Arazi değerlerinin coğrafi ağırlıklı regresyon analizi kullanarak modellenmesi
Modeling of land values by geographic weighted regression analysis
Yazar: AMER MADARATI
Danışman: PROF. DR. ABDURRAHMAN EYMEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Türkiye'de araziler; yerleşme, sanayi, ticaret ve tarım gibi amaçlarla kullanılmaktadır. Son yıllarda, arazi regresyon analizi, istatistiğin en önemli dallarından biri haline gelmiştir. Arazinin konumu ve değerinin önemli olduğu çalışmalarda, klasik istatistiksel yöntemlerin istatistiksel değişiklikleri açıklamak ve istatistiksel çıkarımlar yapmak için yetersiz olduğu kabul edilmiş ve bunların yerini arazi mekânsal istatistiksel yöntemlere bırakmıştır. Bu çalışmada kentsel konut arsa fiyatları seçilip ve örnekleme, yeniden fiyatlandırma, alan, planlanan taban alanı oranı, devir süresi ve diğer arazi kullanım özelliklerini içeren bir veri tabanı oluşturulmuştur. Çalışmada seçilen arazilere ait veriler emlak sektörlerinden ve çevrimiçi pazar platformlardan, Şubat 2019 ve Mayıs 2019 arası tarihler seçilmiş ve veriler arasından rastgele seçim yapılmıştır. Gerçekleştirilen regresyon analizleri aracılığıyla, 'fiyat' bağımlı değişkeni ile bu değişkeni açıklayan bağımsız değişkenler arasında denklem elde edilmiştir. Coğrafi Bilgi Sistemi katmanları, ArcGIS 10.x yazılımında Coğrafi Ağırlıklı Regresyon modülü kullanılarak raster veya istatistiksel veriler içeren veriler vektör formatına dönüştürülmüştür. Analizi gerçekleştirmek için SPSS v.25 programı kullanılmıştır ve araştırmada yapılan regresyon analizi ile 'fiyat' bağımlı değişken ile bağımsız değişken arasındaki denklem elde edilmiştir.

Anahtar kelimeler: Taşınmaz Değeri, Taşınmaz Değerinin Tahmini, Coğrafi Bilgi Sistemleri, Coğrafi Ağırlıklı Regresyon

Abstract:
Ground in Turkey; It is used for purposes such as settlement, industry, trade and agriculture. In recent years, land regression analysis has become one of the most important branches of statistics. In studies where the location and value of the land are important, it has been accepted that classical statistical methods are insufficient to explain statistical changes and make statistical inferences, and the land has been replaced by spatial statistical methods. In this study, urban housing land prices were selected and a database was created including sampling, repricing, area, planned floor area ratio, turnover period and other land use characteristics. The data of the selected lands in the study were selected from the real estate sectors and online market platforms, the dates between February 2019 and May 2019 were selected randomly. Through the regression analysis performed, an equation between the 'price' dependent variable and the independent variables explaining this variable was obtained. Geographical Information System (GIS) layers are transformed into vector format with raster or statistical data using the GWR (Geographical Weighted Regression) module in ArcGIS 10.x software. SPSS v.25 program was used to perform the analysis and the equation between the 'price' dependent variable and the independent variable was obtained with the regression analysis performed in the study.

Keywords: Real Estate Value, Real Estate Value Estimate, Geographical Information Systems, Geographic Weighted Regression