选取了一些旧显卡，未加入50系是考虑到首发价格会高很多。如果想要加入更多的显卡进行测试，可以自行收集数据并修改代码。
[*]回归预测数据仅代表统计学下的意义，并不代表应售价；计算得到的溢价高也不完全代表实际溢价高。
[*]本文不提供任何购买建议。本文不构成任何诊疗、法律或投资建议。
数据来源
显卡显存TSEFP32价格备注2080ti-22g22709812.742800淘宝魔改卡店3060-12g12409613.451600显卡日报3080-20g20889329.773399淘宝魔改卡店3090-20g201028635.584500群友，屏蔽两组显存3090-24g241028635.586999淘宝魔改卡店3090ti-24g2410384407500淘宝魔改卡店4070tis-16g161176544.16000显卡日报4080-16g161425352.227100显卡日报4090-24g241948182.5818500淘宝魔改卡店5060Ti-16g16713623.703650显卡日报5060Ti-8g8713623.703100显卡日报4060Ti-16g166287222430闲鱼若无特殊说明，以上价格均为三风扇显卡。
TSE和FP32数据来自《显卡日报》与互联网。
来自《显卡日报》的价格数据是日低价再加上100~200元左右，因为一般最低价的显卡比较难买到。
代码
car=[
22,7098,12.74,2800;%2080ti-22g
12,4096,13.45,1600;%3060-12g
20,8893,29.77,3399;%3080-20g
20,10286,35.58,4500;%3090-20g
24,10286,35.58,6999;%3090-24g
24,10384,40,7500;%3090ti-24g
16,11765,44.1,6000;%4070tis-16g
16,14253,52.22,7100;%4080-16g
24,19481,82.58,18500;%4090-24g
16,7136,23.70,3650;%5060Ti-16g
8,7136,23.70,3100;%5060Ti-8g
16,6287,22,2430;%4060Ti-16g
];
name=["2080ti-22g","3060-12g","3080-20g","3090-20g","3090-24g","3090ti-24g","4070tis-16g","4080-16g","4090-24g","5060Ti-16g","5060Ti-8g","4060Ti-16g"];
X=),car(:,),car(:,1).^2];
Y=car(:,end);
=regress(Y,X);
Y_pre=X*b;
fprintf("R^2=%f,F=%f,p=%f,误差方差估计值=%f\n",stat);
fprintf("%f + %f*显存 + %f*TSE + %f*Tflops + %f*显存²= 售价\n",b);
for i=1:12
fprintf("%s\t实际价=%.1f\t推测价=%.2f\t\t溢价=%.1f\t溢价率=%f%%\n",name(i),Y(i),Y_pre(i),e(i),e(i)/Y_pre(i)*100);
end其中，溢价与溢价率的计算公式为：
\[\begin{align}溢价&=实际价-推测价\\溢价率&=溢价/预测价\times 100\%\end{align}\]
结果分析
线性回归
模型参数
首先只考虑最简单的线性回归模型。得到的公式为：
\[售价=-3474.8 + 171.7*显存 -0.4043*TSE + 286.9*Tflops\]
需要注意的是，回归公式仅具有统计学下的意义，并不能得出“1G显存价值171元，每1Tflops算力价值287元”这种结论。
模型的\(R^2=0.919310,F=30.381531,p=0.000101
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