Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)

Autores
Ortiz, Romina G.; Arias, Federico Carlos; Da Silva, Cristian Javier; Cardozo, Osvaldo Daniel
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En el presente trabajo aplicamos un modelo de regresión lineal múltiple (MRLM) con el propósito de analizar la relación entre el precio fiscal del suelo a nivel de barrio con variables socio-económicas y geográficas. Todas las variables fueron normalizadas en un entorno SIG y los test estadísticos estimados con paquetes estadísticos. El modelo de regresión obtenido muestra la importancia de variables como densidad de hogares de nivel socioeconómico alto, distancia al centroide comercial y distancia a espacios verdes a la hora de explicar el precio fiscal del suelo. El modelo es estadísticamente significativo (F de 93,436 y un p-valor de 0,0000), y presenta un R2 ajustado que explica aproximadamente un 67% de la variabilidad del precio fiscal del suelo por medio de las tres variables incluidas en el modelo.
This paper analysed the relationship between land price and socio-ecomics and geographical variables. For this, we have applied multiple lineal regression model (MLRM) to analyse the variables based on statistics software. The GIS was used for normalized the variables. The results show the importance of variables such as density of high socioeconomic status households, distance to commercial center and distance to green places in order to explain the land price. The model is statistical significant (F de 93.436 and p-value of 0.0000) and the R2 Adj. explains the 67% of the land price variability.
Fil: Ortiz, Romina G.. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina
Fil: Arias, Federico Carlos. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades. Instituto de Geografia; Argentina
Fil: Da Silva, Cristian Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina
Fil: Cardozo, Osvaldo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina
Materia
PRECIO FISCAL DEL SUELO
MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
LAND PRICE
MULTIPLE REGRESSION MODEL
GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/37475

id CONICETDig_c8f99aa2af17eacf9261c1fd0508f5a9
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/37475
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)Ortiz, Romina G.Arias, Federico CarlosDa Silva, Cristian JavierCardozo, Osvaldo DanielPRECIO FISCAL DEL SUELOMODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLESISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICALAND PRICEMULTIPLE REGRESSION MODELGEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMShttps://purl.org/becyt/ford/5.7https://purl.org/becyt/ford/5En el presente trabajo aplicamos un modelo de regresión lineal múltiple (MRLM) con el propósito de analizar la relación entre el precio fiscal del suelo a nivel de barrio con variables socio-económicas y geográficas. Todas las variables fueron normalizadas en un entorno SIG y los test estadísticos estimados con paquetes estadísticos. El modelo de regresión obtenido muestra la importancia de variables como densidad de hogares de nivel socioeconómico alto, distancia al centroide comercial y distancia a espacios verdes a la hora de explicar el precio fiscal del suelo. El modelo es estadísticamente significativo (F de 93,436 y un p-valor de 0,0000), y presenta un R2 ajustado que explica aproximadamente un 67% de la variabilidad del precio fiscal del suelo por medio de las tres variables incluidas en el modelo.This paper analysed the relationship between land price and socio-ecomics and geographical variables. For this, we have applied multiple lineal regression model (MLRM) to analyse the variables based on statistics software. The GIS was used for normalized the variables. The results show the importance of variables such as density of high socioeconomic status households, distance to commercial center and distance to green places in order to explain the land price. The model is statistical significant (F de 93.436 and p-value of 0.0000) and the R2 Adj. explains the 67% of the land price variability.Fil: Ortiz, Romina G.. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; ArgentinaFil: Arias, Federico Carlos. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades. Instituto de Geografia; ArgentinaFil: Da Silva, Cristian Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; ArgentinaFil: Cardozo, Osvaldo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; ArgentinaPontificia Universidad Católica de Valparaíso. Facultad del Mar y Geografía. Instituto de Geografía2015-05info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/37475Ortiz, Romina G.; Arias, Federico Carlos; Da Silva, Cristian Javier; Cardozo, Osvaldo Daniel; Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina); Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Facultad del Mar y Geografía. Instituto de Geografía; Revista Geográfica de Valparaíso; 51; 5-2015; 57-740718-9877CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://geografiapucv.cl/wp-content/uploads/2016/05/51_4.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-10-15T15:26:51Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/37475instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-10-15 15:26:51.308CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)
title Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)
spellingShingle Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)
Ortiz, Romina G.
PRECIO FISCAL DEL SUELO
MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
LAND PRICE
MULTIPLE REGRESSION MODEL
GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS
title_short Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)
title_full Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)
title_fullStr Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)
title_full_unstemmed Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)
title_sort Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina)
dc.creator.none.fl_str_mv Ortiz, Romina G.
Arias, Federico Carlos
Da Silva, Cristian Javier
Cardozo, Osvaldo Daniel
author Ortiz, Romina G.
author_facet Ortiz, Romina G.
Arias, Federico Carlos
Da Silva, Cristian Javier
Cardozo, Osvaldo Daniel
author_role author
author2 Arias, Federico Carlos
Da Silva, Cristian Javier
Cardozo, Osvaldo Daniel
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv PRECIO FISCAL DEL SUELO
MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
LAND PRICE
MULTIPLE REGRESSION MODEL
GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS
topic PRECIO FISCAL DEL SUELO
MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
LAND PRICE
MULTIPLE REGRESSION MODEL
GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/5.7
https://purl.org/becyt/ford/5
dc.description.none.fl_txt_mv En el presente trabajo aplicamos un modelo de regresión lineal múltiple (MRLM) con el propósito de analizar la relación entre el precio fiscal del suelo a nivel de barrio con variables socio-económicas y geográficas. Todas las variables fueron normalizadas en un entorno SIG y los test estadísticos estimados con paquetes estadísticos. El modelo de regresión obtenido muestra la importancia de variables como densidad de hogares de nivel socioeconómico alto, distancia al centroide comercial y distancia a espacios verdes a la hora de explicar el precio fiscal del suelo. El modelo es estadísticamente significativo (F de 93,436 y un p-valor de 0,0000), y presenta un R2 ajustado que explica aproximadamente un 67% de la variabilidad del precio fiscal del suelo por medio de las tres variables incluidas en el modelo.
This paper analysed the relationship between land price and socio-ecomics and geographical variables. For this, we have applied multiple lineal regression model (MLRM) to analyse the variables based on statistics software. The GIS was used for normalized the variables. The results show the importance of variables such as density of high socioeconomic status households, distance to commercial center and distance to green places in order to explain the land price. The model is statistical significant (F de 93.436 and p-value of 0.0000) and the R2 Adj. explains the 67% of the land price variability.
Fil: Ortiz, Romina G.. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina
Fil: Arias, Federico Carlos. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades. Instituto de Geografia; Argentina
Fil: Da Silva, Cristian Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina
Fil: Cardozo, Osvaldo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina
description En el presente trabajo aplicamos un modelo de regresión lineal múltiple (MRLM) con el propósito de analizar la relación entre el precio fiscal del suelo a nivel de barrio con variables socio-económicas y geográficas. Todas las variables fueron normalizadas en un entorno SIG y los test estadísticos estimados con paquetes estadísticos. El modelo de regresión obtenido muestra la importancia de variables como densidad de hogares de nivel socioeconómico alto, distancia al centroide comercial y distancia a espacios verdes a la hora de explicar el precio fiscal del suelo. El modelo es estadísticamente significativo (F de 93,436 y un p-valor de 0,0000), y presenta un R2 ajustado que explica aproximadamente un 67% de la variabilidad del precio fiscal del suelo por medio de las tres variables incluidas en el modelo.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/37475
Ortiz, Romina G.; Arias, Federico Carlos; Da Silva, Cristian Javier; Cardozo, Osvaldo Daniel; Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina); Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Facultad del Mar y Geografía. Instituto de Geografía; Revista Geográfica de Valparaíso; 51; 5-2015; 57-74
0718-9877
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/37475
identifier_str_mv Ortiz, Romina G.; Arias, Federico Carlos; Da Silva, Cristian Javier; Cardozo, Osvaldo Daniel; Análisis espacial del precio del suelo con modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) y Sistemas de Información Geográfica (SIG), Resistencia (Argentina); Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Facultad del Mar y Geografía. Instituto de Geografía; Revista Geográfica de Valparaíso; 51; 5-2015; 57-74
0718-9877
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://geografiapucv.cl/wp-content/uploads/2016/05/51_4.pdf
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Facultad del Mar y Geografía. Instituto de Geografía
publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Facultad del Mar y Geografía. Instituto de Geografía
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1846083411027951616
score 13.22299