Spatial and temporal variations in residential housing prices in Beijing
Notice bibliographique
Résumé
During the past 10 years, the real estate industry in Beijing has been manifesting a strongly growing trend. Researching on the distribution of house prices and their tendencies is helpful to grasp and predict the development of the real estate industry and could be used as reference to city planning. 120 records of housing price data in 2005 to 2006 and open prices in 38 developing projects from the first quarter of 2002 to the second quarter of 2008 were used in this study to analyze the spatial and temporal variations of house price with geostatistical methods and nonlinear regression. Results show that there was a very strong autocorrelation among the house prices in Beijing within the range of about 11 km in 2005 to 2006, which can be well fitted with the spherical model. The isogram of the house prices formed a group of homocentric ellipses, with their long axis extending NW-SE, and the house prices decreased from the center to the periphery. The spatial pattern of house prices in Beijing changed obviously from 2003 to 2006. Although both the spatial patterns for the two periods were homocentric ellipses, the shapes of the ellipses and the directions of the axes changed greatly. And there were more imbalances in 2005 to 2006. The house prices in the Huilongguan-Qinghe residential zone, an example of the typical real estate industry in Beijing, kept growing from 2002 to 2008 and could be fitted with exponential growth model.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».