Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Wybór cech nieruchomości do modelowania matematycznego wartości rynkowej na przykładzie kilku baz nieruchomości gruntowych — Selection of real estate features for mathematical modelling of the market value exemplified by several databases of ground real estates / Anna BARAŃSKA // Geodezja : półrocznik Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie ; ISSN 1234-6608. — 2004 — t. 10 z. 1, s. 31–38. — Bibliogr. s. 38, Streszcz., Summ.
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 21771 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2005-04-22 |
| Rok publikacji | 2004 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | Geodezja |
Streszczenie
Przygotowanie bazy danych o nieruchomościach do modelowania matematycznego ich wartości rynkowych polega przede wszystkim na wybraniu spośród dużej ilości informacji, takich, które mają istotne znaczenie w rozpatrywanym zagadnieniu. Bardzo wygodnym narzędziem są tutaj umiejętnie zastosowane metody statystyczne. Za ich pomocą można doprowadzić bazy danych do spójności, co pozwala na uzyskanie bardziej wiarygodnych wyników prowadzonych badań. Analizowane są następujące parametry: kompletność danych, współczynnik dyspersji dla zmiennej zależnej (w tym wypadku ceny nieruchomości), współczynnik korelacji zupełnej, cząstkowej oraz semicząstkowej, częstości występowania różnych wartości skali dla poszczególnych cech nieruchomości, wykresy rozrzutu atrybut-cena. Początkowe etapy analizy statystycznej służą wyeliminowaniu zmiennych niezależnych nadmiarowych lub nie mających wpływu na zmienną zależną, jak również pozwalają na usunięcie z baz danych przypadków odstających od całości. Na podstawie przeprowadzonych analiz zidentyfikowano cechy nieruchomości mające najczęściej największy wpływ na jej cenę.
Abstract
Preparation of database for mathematical modelling of real estate market prices consists, first of all, in choosing among many data these of essential importance for analysed problem. Statistical methods, properly applied, are very useful here. They give the means to accomplish the cohesion of a database enabling thereby to achieve more reliable research results. Following parameters are analysed: data completeness; coefficient of dispersion for dependent variable (real estate price in this case); total, partial and semi-partial correlation coefficients; frequency of different scale values for given real estate features; diagrams of dispersion: attribute - price. Initial phases of statistical analysis aim to eliminate surplus independent variables or variables not affecting a dependent variable and permit to exclude standing out cases from the database. On the basis of the performed analysis, real estate features having mostly the greatest effect on its price have been determined.
