Detailed Analysis of Texasäó»s Manufactured Housing Growth and Competition
Notice bibliographique
Résumé
Manufactured homes provide a cost-effective alternative for satisfying the growing housing needs. Despite the industry commitment for improvement, manufactured home constitute small share of satisfying the housing demand. Supporting the future growth of this industry through public policy advocacy cannot be achieved without evaluating its historical production and demand trends. Available data from professional and governmental sources lack the ability to provide a granular picture of the characteristics of the industryäó»s manufacturers, customers, and product. Accordingly, this paper attempts to fill this gap by analyzing the available license record data for the manufactured homes in the state of Texas that cover the years from 1982 to 2015. The raw data included around 913,663 records of homes ownership and manufacturing. The data analysis included three main tasks: 1) data processing to integrate this large amount of data and eliminate outliers; 2) analyzing the competition characteristics of Texasäó»s manufactured housing market using descriptive entry and exit metrics; and 3) analyzing demand characteristics of manufactured homes in terms of their physical requirements the relations between their demand volume and inventory times. The conclusions of this paper would provide a more detailed understanding of the manufactured housing industry to support its growth as a viable cost-effective housing option.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».