lnPi =ˇ0 +ˇ1Si +ˇ2Ni +ˇ3Qi +εiwhere

lnPi =ˇ0 +ˇ1Si +ˇ2Ni +ˇ3Qi +εi
where Pi is the price of property i, Si is a vector of parcel and struc- tural characteristics of property i (e.g., lot size, number of rooms, age, house style), Ni is a vector of neighborhood characteristics (e.g., neighborhood crime rate, population density, household income), Qi is a vector of environmental characteristics (e.g., proximity to lakes, proximity to open space, views), and εi is an error term. The natural log of home sale value is the dependent variable. Natural logs were also used for distance variables and for lot acreage, finished square feet, and view area variables since the effect of these variables on home sale price was expected to decline with increased levels of these characteristics. Details on the estimation procedure and variables are described below.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

lnPi = ˇ0 + ˇ1Si + ˇ2Ni + ˇ3Qi + εiPi เป็น ราคาของทรัพย์สิน ศรีเป็นเวกเตอร์ลักษณะพัสดุและ struc tural ของฉัน (เช่น หลายขนาด จำนวนห้อง อายุ แบบบ้าน), Ni เป็นเวกเตอร์ลักษณะย่าน (เช่น ย่านอัตราอาชญากรรม ความหนาแน่น รายได้) Qi เป็นเวกเตอร์ลักษณะสิ่งแวดล้อม (เช่น ใกล้กับทะเลสาบ การเปิดช่องว่าง มุมมอง) และ εi เป็นระยะผิดพลาด บันทึกของค่าขายบ้านจากธรรมชาติเป็นตัว บันทึกธรรมชาติถูกยังใช้ สำหรับตัวแปรระยะ และขุดมาก เสร็จตารางฟุต และตัวแปรที่ตั้งดูเนื่องจากคาดว่าผลของตัวแปรเหล่านี้ราคาบ้านจะลดลงเพิ่มขึ้นระดับลักษณะเหล่านี้ รายละเอียดเกี่ยวกับขั้นตอนการประเมินและตัวแปรอธิบายไว้ด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

lnPi = 0 + + 1Si 2Ni + + 3Qi εi
ที่พี่เป็นราคาของทรัพย์สิน I, ศรีเป็นเวกเตอร์ของพัสดุและลักษณะทั่วไปฤทธิ์โครงสร้างของการเช่าอสังหาริมทรัพย์ (เช่นขนาดล็อตจำนวนห้องพักอายุบ้านสไตล์) Ni เป็นเวกเตอร์ของลักษณะพื้นที่ใกล้เคียง (เช่นอัตราการเกิดอาชญากรรมย่านความหนาแน่นของประชากรรายได้ครัวเรือน) ฉีเป็นเวกเตอร์ของลักษณะทางสิ่งแวดล้อม (เช่นใกล้กับทะเลสาบใกล้กับพื้นที่เปิดมุมมอง) และεiเป็นคำที่ผิดพลาด เข้าสู่ระบบตามธรรมชาติของมูลค่าการขายที่บ้านเป็นตัวแปรตาม บันทึกธรรมชาตินอกจากนี้ยังถูกนำมาใช้สำหรับตัวแปรระยะทางและพื้นที่เพาะปลูกมากตารางฟุตสำเร็จรูปและตัวแปรดูพื้นที่ตั้งแต่ผลของตัวแปรเหล่านี้เกี่ยวกับราคาขายบ้านที่คาดว่าจะลดลงด้วยการเพิ่มขึ้นของระดับลักษณะเหล่านี้ รายละเอียดเกี่ยวกับขั้นตอนการประเมินและตัวแปรอธิบายไว้ด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

lnpi = ˇ 0 + + + ˇ 1si ˇ 2ni ˇ 3qi + εฉันที่ พี คือ ราคาทรัพย์ที่ผมซื่อเป็นเวกเตอร์ของพัสดุและอาคาร - ประเภทลักษณะของทรัพย์สิน ( เช่น ขนาดล็อต จำนวนห้อง อายุ ลักษณะ บ้าน ผม เป็นเวกเตอร์ลักษณะใกล้เคียง เช่น ย่านอาชญากรรมอัตราความหนาแน่น ประชากร รายได้ของครัวเรือน ) , ฉีเป็นเวกเตอร์ คุณลักษณะด้านสิ่งแวดล้อม ( เช่น ใกล้กับ ทะเลสาบ อยู่ใกล้กับพื้นที่เปิดมุมมอง ) และεผมเป็นข้อผิดพลาดอื่น เข้าสู่ระบบธรรมชาติของมูลค่าการขายบ้านคือตัวแปรตาม บันทึกธรรมชาติยังได้ถูกใช้สำหรับตัวแปรระยะทางและมาก acreage ตารางฟุตพื้นที่ดูเสร็จแล้ว และตัวแปรตั้งแต่ผลกระทบของตัวแปรเหล่านี้ในราคา ขายบ้านถูกคาดว่าจะลดลงกับการเพิ่มระดับของลักษณะเหล่านี้ รายละเอียดในขั้นตอนการประมาณค่าและตัวแปรที่อธิบายไว้ด้านล่าง