Resumen

El modelo de regresión ponderada geográficamente a múltiples escalas (MGWR) obtiene diferentes escalas de influencia de diversas variables mejor que el modelo de regresión ponderada geográficamente clásico (GWR). Este artículo estudia las características de precios de transacciones residenciales de segunda mano en el Distrito Nuevo de Binhu aprovechando el modelo de precios hedónicos y el modelo MGWR, y llega a las siguientes conclusiones. (1) Existe una clara correlación espacial positiva y heterogeneidad espacial en el precio de la vivienda de segunda mano en el Distrito Nuevo de Binhu. (2) El número de dormitorios, área, antigüedad de la vivienda y la distancia a la escuela más cercana tienen un efecto pequeño en la escala, por lo que presentan una fuerte heterogeneidad espacial. El estado de la decoración y el piso son variables de escala global, y su heterogeneidad espacial es débil. (3) El número de dormitorios, orientación, estado de la decoración, piso y estructura del edificio afectan positivamente a los

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Modelo; MGWR; Variables; Precio; Heterogeneidad espacial; Precios de viviendas
• Keywords:Model; MGWR; Variables; Price; Spatial heterogeneity; House prices