The first regression includes all t

The first regression includes all the variables mentioned earlier except for for the neighborhood effect variable. The results of this regression are reported in Table 4. The number of bedrooms, existence of a formal dining room, age of the house, whether the garage(s) are attached or not, and whether the house has a deck or patio are some of the variables that are not significant. I experimented with the functional form on the age variable, thinking it may be quadratic rather than linear but the results were the same. The variables that were significant at the 95% level are in bold. The insignificance of the attached garage variable is very surprising because I expected a homebuyer would be willing to pay a premium to not have to go outside on cold winter mornings. The fact that it get so cold in the area might explain why the fireplace variable was so high and statistically significant. The regression shows that each additional fireplace adds about $14,000.00 (almost 10% of the mean) to the price of the house. Other surprising results are that the number of bedrooms and the age of the house are statistically insignificant. The F-statistic is 178.1344, much higher than the critical value of F. The Adjusted R-Squared is 0.751468, so the equation explains approximately 75% of the variation in price.
The location variable turned out to be insignificant. The insignificance of this variable means that whether the house is in Fargo or Moorhead does not matter to homebuyers. These results did not support my hypothesis that there would be a premium to purchase a house in Fargo. The Law-of-One-Price holds and the differences in income and property taxes seem to offset each other

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การถดถอยครั้งแรกรวมถึงตัวแปรทั้งหมดที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ยกเว้นสำหรับตัวแปรผลย่าน ผลของการถดถอยนี้มีรายงานในตารางที่ 4 จำนวนห้องนอน การดำรงอยู่ของห้องอาหารอย่างเป็นทางการ อายุของบ้าน ไม่ว่า garage(s) จะแนบ หรือไม่ และบ้านมีรั้วเป็นส่วนหนึ่งของตัวแปรที่ไม่สำคัญ ผมทดลองกับแบบฟอร์มที่ทำงานตัวแปรอายุ คิดมันอาจจะกำลังสอง มากกว่าเชิงเส้น แต่ผลได้เหมือนกัน ตัวแปรที่มีนัยสำคัญที่ระดับ 95% จะเป็นตัวหนา มันของตัวแปรโรงรถแนบเป็นน่าแปลกใจมาก เพราะผมคาดว่า homebuyer ยินดีจ่ายเบี้ยประกันจะไม่ต้องไปข้างนอกในตอนเช้าหนาวเย็น ความจริงที่ได้รับดังนั้นเย็นในพื้นที่อาจอธิบายทำไมแปรเตาไฟได้สูง และมีนัยสำคัญทางสถิติ การถดถอยแสดงว่า เตาผิงแต่ละเพิ่มเติมเพิ่มประมาณ $14,000.00 (เกือบ 10% ของค่าเฉลี่ย) กับราคาของบ้าน อื่น ๆ ผลลัพธ์ที่น่าแปลกใจจำนวนของห้องนอนและอายุของบ้านไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ สถิติ F คือ 178.1344 สูงกว่าค่าที่สำคัญของเอฟ ปรับ R Squared เป็น 0.751468 ดังนั้นสมการอธิบายประมาณ 75% ของการเปลี่ยนแปลงราคาตัวแปรตำแหน่งเปิดออกมาจะไม่มีนัยสำคัญ มันของตัวแปรนี้หมายความ ว่า ไม่ว่าบ้านใน Fargo หรือเดนท์กรุงเทพไม่สำคัญหมู่ซื้อบ้าน ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่สนับสนุนสมมติฐานของฉันจะได้พรีเมี่ยมซื้อบ้านใน Fargo ถือกฎหมายของหนึ่งราคา และความแตกต่างในรายได้และภาษีทรัพย์สินที่ดูเหมือนจะ ตรงข้ามกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถดถอยครั้งแรกรวมถึงตัวแปรทั้งหมดที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ยกเว้นสำหรับตัวแปรผลกระทบพื้นที่ใกล้เคียง ผลของการถดถอยนี้จะมีการรายงานในตารางที่ 4 จำนวนห้องนอน, การดำรงอยู่ของห้องรับประทานอาหารอย่างเป็นทางการอายุของบ้านไม่ว่าจะเป็นที่จอดรถ (s) ที่แนบมาหรือไม่และไม่ว่าจะเป็นบ้านมีดาดฟ้าหรือชานบ้านเป็นบางส่วน ของตัวแปรที่ไม่ได้อย่างมีนัยสำคัญ ผมทดลองที่มีรูปแบบการใช้งานตัวแปรอายุคิดว่ามันอาจจะเป็นกำลังสองมากกว่าเชิงเส้น แต่ผลที่ได้เหมือนกัน ตัวแปรที่มีนัยสำคัญที่ระดับ 95% ในกล้าได้กล้าเสีย เล็กน้อยของตัวแปรโรงรถที่แนบมาเป็นที่น่าแปลกใจมากเพราะผมคาดว่า homebuyer จะยินดีที่จะจ่ายเบี้ยประกันภัยไม่ต้องออกไปข้างนอกในช่วงเช้าที่หนาวเย็น ความจริงที่ว่ามันได้รับความเย็นดังนั้นในพื้นที่อาจจะอธิบายได้ว่าทำไมตัวแปรเตาผิงจึงสูงและนัยสำคัญทางสถิติ ถดถอยแสดงให้เห็นว่าแต่ละเตาผิงเพิ่มเติมเพิ่มประมาณ $ 14,000.00 (เกือบ 10% ของค่าเฉลี่ย) ราคาของบ้าน ผลที่น่าแปลกใจที่อื่น ๆ ที่มีจำนวนห้องนอนและอายุของบ้านที่มีนัยสำคัญทางสถิติ F-สถิติ 178.1344 คือสูงกว่ามูลค่าที่สำคัญของเอฟปรับ R-Squared เป็น 0.751468 ดังนั้นสมอธิบายประมาณ 75% ของการเปลี่ยนแปลงในราคา.
ตัวแปรสถานที่เปิดออกมาจะไม่มีนัยสำคัญ เล็กน้อยของตัวแปรนี้หมายความว่าไม่ว่าจะเป็นบ้านที่อยู่ใน Fargo Moorhead หรือไม่สำคัญกับผู้ซื้อบ้าน ผลการเหล่านี้ไม่ได้สนับสนุนสมมติฐานของฉันที่จะมีพรีเมี่ยมที่จะซื้อบ้านใน Fargo ได้ กฎหมายของราคาเดียวถือและความแตกต่างในรายได้และภาษีทรัพย์สินดูเหมือนจะชดเชยแต่ละอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สมการแรกประกอบด้วยตัวแปรทั้งหมดที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ยกเว้นสำหรับผลย่านแปร ผลลัพธ์ของขั้นตอนนี้จะมีการรายงานในตารางที่ 4 จำนวนห้องนอน การดำรงอยู่ของห้องรับประทานอาหารอย่างเป็นทางการ อายุของบ้าน ไม่ว่าโรงรถ ( s ) จะติดหรือไม่ และไม่ว่าบ้าน มีดาดฟ้าหรือลานเป็นบางส่วนของตัวแปรที่มีความ ผมทดลองกับรูปแบบการทำงานในยุคตัวแปร คิดว่ามันอาจจะมากกว่ากำลังสองเชิงเส้น แต่ผลลัพธ์ที่ได้เหมือนกัน ตัวแปรที่สำคัญในระดับ 95% อยู่ในตัวหนา ในความว่างเปล่าของโรงรถแนบตัวแปรที่น่าแปลกใจมากเพราะผมคาดหวังย่อยจะยินดีที่จะจ่ายเบี้ยประกันภัยไม่ต้องออกไปข้างนอกในเช้าฤดูหนาวที่หนาว ความจริงที่ว่ามันทำให้หนาว ในพื้นที่ที่อาจอธิบายได้ว่าทำไมเตาผิงตัวแปรจึงสูง อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ สถิติแสดงให้เห็นว่าแต่ละเตาผิงเพิ่มเติมเพิ่มประมาณ $ 14000.00 ( เกือบ 10 % ของค่าเฉลี่ย ) ราคาของบ้าน ผลลัพธ์ที่น่าประหลาดใจอื่น ๆที่จำนวนของห้องนอนและอายุของบ้านจะแตกต่างกันเล็กน้อย การ f-statistic เป็น 178.1344 มากสูงกว่าค่าวิกฤติของ เอฟ ปรับ r-squared เป็น 0.751468 ดังนั้นสมการที่อธิบายถึงประมาณ 75% ของการเปลี่ยนแปลงในราคาสถานที่แปรกลับกลายเป็นไม่สำคัญ ส่วนความสำคัญของตัวแปรนี้หมายถึงว่า บ้านอยู่ใน ฟาร์โก หรือมุร์เฮดไม่ได้สำคัญสำหรับผู้ซื้อบ้าน . ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่สนับสนุนสมมุติฐานว่า จะมีพรีเมี่ยมเพื่อซื้อบ้านในฟาร์โก . กฎราคาเดียวและมีความแตกต่างในรายได้และภาษีทรัพย์สินที่ดูเหมือนจะตรงข้ามกัน