MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) の R/earth バージョンに基づく URAR 評価の新しいワークフローがツールセットに追加されました。
変換により、earth（）への送信によるMLS入力の処理の完全自動化、調整を伴うExcelスプレッドシートへのR :: earth出力の解析、構成ファイルごとのURARフィールドへの調整の集約などのいくつかの改善が追加されました。ユーザーは変更して以下を変更できます。
- 分析するフィールド、
- 双方向の相互作用と一方向の相互作用の活性化、
- ユーザーがそのオプションを選択したときに双方向の対話を可能にする変数、および
- モデル指定の調整を集約するためのURARフィールド。
自動化されたワークフローは、評価プロセスを大幅にスピードアップし、評価の精度を向上させます。
精度の向上は、より正確なCQAから残差マッピング（または関数）への変換によるものです。 C ++で記述されたこの関数は、以前にMinitab / Salford-SystemsMARSを介して行われた関数生成に代わるものです。
R Studioを使用して、RスクリプトとC ++で新しいワークフローシステムを開発しました。 R Studioも実行に使用されますが、ワークフローを管理するためにC＃でフロントエンドを作成する予定です。 システムには、Rスクリプトコード用に約1500行、C ++コード用に500行が含まれています。
システムは、無制限の数の販売比較対象に対してURAR調整を生成し、すべてを平均の0.00001％以内に調整します。
私はさまざまに呼ばれる取引事例比較法のバリエーションを使用しました
- 主観的価値抑制アプローチ（SVCA）、
- 無形価値抑制アプローチ（ICVA）、または
- 貢献価値アプローチ（CVA）
このワークフローのために。 これらの名前の中で、おそらく貢献価値アプローチが最も正確です。 「無形価値封じ込めアプローチ」は、アプローチの真の利点、つまり、市場価値を見積もるためのはるかに正確な用語を強調しています。 ただし、この説明の欠点は、回帰残差によって取得された値がより正確に値の寄与を含むことです。 を ステージI回帰分析に入力されなかった変数。 より具体的には、これらの変数のいくつかは、さまざまな理由で測定できないものの、部分的に具体的である可能性があります。 CVAまたは貢献価値アプローチという用語は、調整の計算が次の結果として発生することも強調しています。 最初の プロパティフィーチャの寄与値に加えて、一般的な基準値を計算します。
