УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:   орноушенко ≈. .
Ќазвание:  ћассова€ оценка многопараметрических объектов при диапазонном задании зависимой переменной
¬ыпуск:  69
–убрика:  —истемный анализ
√од:  2017
Ѕиблиографи€:   орноушенко ≈. . ћассова€ оценка многопараметрических объектов при диапазонном задании зависимой переменной // ”правление большими системами. ¬ыпуск 69. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2017. —.6-20. URL: https://doi.org/10.25728/ubs.2017.69.1
 лючевые слова:  регрессионна€ модель, массова€ оценка, диапазонна€ целева€ переменна€, классификаци€
 лючевые слова (англ.):  regression model, mass appraisal, range target variable, classification
јннотаци€:  ћассова€ оценка объектов в рамках статистического подхода проводитс€ путем построени€ различных регрессионных моделей и использовани€ итерационных процедур дл€ нахождени€ коэффициентов этих моделей. ѕрактическое применение таких моделей может быть сопр€жено с определенными трудност€ми (прежде всего из-за слабой помехоустойчивости и моделей, и процедур). ¬ данной работе рассматриваетс€ переход от непрерывной зависимой переменной регрессионной модели к дискретной (диапазонной), что не требует нахождени€ коэффициентов модели и повышает еЄ помехоустойчивость. ѕри этом вместо итерационных процедур можно примен€ть любой алгоритм классификации. ¬ работе предлагаетс€ несложный алгоритм классификации, обладающий р€дом важных особенностей. –абота алгоритма показана на практическом примере массовой оценки квартир в различных районах г. —очи.
јннотаци€ (англ.):  Statistical mass appraisal of objects is carried out by constructing various regression models and using iterative procedures to find the coefficients of these models. Practical application of such models can be fraught with certain difficulties (first of all, due to weak noise immunity of these models). In this paper, it is proposed in mass appraisal to move from a continuous dependent variable of regression model to a discrete one, which does not require finding the coefficients of the model and increases its noise immunity. Instead of iterative procedures, any classification algorithm can be used in this case. In comparison with the regression model, classification is a more convenient tool in practical applications, because various information processing mechanisms implemented in appropriate algorithms can be used. In connection with the unsatisfactory quality of the cadastral valuation of real estate conducted earlier in the Russian Federation, a course has been chosen by the Ministry of Economic Development to form and evaluate so called price zones. The value of the price range within the zone depends on the properties of the objects entering the zone. In this regard, the choice a discrete dependent variable in models can be practically used in the formation of price zones. In paper, we offer a simple classification algorithm for the formation of price zones. Application of the algorithm is shown by the practical example of a classification of apartments in various districts of Sochi.

в формате PDF
ќбсудить статью в »нтернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 915, загрузок: 320, за мес€ц: 33.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены