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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Abstract In the past decade, Guadalajara, Jalisco, Mexico, has experienced rapid and dispersed urbanization, driven by a growing demand for affordable housing that supports the well-being of its residents. However, the municipality lacks objective criteria for property valuation. To address this gap, this research aims to develop a predictive model to estimate the market value of single-family homes by applying classical statistical analysis and geostatistical analysis.The model analyzes data from a representative sample of homes, identifying key correlations and dependencies to improve valuation accuracy. It integrates Multiple Linear Regression to pinpoint the primary factors influencing real state prices and employs the Ordinary Kriging interpolation method to generate a spatial map of property values across the study area. By combining these techniques, the model captures the complex spatial and multivariate dynamics of the local real estate market.]]></p></abstract>
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