traditional methodologies such as O

traditional methodologies such as OLS or mode
ls that take into
account of spatial
autocorrelation can overstate the value of a
marginal square foot for lower-priced homes
but understate the effect
on higher-priced homes.
The quantile results provide some valuable
insights to the diffe
rent relationships
that the explanatory variables ha
ve with selling price. For
example, some variables such
as square footage, lot size, bathrooms, and
floor type have a greater impact as selling
price increases. Other variables have a rela
tively constant effect
on selling price across
different price ranges. These include gara
ge, exterior siding, sprinkler system, and
distance to city center. Some other variables such as bedrooms and percentage of
nonwhite population have a signif
icant effect on selling price
but there is no clear pattern
of the effect across different price ranges. Lastly, the quantile regressions confirm that
most variables showing no statistical si
gnificance under OLS or 2SLS remain not
significant across the different price ranges.
These results add to the body of research explaining house prices. Even though
variations in the value of
housing characteristics across di
fferent price ranges may have
been considered intuitive beforehand, quantil
e regression provides a way to confirm these
expectations.

Kết quả (Việt) 1:

Các phương pháp truyền thống như OLS hoặc chế độls mà đưa vào tài khoản của không gian autocorrelation có thể overstate giá trị của một biên foot vuông thấp hơn giá nhà nhưng đủ hiệu quả cao hơn giá nhà. Kết quả quantile cung cấp một số có giá trị hiểu rõ về ngườmối quan hệ tiền thuê nhà rằng các biến giải thích Hàve với giá bán. Cho Ví dụ, một số biến như vậy như cảnh vuông, kích thước rất nhiều, Phòng tắm, và Tầng loại có một tác động lớn hơn là bán giá tăng. Các biến khác có một relacách liên tục có hiệu lực bán giá trên khoảng giá khác nhau. Chúng bao gồm garaGE, bên ngoài vách ngoài, chữa cháy tự động hệ thống, và khoảng cách đến Trung tâm thành phố. Một số các biến khác như phòng ngủ và phần trăm Midtown dân có một signifCác hiệu ứng icant trên giá bán nhưng không có mô hình rõ ràng những ảnh hưởng trên phạm vi mức giá khác nhau. Cuối cùng, quantile regressions xác nhận rằng Hầu hết các biến Hiển thị không có thống kê significance OLS hoặc 2SLS vẫn không quan trọng trên phạm vi mức giá khác nhau. Các kết quả thêm vào cơ thể của nghiên cứu giải thích giá nhà. Mặc dù giá trị của các biến thể nhà ở đặc điểm qua diphạm vi giá fferent có thể có được coi là trực quan trước, quantile hồi quy cung cấp một cách để xác nhận những sự mong đợi.

Kết quả (Việt) 2:

phương pháp truyền thống như OLS hay chế độ
ls mà đưa vào
tài khoản của không gian
tự tương quan có thể phóng đại giá trị của một
chân biên vuông cho nhà giá thấp
nhưng không đủ hiệu quả
trên những ngôi nhà có giá cao hơn.
Các kết quả quantile cung cấp một số có giá trị
hiểu biết đến nhiều loại kh
thuê các mối quan hệ
mà các biến giải thích ha
đã có giá bán. Ví
dụ, một số biến như vậy
là cảnh quay vuông, kích thước, phòng tắm, và
loại sàn có một tác động lớn hơn như bán
tăng giá. Các biến khác có RELA
cực hiệu ứng liên tục
trên giá bán trên
phạm vi giá cả khác nhau. Chúng bao gồm gara
ge, đứng về phía bên ngoài, hệ thống phun nước, và
khoảng cách đến trung tâm thành phố. Một số biến số khác như phòng ngủ và tỷ lệ phần trăm của
dân số nonwhite có một signif
hiệu icant về giá bán
nhưng không có xu hướng rõ ràng
về hiệu quả qua các phạm vi giá cả khác nhau. Cuối cùng, các hồi quy quantile xác nhận rằng
đa số các biến cho thấy không có si thống kê
gnificance dưới OLS hay 2SLS vẫn không
đáng kể trên phạm vi giá cả khác nhau.
Những kết quả bổ sung vào cơ thể của nghiên cứu giải thích giá nhà. Mặc dù
các biến thể trong các giá trị của
đặc điểm nhà ở trên di
phạm vi giá fferent có thể
được coi là trực quan trước, quantil
e hồi quy cung cấp một cách để khẳng định các
kỳ vọng.