A typical approach to predicting ou

A typical approach to predicting out-of-sample real estate data is the hedonic approach. Thus far, many
empirical studies have suggested that considering spatial dependence among observations or error terms
can enhance predictive accuracy [1]. Three major research fields that consider spatial dependence are
spatial econometrics [2], spatial statistics [3], and semiparametric statistics [4]. Although the modeling
techniques for considering spatial dependence in these fields are quite similar, they have not been
compared extensively, and the availability of related literature is limited [5]. Some exceptions are the
studies of [6]. In particular, from the viewpoint of spatial prediction, no significant empirical study has
attempted to compare the predictive performance of the numerical models employed in these fields.
Hence, the objective of this study is to empirically compare and discuss the predictive performance of the
models developed in these fields. For this purpose, data on apartment rent and other variables—provided

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีโดยทั่วไปการคาดการณ์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ออกอย่างถูกวิธี hedonic ดังไกล ความ ผลการศึกษาได้แนะนำให้พึ่งพาปริภูมิ considering ระหว่างข้อสังเกตหรือข้อผิดพลาด สามารถเพิ่มความแม่นยำทำนาย [1] งานวิจัยสามฟิลด์ที่พิจารณาพื้นที่การพึ่งพา ปริภูมิ econometrics [2], สถิติพื้นที่ [3], และ semiparametric สถิติ [4] แม้ว่าการสร้างโมเดล เทคนิคการพิจารณาพื้นที่การพึ่งพาในฟิลด์เหล่านี้จะค่อนข้างคล้ายกัน พวกเขาไม่ได้ เปรียบเทียบอย่างกว้างขวาง และความพร้อมของเอกสารข้อมูลที่เกี่ยวข้องคือจำกัด [5] มีข้อยกเว้นบาง การศึกษา [6] โดยเฉพาะอย่างยิ่ง จากแง่มุมของการคาดการณ์พื้นที่ ศึกษาประจักษ์ไม่สำคัญได้ พยายามเปรียบเทียบประสิทธิภาพของรูปแบบตัวเลขลูกจ้างในฟิลด์เหล่านี้คาดการณ์ ดังนั้น วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้เป็นการ เปรียบเทียบ และอภิปรายผลการดำเนินงานงานของ empirically พัฒนารูปแบบในฟิลด์เหล่านี้ สำหรับวัตถุประสงค์นี้ ข้อมูลอพาร์ทเมนท์ให้เช่าและตัวแปรอื่น ๆ ซึ่งมี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการทั่วไปที่จะทำนายออกจากตัวอย่างข้อมูลอสังหาริมทรัพย์เป็นวิธีที่ความชอบ ป่านนี้หลาย
การศึกษาเชิงประจักษ์ได้ชี้ให้เห็นว่าการพิจารณาการพึ่งพาอวกาศท่ามกลางข้อสังเกตหรือข้อตกลงข้อผิดพลาด
สามารถเพิ่มความถูกต้องทำนาย [1] สามสาขาการวิจัยที่สำคัญที่ต้องพิจารณาการพึ่งพาอาศัยเชิงพื้นที่
เศรษฐอวกาศ [2] สถิติเชิงพื้นที่ [3] และสถิติ semiparametric [4] แม้ว่าการสร้างแบบจำลอง
เทคนิคสำหรับการพิจารณาการพึ่งพาอาศัยเชิงพื้นที่ในสาขาเหล่านี้มีความคล้ายคลึงมากที่พวกเขายังไม่ได้รับ
เมื่อเทียบอย่างกว้างขวางและความพร้อมของวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องถูก จำกัด [5] ยกเว้นบางคนมี
การศึกษา [6] โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากมุมมองของการทำนายเชิงพื้นที่ที่ยังไม่มีการศึกษาเชิงประจักษ์อย่างมีนัยสำคัญได้
พยายามที่จะเปรียบเทียบผลการดำเนินงานของการทำนายแบบจำลองเชิงตัวเลขการจ้างงานในสาขาเหล่านี้.
ดังนั้นวัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการสังเกตุการเปรียบเทียบและหารือเกี่ยวกับการคาดการณ์ผลการดำเนินงานของ
รูปแบบการพัฒนา ในสาขาเหล่านี้ เพื่อจุดประสงค์นี้ข้อมูลเกี่ยวกับการให้เช่าอพาร์ทเม้นและอื่น ๆ ตัวแปรให้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการทั่วไปที่จะทำนายจากข้อมูลตัวอย่างอสังหาริมทรัพย์เป็นแนวทางความชอบ . ดังนั้น การศึกษาเชิงประจักษ์มากมาย พบว่า มีการพิจารณาพื้นที่

ในการสังเกตหรือเงื่อนไขข้อผิดพลาดสามารถเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย [ 1 ] 3 สาขาวิจัยสาขาที่พิจารณาพื้นที่พึ่งจะ
เศรษฐมิติเชิงพื้นที่ เชิงสถิติ [ 2 ] , [ 3 ] และสถิติ [ 4 ] semiparametric .ถึงแม้ว่าการพิจารณาเชิงพื้นที่แบบ
เทคนิคในเขตข้อมูลเหล่านี้จะคล้ายกันมาก พวกเขาไม่ได้
เปรียบเทียบอย่างกว้างขวาง และความพร้อมของเอกสารที่เกี่ยวข้อง คือ จำกัด [ 5 ] มีข้อยกเว้นคือ
การศึกษา [ 6 ] โดยเฉพาะจากมุมมองของการพยากรณ์เชิงพื้นที่ไม่พบการศึกษาเชิงประจักษ์ได้
พยายามที่จะเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการทำนายของแบบจำลองเชิงตัวเลขที่ใช้ในเขตข้อมูลเหล่านี้
ดังนั้น วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้ เพื่อใช้เปรียบเทียบและหารือเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำนาย
แบบพัฒนาในเขตข้อมูลเหล่านี้ สำหรับวัตถุประสงค์นี้ ข้อมูลและตัวแปรอื่น ๆ ให้ เช่า อพาร์ทเม้นท์