prilog4 (744305), страница 2

Файл №744305 prilog4 (Моделирование формирования цен на земельные участки Московской области. Кадастровая оценка земель) 2 страницаprilog4 (744305) страница 22016-08-02СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

LS // Dependent Variable is LN(PRICE)

Included observations: 258 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 6.833914 0.771995 8.852277 0.0000

EL 0.274659 0.113736 2.414876 0.0165

WAT 0.102250 0.101090 1.011470 0.3128

GAS -0.269824 0.123725 -2.180837 0.0302

WC 1.386701 0.272211 5.094223 0.0000

TEL -0.126165 0.247928 -0.508879 0.6113

ROAD -0.263684 0.097433 -2.706307 0.0073

FOREST 0.153085 0.104817 1.460500 0.1454

RIVER -0.092636 0.106792 -0.867442 0.3866

LN(SQU) -0.104872 0.103249 -1.015717 0.3108

LN(MKAD) -0.448977 0.158011 -2.841426 0.0049

Z1 1.268978 0.444861 2.852530 0.0047

Z2 0.783478 0.329689 2.376418 0.0183

Z3 0.560067 0.236274 2.370418 0.0186

Z4 0.343136 0.189914 1.806797 0.0720

Z5 0.420487 0.174265 2.412920 0.0166

R-squared 0.569089 Mean dependent var 5.586555

Adjusted R-squared 0.542380 S.D. dependent var 1.004311

S.E. of regression 0.679393 Akaike info criterion -0.713102

Sum squared resid 111.7011 Schwarz criterion -0.492764

Log likelihood -258.0959 F-statistic 21.30673

Durbin-Watson stat 1.764218 Prob(F-statistic) 0.000000

Рязанское направление

LN(PRICE) = 7.1094811 + 0.16835579*EL + 0.36940587*WAT + 0.38951983*GAS + 0.025287291*WC - 0.43966663*TEL - 0.20887966*ROAD - 0.21255317*FOREST + 0.0072907488*RIVER - 0.34645315*LN(SQU) - 0.37529371*LN(MKAD) + 0.51058451*Z1 + 0.002210195*Z2 + 0.59625975*Z3 + 0.24562682*Z4 + 0.015898807*Z5

LS // Dependent Variable is LN(PRICE)

Included observations: 160 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 7.109481 1.387891 5.122507 0.0000

EL 0.168356 0.160979 1.045821 0.2974

WAT 0.369406 0.154677 2.388247 0.0182

GAS 0.389520 0.186274 2.091113 0.0383

WC 0.025287 0.409391 0.061768 0.9508

TEL -0.439667 0.725284 -0.606199 0.5453

ROAD -0.208880 0.146137 -1.429337 0.1551

FOREST -0.212553 0.140521 -1.512604 0.1326

RIVER 0.007291 0.142162 0.051285 0.9592

LN(SQU) -0.346453 0.130100 -2.662979 0.0086

LN(MKAD) -0.375294 0.278704 -1.346566 0.1802

Z1 0.510585 1.312182 0.389111 0.6978

Z2 0.002210 0.758709 0.002913 0.9977

Z3 0.596260 0.545427 1.093198 0.2761

Z4 0.245627 0.289006 0.849903 0.3968

Z5 0.015899 0.297245 0.053487 0.9574

R-squared 0.509948 Mean dependent var 5.404866

Adjusted R-squared 0.458900 S.D. dependent var 0.959028

S.E. of regression 0.705456 Akaike info criterion -0.603182

Sum squared resid 71.66426 Schwarz criterion -0.295664

Log likelihood -162.7756 F-statistic 9.989740

Durbin-Watson stat 2.056788 Prob(F-statistic) 0.000000

Савеловское направление

LN(PRICE) = 0.15833477*EL + 0.1518384*WAT + 0.62200473*GAS + 0.67237521*WC - 0.0365604*TEL - 0.071777355*ROAD + 0.00014905636*FOREST + 0.29555889*RIVER - 0.25845502*LN(SQU) + 1.1255825*LN(MKAD) + 5.416356*Z1 + 3.2842564*Z2 + 2.2102678*Z3 + 1.4237438*Z4 + 1.2809989*Z5

LS // Dependent Variable is LN(PRICE)

Included observations: 167 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

EL 0.158335 0.181054 0.874516 0.3832

WAT 0.151838 0.179730 0.844816 0.3995

GAS 0.622005 0.244504 2.543941 0.0120

WC 0.672375 0.430167 1.563055 0.1201

TEL -0.036560 0.423142 -0.086402 0.9313

ROAD -0.071777 0.163640 -0.438631 0.6616

FOREST 0.000149 0.150200 0.000992 0.9992

RIVER 0.295559 0.143980 2.052774 0.0418

LN(SQU) -0.258455 0.097592 -2.648329 0.0089

LN(MKAD) 1.125582 0.066058 17.03921 0.0000

Z1 5.416356 0.345376 15.68250 0.0000

Z2 3.284256 0.199313 16.47792 0.0000

Z3 2.210268 0.346324 6.382084 0.0000

Z4 1.423744 0.209714 6.788987 0.0000

Z5 1.280999 0.263239 4.866294 0.0000

R-squared 0.350319 Mean dependent var 5.658380

Adjusted R-squared 0.290480 S.D. dependent var 1.055624

S.E. of regression 0.889184 Akaike info criterion -0.149375

Sum squared resid 120.1785 Schwarz criterion 0.130684

Log likelihood -209.4899 F-statistic 5.854357

Durbin-Watson stat 1.367878 Prob(F-statistic) 0.000000

91


Характеристики

Тип файла
Документ
Размер
54,5 Kb
Тип материала
Учебное заведение
Неизвестно

Список файлов реферата

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6532
Авторов
на СтудИзбе
301
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее