Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Abstract By incorporating temporal effects into the geographically weighted regression (GWR) model, an extended GWR model, geographically and temporally weighted regression (GTWR), has been developed to deal with both spatial and temporal nonstationarity simultaneously in real estate market data. Unlike the standard GWR model, GTWR integrates both temporal and spatial information in the weighting matrices to capture spatial and temporal heterogeneity. The GTWR design embodies a local weighting scheme wherein GWR and temporally weighted regression (TWR) become special cases of GTWR. In order to test its improved performance, GTWR was compared with global ordinary least squares, TWR, and GWR in terms of goodness-of-fit and other statistical measures using a case study of residential housing sales in the city of Calgary, Canada, from 2002 to 2004. The results showed that there were substantial benefits in modeling both spatial and temporal nonstationarity simultaneously. In the test sample, the TWR, GWR, and GTWR models, respectively, reduced absolute errors by 3.5%, 31.5%, and 46.4% relative to a global ordinary least squares model. More impressively, the GTWR model demonstrated a better goodness-of-fit (0.9282) than the TWR model (0.7794) and the GWR model (0.8897). McNamara's test supported the hypothesis that the improvements made by GTWR over the TWR and GWR models are statistically significant for the sample data. Keywords: geographically and temporally weighted regressiongeographically weighted regressionspatial nonstationaritytemporal nonstationarityhousing priceCalgary Acknowledgments This research is funded by the Hong Kong Research Grants Council (RGC) under CERG project no. CUHK 444107 and the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) of Canada under discovery grant no. 312166-05. Their support is gratefully acknowledged. We also thank the two anonymous reviewers for their insightful comments that have been very helpful in improving this article.
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La notice
- Revue
- International Journal of Geographical Information Systems
- Thématique
- Housing Market and Economics
- Domaine
- Economics, Econometrics and Finance
- Établissements canadiens
- University of Calgary
- Organismes subventionnaires
- Chinese University of Hong Kong
- Mots-clés
- Ordinary least squaresGeographically Weighted RegressionWeightingStatisticsSample (material)Regression analysisSpatial variabilityEconometricsGoodness of fitGeographyRegressionSpatial analysisCartographyComputer scienceMathematics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui