澳洲澳大利亚房产 为什么我们使用 Medians Sydney

在澳大利亚地产投资



为什么我们使用中位数而不是平均值，我从来不明白，假设我们有 10 万美元、50 万美元、100 万美元，中位数是 50 万美元，平均值是 53.3 万美元，这是公平的，但是如果我们有 100、100、100、1000 1000中位数为 10 万美元，但如果您在一个月或短时间内获得一些低端的垃圾房屋，则平均为 46 万美元，当该地区的平均价格为 46 万美元时，中位数为 10 万美元，这更合理，实际上我认为它很愚蠢
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我会问同样的问题关于拍卖清盘率
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例如，中位数最初用于区分市场中的异常情况，如果您的中位数本月上涨了 10 万美元，您就会知道该地区出售的房屋价格较高，而价格较低的房屋则问题出在 30 年前的 20 年左右，当时单位销售量大幅下降 - 因此为他们现在我们遇到了人们等待中位数月值的问题，例如道琼斯指数 m 的收入季节引发关于“增长”的疯狂猜测；当现实一直如此时 - 这是一个高度主观的数字，必须进一步剖析才能了解背后的真实市场
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如果你有：100, 100, 100, 100, 1,000,000中位数是100 平均是200,100 前4个可能是该地区的普通住宅，另一个是国王建造的宫殿，不代表市场在统计中我们使用中位数，因为它倾向于消除污染结果的样本 如果您查看朝鲜人民的平均收入，您可能会得出这样的结论：与生活成本相比，他们相当不错。如果您查看平均收入，您可能会意识到他们与精英统治阶级一起生活在贫困和饥饿中的受压迫人民了解统计样本的背景也有帮助
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您用作示例的数据没有意义，但确实如此对真实的房屋数据有意义可能有几十或几百套房子，其中大多数价格相当相似 会有一两套非常便宜或非常贵 当包括便宜或昂贵的房子时，平均值会发生显着变化，但是中位数不会但是，如果所有房屋的价值都增加或减少，那么中位数和均值都将表明这一点。我们应该更感兴趣的是整体的增加和减少，而不是实际的中位数 平均值可能会变得很奇怪：例如，大多数人的腿数超过平均数这是事实 这是因为即使在非常大的人口中，如果只有一个人只有一条腿，那么平均数将略少于 2 (1999999) 大家除了不幸的单腿人将有 20 条腿，这比平均水平要多 你质疑统计数据以及它们是如何计算的很好 你会开始意识到它们有点狡猾充其量，但它们是我们所拥有的最好的
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我不使用中位数
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在衡量房价时，我们想知道“典型”房价是多少，或者按一个“典型”房子的价值变化了多少 在你的例子中，一个典型的房子是 10 万美元，中位数准确地反映了这一点 郊区的大多数房产通常价格相似，但会有少数异常值 异常值是不代表“典型”房屋，因此中位数很有用，因为它将在很大程度上不受这些异常值的影响 当数据集中有一些非常非常昂贵（或便宜）的房屋时，平均值将不代表“典型”房屋使均值偏斜
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是的，中位数价格提供了一个地区销售价格的更真实的表示 就像上面提到的其他人一样，它不会让极端的销售价格扭曲结果太多
评论< BR>我认为这里有些人不知道中位数和平均中位数之间的区别 - 将所有销售价格从低到高排列gh 按顺序排列，中位数是中间的 平均值 - 也，通常称为“平均” 将所有价格相加并除以销售数量 例如 - 埃德维尔售出的七栋房屋 20k、55k、60k、75k、90k , 110k, 2m 中位数为 75k 均值（平均）为 20+55+60+75+90+110+20007 344k 是 Edville 的“典型”房子，价值 75k 或 344k 下个月无论有其他七次销售 25k, 60k , 65k, 85k, 90k, 110k, 950k 中位数为 85k 均值（平均）为 25+60+65+85+90+110+950 198k 中位数略有上升，但均值急剧下降这就是为什么中位数很重要的原因#非常简单的例子
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有点像在跳水和体操等方面的评判——他们划掉最高和最低的评委分数，然后用中间的 3 分给出 t他'最公平'的分数因为评判（很像房地产价格）是主观的，但这就是我们所要做的一切。很多更便宜的终端销售可以让人看起来价值已经下降，而实际上并没有下降，反之亦然 当然；媒体实际上将其用作房价的官方指南
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正如其他人所说，中位数更有意义，并且对于更大的样本量更有用，因为它消除了极值的扭曲效应中值和均值的大小都可能没用
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一些公司使用的系统是随着时间的推移跟踪单个物业的销售价格以获取增长，我认为这会为增长提供更好的感觉，那只是遵循可能与任何一个房产无关的中位数价格
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想知道这个平均价格是否会超过 20 现在那会很奇怪不能有中位数的腿可以吗
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它不是我们要做的全部，但懒惰的人可以访问的统计数据就是这样，其他人对手头的事情的看法 你（或任何人）真的对 domainre 生产的东西感兴趣吗 哦，它已经跳了x% 完全是 BS - 这些数字可能会被几个因素严重扭曲，例如：新开发lopment sales all seting 将 50 多个新单位的销售额计入记录的销售额 将数字分开，订购 2 年的完整销售报告，然后对其进行分析 对销售额进行分类：单位 123 床，房屋 234 等 计算出每种类型的中位数平均值单位或房屋 嗯，令人惊讶的是，您的统计数据与公布的平均中位数价格有何不同您将依赖哪个现在做一些复杂的建模，即钟形曲线分布、5% 置信水平等，然后您将有一些可以咀嚼并带到下一个 OFI 的东西在提出报价之前（当然还有一些事情需要考虑，但我们说的是统计建模而不是 val 理论）[Pinkboy - 那些评委们在做某事]
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你所描述的是成分偏见所有的房价数据提供者通过分层中位数、重复销售或享乐调整构成偏差
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中位数意味着该数字不会因少数异常值而扭曲
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但中位数可以被 th 歪斜e 发布统计上超过正常市场的新开发项目，无论是在每年售出 200 个单位的区域中再增加 50 个单位，中位数都可能存在显着偏斜因此需要有几个中位数，而不仅仅是一个郊区，房屋或单元中位数 - 有一些子组会显示出更尖锐的结果
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实际上，是的，你可以；只有它是“人”的中位数；不是腿 实际上，中位数是衡量所涉及数量的更好方法 数据集如下所示： 1, 2, 2, 2, 2 中位数为 2，这是一个明智的结果
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那将是“模式”；或最常见的腿数，这是去年在 Beaumaris 发生的，大量释放没有海滩路或靠近海滩的昂贵公寓，中位数急剧增加，这里的其他人说 Beaumaris 单位在现有库存可能有的情况下获得了增值当您查看媒体喜欢的首府城市中位数“墨尔本价格”时，也上涨了 1-2%；基本上 90% 在新区发布的新股低于中位数，拉低了 30 年前你在墨尔本的中位数价格购买的东西，其增长将远远超过中位数价格增长所反映的我讨厌中位数价格，尤其是那些成为头条新闻的短期价格
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取决于你是否包括了几把椅子
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完全同意你的观点，我在我自己的地区见证过很多次，尤其是如果出售了一些混合用途的商业resi，中位数上涨了 100,000 美元以上 统计数据，我对它们持保留态度，我猜只是一种指导，但我不会太认真地对待这些信息< BR>评论
我必须承认，这个线程对我来说有点困惑现在，根据所分析的内容，不同的“预期值”；方法将是合适的 例如，对于原始数据的期望值，通常最好使用中位数（减少尾部影响，正如其他人所说） 分布的期望值（是的，实际上比标准正态分布多得多分布）通常最好找到分布的平均值 在其他情况下，模式是最好的，即在赌博时，我们使用这种方法来确定最佳赔率 他们每个人都有一个目的，每个人都有自己的局限性 真正的问题不是一个或另一个，因为每个工具都有一个目的对于 RE 数字（原始数据），通常最好使用中值 BTW，当数据趋于正态分布时，平均 amp；中位数收敛到第 50 个百分位数，即它们是相同的
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