《表2 2018年住宅价格GWR模型结果》

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《长春市住宅价格空间分异与影响因素研究》

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基于GWR回归方法、采用AICc模型估计的带宽，最终带宽为4816.6米（表2），回归结果调整R2为0.449，可见基于邻里特征的POI数量变量能够较好的反应住宅价格的影响因素。就变量回归系数的均值绝对值而言，POI对于住宅价格的影响程度依次为银行保险、医疗、住宿、休闲娱乐、教育文化、交通设施、企事业政府、购物餐饮（表3）。其中，住宿、医疗、休闲娱乐、银行保险、交通设施回归系数的标准差呈较高水平，即影响程度较高变量的空间差异性同时显著。从POI数量与住宅价格相关性的正负关系来看，参考回归系数平均值和中位数，住宿、医疗、交通设施、购物餐饮和企事业政府均呈负相关关系，休闲娱乐、教育文化、银行保险均呈正相关关系。