Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "REGRESSION ANALYSIS" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    The application of regression analysis for estimating the market value of commercial real estate
    Autorzy:
    Banaś, Marek
    Czaja, Józef
    Dąbrowski, Janusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2055776.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    economic valuation
    market analysis
    commercial real estate
    Opis:
    The transaction price of a land property with commercial buildings depends on both its quantitative and qualitative attributes. Quantitative attributes include surface areas of plots of land and usable floor spaces of premises and buildings with various intended purposes, as well as values of rents. Qualitative attributes are represented by the global attributes of these properties. In the analysis of the land property market with commercial buildings, all pairs that relate a transaction price to individual attributes are considered. The market value prediction is based on multiple regression analysis for a two-dimensional random variable, represented by the price and the predetermined attribute. The final market value of the property being valued is calculated as the weighted average of the market values predicted for each attribute. This research paper presents the procedure for determining the market value of land with commercial buildings, which falls within the method of statistical analysis of the market. The derived formulas and substantively justified algorithms may be the basis for market analysis and estimation of the market value of such land. This procedure has been thoroughly verified using two practical numerical examples.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2022, 16, 1; 17--35
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Enhancing the GDEMs of Egypt Using a Surface Subtraction Approach
    Autorzy:
    El-Ashmawy, Nagwa
    Al-Krargy, Essam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2105517.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    global DEM
    DEM enhancement
    empirical approach
    linear regression analysis
    Egypt
    Opis:
    This paper proposes an enhancement approach to improve the accuracy of global Digital Elevation Models (GDEMs) in Egypt. The proposed approach is an empirical one that depends on subtracting the heights error from the original DEM. The research includes the evaluation and enhancement of SRTM-1 (SRTM v4.1), ASTER GDEM v2, and AW3D30 v2 GDEMs, in Egypt, using 980 well distributed GPS/levelling points, that cover the entire country. The GPS/levelling points are divided into 500 control and 390 check points. The results show that the root mean square error (RMSE) in the SRTM, ASTER and AW3D30 are 3.99 m, 8.81 m, and 2.98 m respectively. For enhancing purposes, two different approaches are used: a linear regression analysis approach, and the proposed empirical surface subtraction approach. The results of the linear regression analysis approach show that the accuracies are improved by 3%, 16%, and 3% for SRTM, ASTER and AW3D30 respectively. However, the accuracies are improved by 5%, 23%, and 16% for SRTM, ASTER and AW3D30 respectively when the proposed approach is followed. After using the proposed approach, the obtained accuracy of the enhanced DEM reached 2.5 m.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2022, 16, 3; 57--77
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Geospatial Analysis of the Impact of Flood and Drought Hazards on Crop Land and Its Relationship with Human Migration at the District Level in Uttar Pradesh, India
    Autorzy:
    Islam, Zubairul
    Singh, Sudhir Kumar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1837994.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    flood
    drought
    migration
    climate change
    hot spot analysis
    geographical weighted regression
    Opis:
    The main objective was to explore the connection between flood and drought hazards and their impact on crop land and human migration. The Flood and Drought effect on Cropland Index (FDCI), hot spot analysis and the Global Regression Analysis method was applied for the identification of the relationship between human migration and flood and drought hazards. The spatial pattern and hot and cold spots of FDCI, spatial autocorrelation and Getis-OrdGi* statistic techniques were used respectively. The FDCI was taken as an explanatory variable and human migration was taken as a dependent variable in the environment of the geographically weighted regression (GWR) model which was applied to measure the impact of flood and drought hazards on human migration. FDCI suggests a z-score of 4.9, which shows that the impact of flood and drought frequency on crop land is highly clustered. In the case of the hot spots analysis, out of seventy districts in Uttar Pradesh twenty-one were classified as hot spot and eight were classified as cold spots with a confidence level of 90 to 99%. Hot spot indicate maximum and cold spots show minimum impact of flood and drought hazards on crop land. The impact of flood and drought hazards on human migration show that there are fourteen districts where migration out is far more than predicted while there are ten districts where migration out is far lower.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2021, 15, 4; 117-127
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Regresja ważona geograficznie jako narzędzie analizy rynku nieruchomości
    Geographically weighted regression as a tool for real estate market analysis
    Autorzy:
    Kulczycki, M.
    Ligas, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385304.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    RWG (regresja ważona geograficznie)
    przestrzenna heterogeniczność
    autokorelacja przestrzenna
    metoda najmniejszych kwadratów
    wycena nieruchomości
    GWR (Geographically Weighted Regression)
    spatial heterogeneity
    spatial autocorrelation
    least squares method
    appraisal
    Opis:
    Przedmiotem rozważań zawartych w niniejszym artykule jest zagadnienie zastosowania regresji ważonej geograficznie (GWR) zarówno na etapie analizy rynku nieruchomości, jak i podczas procesu wyceny. GWR jest techniką eksploracyjną statystyki przestrzennej dającą możliwość bezpośredniego modelowania przestrzennej heterogeniczności poprzez lokalne dopasowywanie modeli regresji. Zastosowanie GWR owocuje zestawem parametrów regresji dla każdej lokalizacji (nieruchomości). Parametry te stanowią podstawę do stworzenia map zmienności poszczególnych współczynników regresji, czyli map zmienności wpływu poszczególnych atrybutów na wartość nieruchomości w zależności od lokalizacji, co od razu przywodzi na myśl strefy oraz mapy taksacyjne wykorzystywane w procesie powszechnej taksacji nieruchomości.
    The paper presents considerations on applying Geographically Weighted Regression to real estate market analysis and appraisal process. GWR is the explorative technique of spatial statistics enabling direct modeling of spatial heterogeneity by local fitting regression models. Application GWR results in set of regression parameters for each localization from the data set (real estate). These parameters make a basis for mapping non - stationarity of regression relationship, saying otherwise allow to map spatial variation in regression parameters. This kind of mapping brings to mind immediately taxation zones and taxation maps used in mass appraisal process.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2007, 1, 2; 59-68
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza trendu zmiany cen nieruchomości w czasie
    The research of properties market prices in the aspect of time influence
    Autorzy:
    Klajn, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385302.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    model regresji
    model postaci iloczynowej
    model interwałowy
    atrybuty
    analiza
    regression model
    ratio form model
    interval model
    attribute
    researches
    analysis
    Opis:
    W artykule przedstawiono analizę kształtowania się ceny transakcyjnej w czasie, którą przeprowadzono dla bazy lokali mieszkalnych, usytuowanych w dzielnicy Krowodrza w Krakowie, które w okresie od września 2004 r. do października 2005 r. były przedmiotem obrotu rynkowego. W celu zbadania trendu zmian cen transakcyjnych w czasie wykorzystano model regresji, model postaci iloczynowej oraz model interwałowy. W pierwszej części przeprowadzono obliczenia w oparciu o całą bazę zawierającą dane o 307 lokalach mieszkalnych. Uzyskane wyniki, wskazały na mały udział czasu w samodzielnym wyjaśnianiu zmienności cen transakcyjnych, który w przypadku modelu regresji nieliniowej wyniósł 26%, a w modelu postaci iloczynowej - 3%. W modelu interwałowym średnie odchylenie standardowe cen transakcyjnych wyniosło 60,78 zł/m2 ze średnim rozproszeniem równym 0,31. W związku z tym w dalszej części, wprowadzono kolejny atrybut jakim jest lokalizacja oraz dokonano na jego podstawie podziału bazy nieruchomości na 5 grup według przynależności do obrębów ewidencyjnych. Dla każdej z tych grup przeanalizowano trend zmiany ceny transakcyjnej w czasie, posługując się modelem regresji oraz postaci iloczynowej. Uzyskane wyniki prowadzą do wniosku, iż czas samodzielnie w małym stopniu wyjaśnia zmienność ceny transakcyjnej, stąd konieczne jest rozpatrywanie charakteru tych zmian z uwzględnieniem innych atrybutów nieruchomości.
    The article presents the analysis of properties market prices in the aspect of time influence, which is showed for data base containing information about apartments, situated in Krowodrza district in Kraków, which where the subject of market transaction from September 2004 till October 2005. In research of time influence on market price of properties, are used three models: regression model, interval model and ratio form model. First part, present calculations based on all data base of 307 apartments. The results shows small part of time in individual explaining the changes of properties prices which equal 26 % in regression model and 3% in ratio form model. In interval model average variation equal 60.78 PLN/m2 with average dispersion 0.31. In connection with it, in further calculations was used one more attribute-location, all data base was divided on 5 groups based on their belonging to cadastre districts. In each of this group, was analysed time influence on market price of properties using nonlinear regression model and ratio form model. Received results shows that time has small individual part in explaining changes of the properties prices that is why the character of these changes should be analysed with other attributes of property.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2007, 1, 2; 45-58
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Weryfikacja modelu regresji wielorakiej na przykładzie nieruchomości rekreacyjnych gmin: Gródek nad Dunajcem i Łososina Dolna
    Verification of regression based on the Gródek nad Dunajcem and Łososina Dolna community
    Autorzy:
    Hajduk, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385362.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    nieruchomość
    model matematyczny
    analiza statystyczna
    property
    mathematical model
    statistic analysis
    Opis:
    Analiza statystyczna z wykorzystaniem programów Statistica i Excel pozwala na stwierdzenie istotności cech i czynników kształtujących rynek nieruchomości rekreacyjnych. Zarówno model ekonometryczny, jak i struktura badania zbiorowości mają istotny wpływ na wyodrębnienie najważniejszych cech wpływających na wartość nieruchomości rekreacyjnych. Stworzony model może być stosowany do prognozowanie przyszłej wartości nieruchomości.
    Statistical analysis witch using of programs such as Statistica and Excel, allows affirming the importance of features and factors which shape recreational properties market. Both econometric model and examination procedure have essential impact on separating the most crucial features which influence on value of recreational properties. The created model can be forecasting future value of property.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2007, 1, 1; 55-66
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies