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, fin- ished 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 บันทึกธรรมชาตินอกจากนี้ยังใช้ สำหรับตัวแปรระยะ และ ขุดมาก ครีบ-ished ตารางฟุต และดูตัวแปรพื้นที่ตั้งแต่ผลของตัวแปรเหล่านี้ราคาขายบ้านคาดว่าจะลดลงเพิ่มขึ้นระดับลักษณะเหล่านี้ รายละเอียดเกี่ยวกับขั้นตอนการประเมินและตัวแปรอธิบายไว้ด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

lnPi = 0 + + 1Si 2Ni + + 3Qi εi
ที่พี่เป็นราคาของทรัพย์สิน I, ศรีเป็นเวกเตอร์ของพัสดุและลักษณะทั่วไปฤทธิ์โครงสร้างของการเช่าอสังหาริมทรัพย์ (เช่นขนาดล็อตจำนวนห้องพักอายุบ้านสไตล์) Ni เป็นเวกเตอร์ของลักษณะพื้นที่ใกล้เคียง (เช่นอัตราการเกิดอาชญากรรมย่านความหนาแน่นของประชากรรายได้ครัวเรือน) ฉีเป็นเวกเตอร์ของลักษณะทางสิ่งแวดล้อม (เช่นใกล้กับทะเลสาบใกล้กับพื้นที่เปิดมุมมอง) และεiเป็นคำที่ผิดพลาด เข้าสู่ระบบตามธรรมชาติของมูลค่าการขายที่บ้านเป็นตัวแปรตาม บันทึกธรรมชาตินอกจากนี้ยังถูกนำมาใช้สำหรับตัวแปรระยะทางและพื้นที่เพาะปลูกมาก fin- ตารางฟุต ished และตัวแปรดูพื้นที่ตั้งแต่ผลของตัวแปรเหล่านี้เกี่ยวกับราคาขายบ้านที่คาดว่าจะลดลงด้วยการเพิ่มขึ้นของระดับลักษณะเหล่านี้ รายละเอียดเกี่ยวกับขั้นตอนการประเมินและตัวแปรอธิบายไว้ด้านล่าง