임대료의 모델링-어떤 보간법을 사용해야합니까?

~ 1,4 백만 가구의 국가 데이터 집합이 있습니다. 나는 임대료, 크기 (객실 수 및 m2) 및 각 가정의 일부 추가 특성에 대한 정보가 있습니다.

이 데이터를 사용하여 전국의 임대료 표면 가격을 생성하고이 정보를 소유하거나 임대 정보가없는 ~ 150 만 가구의 가치를 추정하기위한 프록시로 사용하고 싶습니다.

여기 몇 가지 질문이 있습니다.

그러한 접근법이 이런 종류의 문제에 전혀 적합한가?

여기에 가장 적합한 보간 방법은 무엇입니까?

또한 가구의 규모와 같은 정보를 고려할 수 있습니까?

ArcInfo 라이센스로 ArcGIS 9.3을 사용하고 있습니다.

아이디어는 좋지만 제안 된 구현은 너무 단순하여 신뢰할 수 없습니다. 임대료는 경제 시스템의 자산입니다. 지역의 영향을받는 것 외에도 지역 (국가) 경제 상태, 지역 주택 가격, 자본 가용성, 고용률 등 중요한 방식으로 다른 경제 변수와 관련이 있습니다. . 공간적 지연 조건 을 갖는 것이 도움이 될 수 있지만, 그러한 합병증을 고려하기 전에 이러한 경제적 공변량을 많이 포함시켜야합니다.

하지만 성공할 수있는 능력은 보유한 데이터와 예측하려는 임대료 간의 관계에 따라 다릅니다. 귀하의 데이터가 전국의 대표 표본이고 쿠키에 건포도로 집을 생각하고 쿠키에 다른 모든 건포도에 대한 데이터가 있다고 가정하면 비교적 간단한 모델로 충분할 수 있습니다. 쿠키의 오른쪽에 건포도에 대한 정보가 있고 왼쪽에 건포도를 예측하려는 경우 데이터가 지리적으로 집중되어있는 경우 문제가 더 어려워집니다.

출발점은 기존 선형 선형 계량 모델의 ​​임대료를 가구 특성 및 총 공간 특성 (예 : 주 또는 카운티 세금 정책)에 맞추고 잔차를 계산하고 잔차를 공간적으로 탐색하기 시작합니다 ( 변형 법 , 공간 커널 평활 법 사용). 등)을 사용하여 지리 효과를 캡처합니다.

R에 대한 애드온 으로 적합한 소프트웨어를 사용할 수 있습니다 .

공간 회귀에 관한 주제를 매우 부드럽게 소개하기 위해 GeoDa 통합 문서를 확인하는 것이 좋습니다 (22 ~ 25 장이 가장 중요합니다). 소프트웨어를 사용하고 싶지 않더라도 공간 회귀에 대한 매우 포괄적 인 개요입니다.

ArcMap에 내장 된 회귀 함수는 많은 양의 데이터를 처리 할 수 ​​있습니까 (어떤 소프트웨어도 많은 점에서 어려움을 겪지 않을까요?)

나는 hedonic modelling을 사용하여 주택 가격에 비슷한 작업이 수행되는 것을 보았습니다. 예를 보려면 http://scholar.google.com/scholar?hl=ko&q=hedonic+price+geography 를 참조 하십시오 .