ECON705 Housing Affordability Analysis

ECON705 Individual Report

Housing Affordability Analysis

2024/25

Objectives

This assignment is designed to simulate real-world economic challenges, focusing on a critical issue: housing affordability. It mirrors tasks you might encounter in job interviews and assessments for roles requiring data analysis expertise. You will work with a dataset on house prices, earnings, and affordability ratios across England and Wales, using R for data importation, cleaning, transformation, and visualisation. In addition to showcasing your technical skills, your report should reflect a deep understanding of housing affordability and demonstrate your ability to think critically, just as a data analyst or economist would in the field.

Information

Submission Deadline: Wednesday, 13 November 2024, 12:00 GMT

Assessment Weight:  20%

Submission Format:  Online via CANVAS, consisting of 3 separate files:

1.  REPORT in Word format

2.  CODES in R Script.

3.  Cleaned and produced DATA file

Failure to submit any of the supplementary files (item 2 and 3) will result in a deduction of marks:  10 marks will be deducted for a missing R script, and another 10 marks for the absence of the final data file.

Submission Instruction: Submit your assignment through CANVAS. Note that you are allowed only TWO submission attempts. Ensure all required files are attached before clicking the submit button. For guidance on how to attach multiple files in a single submission, please refer to the instructions below.

Topic: Housing Affordability Analysis - An Examination of House Prices and Earnings in England and Wales

In this project, you will explore the evolution of house prices, earnings, and housing affordability in England and Wales. Some potential areas of focus include:

•  How have house prices and earnings evolved over time, and what can you infer about affordability trends?

•  Are there noticeable regional differences in house prices and earnings?  How do affordability ratios compare across regions or local authorities?

•  Have house prices and earnings been converging or diverging across regions?  How do these trends impact housing affordability?”

You are encouraged to formulate your own specific research questions, explore different visualisation techniques, and consider multiple perspectives in your analysis.

Data

You are provided with data spanning from 1997 to 2022. This data contains two key variables: median house price and median annual earnings. The dataset spatially covers 9 regions in England, plus Wales, amounting to 10 subnational geographies. Additionally, data for 331 local authority districts in England and Wales is included.

Note that the affordability ratio can be computed by dividing the median house price by median earnings. Source: Office for National Statistics (https://www.ons.gov.uk/)

Report Guidelines

Your report should offer an in-depth analysis tailored to the data and questions you have chosen to investigate. Compile your analysis, findings, and visualisations into a detailed report with a maximum length of 1,000 words. Note that this word count does not include abstract (or non-technical summary), graphs, tables, code snippets, data, and references. For the R codes, it’s advisable to submit it separately in an R Script. file. Essential tables and graphs must be incorporated into your report as they serve as critical tools for  communicating your analysis to your audience. Directing readers to separate code or R Script. files for tables or graphs is not acceptable!

Grading Rubric

Grading will be based on the relevance of your analysis to this case study, the clarity and efficiency of your R code, and the coherence of your written explanations.

Criteria

Ratings

Points

Structure, Style, and Presentation

20 pts

Depth of Understanding and Critical Analysis

30 pts

Effective Coding to Deliver Meaningful Analysis

30 pts

Quality of Research and Use of Sources

20 pts

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
### ECON-B034 PCB 封装设计及相关数据表 ECON-B034 是一种特定型号的电子元件,通常用于功率转换或其他工业应用领域。为了获取其详细的PCB封装设计以及相关数据表,可以参考以下方法: #### 获取官方文档 制造商通常会提供完整的数据手册和技术规格书来描述该器件的功能特性、电气参数和物理尺寸等信息。这些文件可以通过访问生产厂商官网下载获得[^1]。 #### 查找具体资源路径 如果目标是找到关于 **ECON-B034** 的精确资料,则建议通过搜索引擎输入关键词组合如 “ECON-B034 datasheet” 或者进入芯片供应商网站直接检索产品线目录定位到对应条目页面链接地址[^2]。 #### 使用EDA工具库管理器 许多现代电子设计自动化(EDA)软件平台内置有庞大的元器件模型数据库,在其中搜索指定名称即可快速调用已验证的标准脚印图形作为项目开发基础素材之一;比如Altium Designer、KiCad等都支持在线同步更新第三方贡献的内容集合[^3]。 以下是 Python 脚本示例代码片段展示如何利用网络爬虫技术自动抓取网页上的公开可用的技术文档链接列表供进一步筛选处理: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_datasheets(base_url, query_term): response = requests.get(f"{base_url}/search?q={query_term}") soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') results = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if href and ('datasheet' in href.lower()): results.append(href) return results urls = fetch_datasheets("https://example-manufacturer.com", "ECON-B034") print(urls) ``` 问题
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