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그 여분의 침실은 얼마나 많은 가치를 추가합니까? (이해 회귀)
박사 키잉 너희
가장 간단한 용어로,부동산 감정 평가사는 속성의 공정 시장 가치를 평가—속성의 기능의 다양한 배열의 값을 집계 한 숫자,양적 모두(침실과 욕실의 수,평방 피트,로트 크기,차고의 수,기타.)및 질적(전망,거리 장면,위치 등). 그렇죠?
이 값을 근사화하는 한 가지 방법은 종속 변수(이 경우 속성 값)와 기능 예측 변수(예:욕실 수 또는 총 거실 면적)간의 관계를 연구하기위한 데이터 분석 도구 인 회귀 방법을 사용하는 것입니다. 이 기사는 회귀가 가장 일반적인 두 가지 유형 인 단순 회귀와 다중 선형 회귀에 초점을 맞추어 평가 정확도를 높일 수있는 방법을 보여줍니다.
단순 선형 회귀 분석
단순 선형 회귀 분석은 하나의 예측 변수와 하나의 종속 변수 만 사용하는 간단한 회귀 접근법입니다. 예를 들어,거실 영역을 유일한 예측 변수로 사용하여 속성 값을 추정 할 수 있고 거실 영역과 속성 값 간의 연관성이 선형 적으로 관련되어 있다고 생각되면 간단한 선형 회귀 분석을 사용하여 값을 추정 할 수 있습니다.예를 들어,예측 구조는 다음과 같이 표현 될 수 있습니다.
이 경우 기능은 독립 변수이고 예측은 응답 변수입니다. 여기서”미디엄”과”비”는 이 방정식으로 만든 그래프의”기울기”와”절편”입니다. 절편은 피처가 0 인 경우(예:주체 속성에 차고가 없는 경우)예측이 가능한 위치입니다. 기울기는 기능의 각 단위 변경에 대한 속성 값의 증가 또는 감소입니다(예:추가 또는 뺀 모든 평방 피트에 대한 속성 값 변경 금액).
다음 예를 고려하십시오. 우리는 단일 가족 거주지의 가치를 예측하기를 원하며 거실 공간,침대 수 및 욕조 수와 같은 기본 정보를 알고 있습니다. 아래 표와 같이,우리는 지난 6 개월 이내에 판매 다섯 가장 유사한 속성을 식별,하우스 카나리의 사전 계산 된 컴포지션 분석을 사용하여.
(이야기는 아래에 계속)
(유사성은 속성 유형(속성 유형 또는 기타),속성 특징 및 해당 속성과 대상 속성 사이의 지리적 거리에 따라 결정됩니다. 각 속성은 침실의 동일한 번호를 가지고 있기 때문에,이 기능은 고정 상수로 이외의 이러한 속성 중 가격에 영향을주지 않습니다. 그러나 가격 변동,,명확 하 게 생활 영역 및 화장실의 수와 연결 됩니다.
아래 그림은 부동산 가격과 거실 공간 또는 각 부동산의 욕조 수 사이의 관계를 보여줍니다(그림 1 및 2 참조). 각 그래프에서 수직 갈색 선이 가로 축에 닿는 점은 해당 피처에 대한 주제 속성 값(거실의 경우 3,137,욕실의 경우 3.0)을 보여줍니다. 파란색 선은 부동산 가격과 적절한 피처 간의 예측 관계를 보여주는 단일 예측 선형 회귀선입니다.
(이야기는 아래에 계속)
(이야기 계속)
플롯 1 에서,예를 들어,가격과 생활 영역 사이의 예측 관계는 다음과 같이 표현된다:가격=200,323+147*생활 영역. 3,137 평방 피트를 측정하는 주제 속성에 대해 이는 예측 가격이$661,462: $661,462 = ($200,323 + $147 * 3137) 이 그림은 그림 1 그래프에서 파란색 점으로 표시됩니다. 회귀선(147)의”기울기”는 단가 값,즉 각 추가 평방 피트(그림 1)에 대한 가격 조정을 측정합니다. 그러나,우리는 대신 우리의 예측으로 욕실의 수를 사용하는 경우,대상 속성의 예측 가격은$553,000 (-$1,241,000 + $598,000 * 3.0 = $553,000). 예측 가격의 이러한 불일치($661,462 및$553,000)는 동일한 속성의 다른 피처에 대해 간단한 선형 회귀 공식을 사용할 때 일반적입니다(위의 그림 2 그래프 참조).
대상 속성의 실제 가격은$607,000 이며 각 그래프에서 갈색 별 모양으로 표시됩니다. 결과적으로 두 추정치에 대한 오류는 원시 달러로 표시되는지 여부에 관계없이 반대 방향 임에도 불구하고 거의 동일합니다($607,000 – $661,462 = -$54,462 그리고$607,000-$553,000=$54,000,각각)또는 백분율로(-$54,462/$607,000 = – 9 $54,000/$607,000=각각 9%).
단순 선형 회귀 분석을 사용하여 다중 선형 회귀 분석을 통해 감정인은 속성 값의 가장 중요한 예측 변수를 사용하여 평가 분석을 수행 할 수 있습니다. 그러나 가장 중요한 예측 변수가 명확하지 않은 경우 어떻게해야합니까? 예를 들어,주어진 분석에서 3 개의 침실 단위 모두가 다른 수의 욕실,다양한 총 거실 공간을 가지고 있거나 그 중 몇 개만 수영장을 가지고 있다면 어떨까요? 여러 선형 회귀 분석을 사용하여 여러 예측 변수가 속성 값에 미치는 영향을 단일 계산과 비교할 수 있습니다.
예를 들어,위의 데이터를 통해 우리는 거실 공간과 욕실 수를 모두 기준으로 가격을 회귀 할 수 있습니다:가격=-$1,309,770–$125*거실 공간+$744,918*욕조.
대상 속성의 기능 값을 연결하면 예상 가격은$532,859 이며$74,141 또는 12%의 오류가 발생합니다. 이 예측의 오류는 스레드에서 고려 된 오류보다 더 나쁘지만 걱정하지 마십시오.).
첫째,우리는 예측 변수들 사이의 관계를 고려하고 위의 방정식의 글자들이 어떤 정보를 전달하는지 이해해야 한다. 예를 들어,계수-$125 거실에 대 한 말한다,화장실의 고정된 수에 대 한 증가 생활 영역 1 평방 피트 실제로 감소 속성 가격$125—부자연 스러운 것! 그러나 위의 표를 보면 3.5 개의 욕실에 대해 두 가지 속성 만 볼 수 있습니다. 3,101 평방 피트를 가진 사람은 4,024 평방 피트의 재산보다 실제로 더 비쌉니다($951,000). 3.0 욕실이있는 세 가지 속성의 경우 거실 공간(2690,3080,3155)은 가격과 정확히 관련이 없습니다($521,000, $451,000, $687,000) 어느 쪽이든.
(이야기는 아래에 계속)
(이것은 우리의 데이터에서,우리가 반응 가격과 욕실의 다른 번호와 속성에 대한 예측 거실 공간 사이에 다른 선형 관계를 가지고 있다는 것을 의미한다. 따라서 아래의 다음 그래프에서 검은 색 선(욕조가있는 회귀선=3.0)과 빨간색 선(욕조가있는 회귀선=3.5)은 실제로 반대 추세를 보여줍니다. 이 경우 두 예측 변수 모두 가격에 대해 순수하게 첨가되지 않습니다-하나의 증가가격의 증가를 즉시 의미하지는 않습니다. 이에 대한 해결책은 다른 용어를 추가하는 것입니다,거주 지역*욕조의 수,이는 예측 자의 상호 작용을 나타냅니다.
(이야기는 아래에 계속)
(이야기는 계속됩니다)
우리의 데이터에 대해 예측 관계는 다음과 같이 표현 될 것입니다:
가격=-$9,590,000+$2,552*거실+3,202,000*욕실-791
*거실*욕실
이것은$577,523 의 목표 부동산 예측을 산출하며,이는 다음과 같은 오류가 있습니다$29,477 ($607,000 – $577,523 = $29,477) 그리고 지금까지 가장 적합 5%의 상대 오류!
단순 대 사용시기 다중 선형 회귀
속성을 평가하거나 특정 기능의 값을 결정할 때 감정인은 회귀 분석을 사용하여 여러 기능이 속성 값에 미치는 영향을 고려하여 가장 정확한 가격 조정을 도출 할 수 있습니다. 평가 결정에 대한 데이터 중심의 정당성을 요구하는 새로운 산업 규정은 가까운 장래에 평가사에게 회귀 분석을 더욱 필요로 할 수 있습니다.
다중 선형 회귀 분석을 항상 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 예를 들어 속성 및 해당 비교 항목에 사용할 수 있는 다양한 데이터 요소 배열이 없는 경우 미르 분석을 수행할 수 있는 정보가 충분하지 않을 수 있습니다. 그러나 미르 분석을 수행하기에 충분한 데이터가 있으면 종종 가장 정확한 결과를 생성합니다. 미르 분석에 위의 예와 같이 예측 변수의 상호 작용을 가장 정확하게 나타내는 추가 용어가 필요한 경우가 있습니다. 회귀 분석이 명확하게 사정관의 전문 기술을 대체하지 않는 동안-그것에 귀중한 보충 이을 수 있는다.
우리는 당신이 당신의 평가에 대한 유용한 이러한 통찰력을 찾을 수 있기를 바랍니다.2831>조정 지원 및 증명 방법:리차드 하갈,현재 근무하는 모든 감정사들에게 반드시 알아야 할 업무 관행. 당신의 조정을 위한 적당한 지원을 지키십시오. 방어할 수 있는 조정을 하는 것은 더 많은 것을 벌고,제일 지정을 즐기고 몇몇 가지 그루터기 및 콜백을 겪는”층 하나”사정관이 되기에 있는 첫걸음이다. 게임까지,시간이 많이 걸리는 콜백을 방지하고 오늘 승인 세륨을 적립! 지금 가입! $119(7 시간)
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저자에 관하여
박사 키잉 예 샌 안토니오 텍사스 대학의 경영 대학에서 통계학 교수이며 또한 그는 선도적 인 평가 소프트웨어,주택 감정인 및 기타 제품에 대한 예측 분석을 개발 하우스 카나리의 선임 연구원이다. 주택 감정인은 사용하기 쉬운 하나의 솔루션을 통해 주거 감정사가 더 많은 비즈니스를 마감 할 수 있도록 도와 주며 1004,2055,1075 등과 같은 양식을 포함합니다!
