Учебное пособие: Земельно-имущественные отношения

Средняя арифметическая, по данным наблюдений, равна

(9.1)

где х — средняя арифметическая;

x1, х2,..., xn — данные наблюдений;

n    — число наблюдений.

Медианой называют значение признака, приходящегося на середину ранжированного ряда наблюдений.

Модой называют такое значение признака, которое наблюдалось наибольшее число раз.

Рассмотрим статистическую выборку из девяти квартир, имеющих кухни следующих размеров (м2): 5; 8,5; 6; 9,5; 10; 8; 6,5; 6,5; 9. Используя формулу (9.1), получим среднее значение размера кухни этой выборки, равное 7,7 м2. Для определения значения медианы ранжируем рассматриваемый статистический ряд: 5; 6; 6,5; 6,5; 8; 8,5; 9; 9,5; 10. Согласно определению медианы ее значение будет соответствовать кухне размером 8 м2. Проанализировав представленную статистическую выборку, нетрудно определить значение моды, которое будет соответствовать кухне размером 6,5 м2.

Итак, мы получили три средние величины для рассматриваемой статистической выборки: 7,7; 8 и 6,5 м2. Эти представленные средние величины различаются в диапазоне 8—6,5 м2, и в этой связи возникает необходимость выбора одного среднего значения. В практической деятельности оценщика для проведения статистического анализа конкретного статистического ряда применение указанных выше средних величин проводится в следующем порядке. В случае, если статистическая выборка по размерам (по числу наблюдений) достаточно велика, для экспресс-анализа в качестве средней величины удобнее выбрать моду (не требуется никаких вычислительных процедур). Если таковой в выборке нет, то после ранжирования статистического ряда можно определить значение медианы. Наконец, если оценщик ставит перед собой задачу уточненного расчета среднего значения рассматриваемой статистической выборки, можно воспользоваться алгоритмом расчета по формуле (9.1).

Показатели вариации. Средние величины характеризуют статистический ряд числом, но не отражают изменчивость наблюдавшихся значений признака, т. е. вариацию. В практической деятельности оценщика в качестве описательных характеристик показателей вариации в основном используются значения стандартного Sx и среднеквадратичного отклонения аx:

(9.2)

(9.3)

где    х        — средняя арифметическая;

х1, х2,..., хn — данные наблюдений;

n    — число наблюдений.

Для проведения соответствующих расчетов, как правило, оценщик применяет специальный калькулятор, имеющий статистическую таблицу. В частности, калькулятор "Texas Instruments B II PLUS" посредством введения статистических данных (до 50 значений) позволяет вычислить среднее значение х, стандартное отклонение Sx и среднеквадратичное аx.

Применение аппарата математической статистики в методе сравнения продаж предполагает проведение также корреляционно-регрессионного анализа. На основе статистических данных о рыночных продажах недвижимости и выявленных факторов, наиболее существенно влияющих на стоимость недвижимости, определяется корреляционная связь (теснота) между ценой продажи и соответствующим фактором. Далее, с помощью анализа соответствующих статистических характеристик определяется вид уравнения регрессии (модель), которое позволит исчислить оценку рассматриваемого объекта недвижимости в зависимости от количественных (и качественных) значений введенных в уравнение факторов (независимых переменных).

Проиллюстрируем применение корреляционно-регрессионного анализа для определения оценки недвижимости на следующем примере.

ПРИМЕР

Для оцениваемого офиса общей площадью 84,5 м2 оценщик обнаружил 10 сопоставимых продаж, данные которых приведены в табл. 9.8.

Таблица 9.8

Статистические данные по ценам продаж офисных зданий

Необходимо определить рыночную стоимость офиса, используя корреляционно-регрессионный анализ. При этом следует рассмотреть построение регрессионной модели двух пар зависимостей случайных независимых и зависимых переменных (табл. 9.9 и 9.10):

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73