Dviejų kambarių senos statybos butų kainų matematinė statistinė analizė


Vilniaus karoliniskiu dvieju kambarius senos statybos. Senų būtų pardavimų statistika. Veiksniai itakojantys nekilnojamojo turto kainas. Nekilnojamojo turto pardavimo kainu matematine statistine analize. Senos statybos butu pardavimo taisykles. Butu pardavimo statistika. Standartiniai senos statybos butai. 2 kambarių pardavimų analizė. Butu pardavimu kainu statistine analize. Tyrimo generaline aibe nekilnojamasis turtas.

Statybos kursinis darbas. Kursiniame darbe išnagrinėti ir išanalizuoti veiksniai, lemiantys dviejų kambarių senos statybos butų kainas vilniaus mieste. Pasirinkti vilniaus miesto stambiaplokščiai mikrorajonai. Turinys. Įvadas. Nekilnojamo turto vertinimo matematinių statistinių metodų taikymo teorinis pagrindimas. Aritmetinis vidurkis. Standartinis nukrypimas. Patikimumo intervalo nustatymas. Regresinė analizė. Koreliacinė analizė. Veiksniai, lemiantys butų pardavimo kainas vilniaus miesto stambiaplokščiuose mikrorajonuose. Standartinio nukrypimo skaičiavimas ir patikimumo intervalo nustatymas stjudento pasiskirstymo pagalba. Regresinė ir koreliacinė analizės. Daugybinės koreliacijos apskaičiavimas. Išvados. Literatūra.


Dviejų kambarių senos statybos butų (stastandartinio nukrypimo skaičiavimas ir patikimunekilnojamas turtas – žemė ir su ja susiję objektai, kurių buvimo vietos negalima pakeisti, nekeičiant jų naudojimo paskirties arba nemažinant vertės bei ekonominės paskirties, arba turtas, kuris tokiu pripažįstamas įstatymuose. Nekilnojamo turto tikslus vertės nustatymas turi didelę reikšmę ne tik konkrečiu atveju, bet ir valstybės ekonomikai. Perkant, parduodant arba keičiantis nekilnojamojo turto teisingos vertės nustatymas vaidina svarbų vaidmenį.

Šiame kursiniame darbe, dviejų kambarių butai nagrinėjami tokiuose stanbiaplokščiuose vilniaus miesto mikrorajonuose: justiniškių, karoliniškių, šeškinės, pašilaičių, žirmūnų. Matematinės statistikos pagalba įvertinta nekilnojamo turto vertę lemiantys kokybiniai ir kiekybiniai veiksniai, kurie yra tvirtos kiekvienos nekilnojamojo turto pardavimo kainos dalis. Susieti atskiri veiksniai tarpusavyje sudaro galimybę gauti tam tikras priklausomybes, todėl yra apskaičiuojamas aritmetinis vidurkis, standartinis nukrypimas kiekvieno mikrorajono atskirai. Tuomet atliekama regresinė analizė ir koreliacinė analizė.

Nekilnojamo turto įvertinimas matematinės statistikos analizės pagalba, sudaro galimybę nustatyti analizuojamų atskirų mikrorajonų vertę, kodėl ji tokia skirtinga tarp mikrorajonų, kokie veiksniai nulemia atskirų mikrorajonų vis dažniau vertinant nekilnojamą turtą naudojamasi matematine statistika. Ji yra labai patogi siekiant įvertinti nekilnojamąjį turtą. Atliekant matematinės statistikos tyrimus reikia įvertinti daugelį matematinių veiksnių, kurie leistų tiksliai apžvelgti ir išanalizuoti duomenų aibes. Kokybiniai ir kiekybiniai nekilnojamo turto vertę lemiantys veiksniai yra nekilnojamojo turto kiekvienos pardavimo kainos tvirtos sudėtinės dalys. Kai atskiri veiksniai tarpusavyje susiejami, tada galima gauti tam tikras priklausomybes. Šiuos ryšius ir jų intensyvumus galime nustatyti matematine statistika.

Atliekant matematinės statistikos tyrimus būtina surinkti generalinę aibę – Surinkti tyrinėjamų duomenų bazę, iš kurios reikia išskirti atrankinę imtį. Taip pat būtina įvertinti ryšį tarp generalinės aibės ir atrankinės imties. Baziniams tyrinėjimams pirmiausia reikalingas aritmetinis vidurkis ir standartinis nukrypimas. Tačiau šių statistinių dydžių išraiškos stiprumas gali būti ribotas, todėl yra taikomi du statistiniai metodai: regresinė ir koreliacinė analizė.

  • Statyba Kursiniai darbai
  • 2011 m.
  • 54 puslapiai (6584 žodžiai)
  • Universitetas
  • Statybos kursiniai darbai
  • Microsoft Word 652 KB
  • Dviejų kambarių senos statybos butų kainų matematinė statistinė analizė
    10 - 1 balsai (-ų)
Dviejų kambarių senos statybos butų kainų matematinė statistinė analizė. (2011 m. Sausio 25 d.). http://www.mokslobaze.lt/dvieju-kambariu-senos-statybos-butu-kainu-matematine-statistine-analize.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 09 d. 11:49