Analysis of the various factors impact on apartment and dwelling house prices in the Pomurska region
Notice bibliographique
Résumé
This degree dissertation presents basic terms in the field of the real estate market. Beside \ntheoretical terms, the paper encloses a real estate market analysis in the third quarter of the \nyear 2009 in the Pomurska region. According to data on the real estate market portals, the \nlocal communities for tourism and areas of administration centres have carried out basic \nstatistical analyses, the difference between arithmetic means, correlation analysis and the \nanalysis of factors affecting the prices of apartments and dwelling houses. Included factors for \napartments are their size, age and floor. As for the dwelling houses, there are the size of a \nhouse, the size of a surface area and the hypothetical surface area. The results of this degree \ndissertation are the evaluated impacts of factors on the apartment and dwelling house prices. \nThe highest impact on a square metre has the age of the apartment. It is followed by the size \nand floor. The highest impact on house dwelling prices have the age and size of a house, \nfollowed by the surface area size and hypothetical surface area. Only this way calculated \nimpacts of the factors on the real estate values can be used as adjustment factors to evaluate \nthe market value of the apartments and dwelling houses in the Pomurska region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».