Notice bibliographique
Résumé
In 1997, 100,000 cases exceed the total number of auction case after IMF. And 10 trillion exceed the scale of a market of the real estate auction. In addition, In 2011, 1 quarter, the non-performing loans ratio of the bank is the tendency that 1 trillion of previous quarter contrast increases. the real estate auction is various. There are lots of the variable elements and the peoples undergo many crosses in the auction participation. Therefore, in this research, the conform tries to be presented so that the winning bid decision factor of the real estate auction is investigated and the bidder is able to make the reasonable decision-making which is not subjective decision-making in the complicated real estate auction market. In this research, the winning bid crystal started the assumption that it referred to the independent variable of the preceding researches and it is affected by the internal of the auction and external factor the research with the premise.The time horizon of the research was 11 months in 2010. The spatial range built data with the goods of Seoul eastern district court. By using the logistic regression analysis as the method of study, it analyze empitically. The more the result lowest price of the analysis was low, the more the contract price was high, the more the lowest price to contract price was high, the more the earth scale was small, it was exposed to be influenced by the winning bid crystal as the auction application subject was the person.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».