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

Abstract

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.