skip to main content
Visitante
Meu Espaço
Minha Conta
Sair
Identificação
This feature requires javascript
Tags
Revistas Eletrônicas (eJournals)
Livros Eletrônicos (eBooks)
Bases de Dados
Bibliotecas USP
Ajuda
Ajuda
Idioma:
Inglês
Espanhol
Português
This feature required javascript
This feature requires javascript
Primo Search
Busca Geral
Busca Geral
Acervo Físico
Acervo Físico
Produção Intelectual da USP
Produção USP
Search For:
Clear Search Box
Search in:
Busca Geral
Or hit Enter to replace search target
Or select another collection:
Search in:
Busca Geral
Busca Avançada
Busca por Índices
This feature requires javascript
Tipo de recurso
criteria input
qualquer lugar do registro
no título
como autor
no assunto
Data de publicação
lsr01
lsr02
lsr03
lsr04
Orientador
Show Results with:
no título
Show Results with:
qualquer lugar do registro
no título
como autor
no assunto
Data de publicação
lsr01
lsr02
lsr03
lsr04
Orientador
Mostra resultados com:
criteria input
que contêm minhas palavras de busca
com a frase exata
começa com
Mostra resultados com:
Índice
criteria input
E
OU
NÃO
This feature requires javascript
Airbnb, hotels, and saturation of the food industry: A multi-scale GWR approach
Shabrina, Zahratu ; Buyuklieva, Boyana ; Matthew Ng Kok Ming
arXiv.org, 2019-06
Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org
Texto completo disponível
Citações
Citado por
Exibir Online
Detalhes
Resenhas & Tags
Mais Opções
Nº de Citações
This feature requires javascript
Enviar para
Adicionar ao Meu Espaço
Remover do Meu Espaço
E-mail (máximo 30 registros por vez)
Imprimir
Link permanente
Referência
EasyBib
EndNote
RefWorks
del.icio.us
Exportar RIS
Exportar BibTeX
This feature requires javascript
Título:
Airbnb, hotels, and saturation of the food industry: A multi-scale GWR approach
Autor:
Shabrina, Zahratu
;
Buyuklieva, Boyana
;
Matthew Ng Kok Ming
Assuntos:
Beverages
;
Food processing industry
;
Hotels
;
Hotels & motels
;
Multiscale analysis
;
Physics - Physics and Society
;
Regression analysis
;
Regression models
;
Residential areas
;
Spatial analysis
;
Statistical analysis
É parte de:
arXiv.org, 2019-06
Descrição:
This paper evaluates the relationship between the food industry and the local variations of temporary accommodation (TAs, including hotels and short-term rentals). The aim is to capture the variance of the local statistic and pinpoint areas where food and beverages (F&B) presence is highly related to TAs in London. We explain the phenomena using OLS and compare the result with the local model - Geographically Weighted Regression (GWR) and multi-scale GWR (Fotheringham et al., 2017) allowing the use of different optimal bandwidths instead of assuming that relationship varies at the same spatial scale. The comparison is presented and the result shows that the GWR model shows significant improvement over Ordinary Least Square (OLS), increasing the R-squared from 0.28 to 0.75. MGWR further improves the model estimate, increasing the R-squared to 0.77, indicating the relationship happens in different spatial scales. Lastly, as an estimate for F&B, hotels appear to perform better in a high concentration of commercial and transport links functions, whilst Airbnb seems to perform better in highly residential areas proximate to the mainstream tourist attractions. Overall, this paper describes the use of the MGWR method in cases where localities is an important aspect of the spatial analysis process.
Editor:
Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org
Idioma:
Inglês
Links
View paper in arXiv
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Voltar para lista de resultados
Anterior
Resultado
5
Avançar
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.
Buscando por
em
scope:(USP_VIDEOS),scope:("PRIMO"),scope:(USP_FISICO),scope:(USP_EREVISTAS),scope:(USP),scope:(USP_EBOOKS),scope:(USP_PRODUCAO),primo_central_multiple_fe
Mostrar o que foi encontrado até o momento
This feature requires javascript
This feature requires javascript