Table 1offers the estimation of the

Table 1offers the estimation of the Eq. (3)by
ordinary least squares (OLS) procedure.
2
The set of
explanatory variables accounts for 75% of the price
variance (R
2 =0.748) and theF-ratio test indicates
that the model fits properly. Regarding the partial
significance of each variable, the Student’st-statistic
reveals the housing living area as the variable with
the greatest explanatory power. It is followed by the
variable referring to official protection, the number of
bathrooms, the size of the balcony, the distance from
the nearest green area and, finally, the existence of an
elevator, the type of housing (house or flat), the age, the
number of bedrooms, the existence of a small storeroom and the number of car spaces in the garage. The
signs of the coefficients are as expected (a bigger size
and more bathrooms means a higher price, the existence of a balcony, a storeroom, a garage or an elevator
increases the price while it descends with the distance
from a green area). However, neither the size of the nearest green area nor the views of a garden or a public
park influences the price. The floor where the flat is
located does not seem to condition its selling price
eithe

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตาราง 1offers ประเมิน Eq. (3) โดยขั้นตอนปกติกำลังสองน้อยสุด (OLS)2ชุดของตัวแปรอธิบายบัญชี 75% ของราคาผลต่าง (R2 = 0.748) และบ่งชี้ว่า การทดสอบอัตราการพักใช้ได้ว่า รูปแบบเหมาะสมถูกต้อง บางส่วนเกี่ยวข้องความสำคัญของแต่ละตัวแปร สถิติ Student'stพบบ้านที่นั่งเป็นตัวแปรด้วยพลังอธิบายมากที่สุด ตามด้วยการตัวแปรที่อ้างอิงถึงทางป้องกัน จำนวนห้องน้ำ ขนาดของระเบียง ระยะห่างจากพื้นที่สีเขียวที่ใกล้ที่สุดและ สุดท้าย การดำรงอยู่ของการลิฟท์ ชนิดของการอยู่อาศัย (บ้าน หรือแบน) อายุ การจำนวนห้องนอน การดำรงอยู่ของ storeroom ขนาดเล็กและจำนวนช่องว่างที่รถในโรงรถ ที่สัญญาณของสัมประสิทธิ์จะตามที่คาดไว้ (ขนาดใหญ่และห้องน้ำเพิ่มเติมหมายถึง ราคาที่สูงกว่า มีระเบียง storeroom มี จอดรถ หรือลิฟท์เพิ่มราคาในขณะที่มันทอดกับระยะห่างจากพื้นที่สีเขียว) อย่างไรก็ตาม ไม่ขนาดของพื้นที่สีเขียวที่ใกล้ที่สุดหรือมุมมองของสวนสาธารณะสวนมีผลต่อราคา พื้นที่แบนที่เป็นอยู่ดูเหมือนไม่ได้ เงื่อนไขของราคาขายeithe

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตาราง 1offers ประมาณสมการที่ (3)
โดยสองน้อยที่สุด(OLS) ขั้นตอน.
2
ชุดของบัญชีตัวแปรอธิบาย 75% ของราคาแปรปรวน(R 2 = 0.748) และการทดสอบการ theF อัตราส่วนแสดงให้เห็นว่ารูปแบบที่เหมาะกับอย่างถูกต้อง บางส่วนเกี่ยวกับความสำคัญของตัวแปรแต่ละStudent'st-สถิติที่เผยให้เห็นพื้นที่ใช้สอยที่อยู่อาศัยที่เป็นตัวแปรที่มีอำนาจอธิบายที่ยิ่งใหญ่ที่สุด มันจะตามด้วยตัวแปรหมายถึงการป้องกันอย่างเป็นทางการจำนวนของห้องน้ำขนาดของระเบียงที่ระยะทางจากพื้นที่สีเขียวที่ใกล้ที่สุดและในที่สุดการดำรงอยู่ของที่ลิฟท์, ประเภทของที่อยู่อาศัย (บ้านหรือแบน) ที่ อายุจำนวนห้องนอน, การดำรงอยู่ของห้องเก็บของขนาดเล็กและจำนวนพื้นที่เช่าในโรงรถ สัญญาณของค่าสัมประสิทธิ์จะเป็นไปตามคาด (ขนาดที่ใหญ่กว่าและมีห้องน้ำมากขึ้นหมายถึงราคาที่สูงขึ้น, การดำรงอยู่ของระเบียงเป็นห้องเก็บของที่จอดรถหรือลิฟท์เพิ่มขึ้นของราคาในขณะที่มันลงมากับระยะทางจากพื้นที่สีเขียว) แต่ไม่ขนาดของพื้นที่สีเขียวที่ใกล้ที่สุดหรือมุมมองของสวนหรือสาธารณะสวนสาธารณะที่มีอิทธิพลต่อราคา ชั้นที่แบนจะอยู่ไม่ได้ดูเหมือนจะสภาพราคาขายeithe

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตาราง 1offers การประเมินของอีคิว
( 3 ) โดยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด ( OLS ) ขั้นตอน .
2

ชุดของตัวแปรอธิบายบัญชีสำหรับ 75% ของผลต่างราคา
( r
2 = 0.748 ) และการทดสอบอัตราส่วน thef บ่งชี้
ที่รูปแบบเหมาะกับอย่างถูกต้อง เกี่ยวกับความสำคัญของตัวแปรแต่ละตัวบางส่วน

, student'st-statistic เผยที่อยู่อาศัยพื้นที่ใช้สอยเป็นตัวแปรกับ
ความสามารถที่ยิ่งใหญ่ที่สุดมันเป็นตามด้วย
ตัวแปรหมายถึงการคุ้มครอง จำนวน
ห้องน้ำขนาดของระเบียง ระยะทางจาก
พื้นที่สีเขียวที่ใกล้ที่สุด และ สุดท้าย การมีอยู่ของ
ลิฟต์ , ประเภทของที่อยู่อาศัย ( บ้านหรือแบน ) , อายุ ,
จำนวนห้องนอน , การดำรงอยู่ของห้องเก็บของขนาดเล็กและจำนวนเป็นรถในโรงรถ
ร่องรอยของน้ำที่คาดว่าจะเป็น (
ขนาดใหญ่และห้องน้ำเพิ่มเติมหมายถึงราคาที่สูงขึ้น , มีระเบียง ห้องเก็บของ มีโรงรถ หรือลิฟต์
ราคาที่เพิ่มขึ้นในขณะที่มันลงมากับระยะทาง
จากพื้นที่สีเขียว ) อย่างไรก็ตาม ด้วยขนาดของพื้นที่สีเขียวที่ใกล้ที่สุด หรือ วิวสวน หรือ สวนสาธารณะ
มีอิทธิพลต่อราคา พื้นแบนคือที่ไหน
อยู่ไม่ได้ดูเงื่อนไขของการขาย eithe
ราคา