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NTIS 바로가기Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.26 no.3, 2015년, pp.561 - 568
이우정 (계명대학교 통계학과) , 박철용 (계명대학교 통계학과)
In this study we predict apartment prices per unit in Daegu-Gyeongbuk areas by spatial lag and spatial error models, both of which belong to so-called spatial regression model. A spatial weight matrix is constructed by k-nearest neighbours method and then the models for the apartment prices in March...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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공간가중행렬은 무엇으로 나뉘는가? | 이 때 공간회귀모형에서 공간적 자기상관에 대한 정보를 가장 많이 담고 있는 것이 공간가중행렬이다. 공간가중행렬은 크게 인접성 측도와 거리 측도로 나뉘는데, 본 연구에서는 거리 측도 중 k-최근접이웃(k-nearest neighbours)을 이용하였다. 공간가중행렬에 대해서는 2절에서 자세한 설명을 할 것이다. | |
공간가중행렬은 어떤 방법인가? | 공간가중행렬 (spatial weight matrix)은 공간종속성을 구조화하는 방법으로서 공간회귀모형의 성능을 좌지우지한다고 할 만큼 중요한 비중을 차지하고 있다. 공간가중행렬을 구축하기 위해서는 인근지역이 설정되어야 한다. | |
어떤 요인들이 상호작용하여 우리나라 주택시장에서 아파트시장이 가장 큰 비중을 차지하게 되었는가? | 우리나라 주택시장에서 가장 큰 비중을 차지하는 것이 아파트시장이다. 베이비붐 세대의 성장으로 젊은 연령층 비중의 증가, 핵가족화의 진전 등은 우리나라의 주택수요가 아파트 중심으로 변화하는 중요한 요인이 되었다. 경제성장으로 인한 중산층의 성장과 이들의 생활양식의 확산, 주거요구의 증대 등도 중요한 사회경제적 요인이 되었다 (Chun, 2002). 이러한 모든 요인들이 상호작용하여 현재 우리나라 주택시장에서 아파트시장은 가장 큰 비중을 차지하게 되었다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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