[Batóg B., Foryś I., 2011, Modele logitowe w analizie transakcji na warszawskim rynku mieszkaniowym, Studia i Materiały TNN, 19(3), pp. 33-48.]Search in Google Scholar
[Czaja J., 2001, Metody szacowania wartości rynkowej i katastralnej nieruchomości, Komp-system, Kraków.]Search in Google Scholar
[Etel L., Dowgier R., 2013, Podatki i opłaty lokalne – czas na zmiany, Temida 2, Białystok.]Search in Google Scholar
[Gnat S., 2010, Analysis of the effects of replacing current property tax with ad valorem property tax in a sample municipality, Folia Oeconomica Stetinensia, no. 8(16), pp. 82-98.10.2478/v10031-009-0022-6]Search in Google Scholar
[Gnat S., 2016, Powierzchniowy a katastralny system opodatkowania nieruchomości – symulacja wybranych skutków fiskalnych, Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska Sectio H. Oeconomia, vol. 50 (1), pp. 371-380.10.17951/h.2016.50.1.371]Search in Google Scholar
[Gnat S., 2018, Model logitowy jako narzędzie prognozowania obciążeń podatkowych działek gruntu w wyniku wprowadzenia podatku ad valorem, Studia i Prace WNEIZ US, nr 54/3, pp. 173-183.10.18276/sip.2018.54/3-12]Search in Google Scholar
[Gnat S., Skotarczak M., 2006, Analiza rozkładów stawek podatków lokalnych w gminach województwa zachodniopomorskiego w latach 2002–2004, [in:] J. Hozer (ed.), Koniunktura gospodarcza a rynek nieruchomości, Uniwersytet Szczeciński, Instytut Analiz, Diagnoz i Prognoz Gospodarczych, Szczecin, pp. 74-82.]Search in Google Scholar
[Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., 2009, The Elements of Statistical Learning, Springer, New York.10.1007/978-0-387-84858-7]Search in Google Scholar
[Hellwig Z., 1968, Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr, Przegląd Statystyczny, no. 15(4), pp. 307-326.]Search in Google Scholar
[Hozer J., Foryś I., Zwolankowska M., Kokot S., Kuźmiński W., 1999, Ekonometryczny algorytm masowej wyceny nieruchomości gruntowych, Uniwersytet Szczeciński, Stowarzyszenie Pomoc i Rozwój, Szczecin.]Search in Google Scholar
[Hwang C.L., Yoon K., 1981, Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer--Verlag, New York.10.1007/978-3-642-48318-9]Search in Google Scholar
[James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R., 2015, An Introduction to Statistical Learning, Springer, New York.]Search in Google Scholar
[Pedregosa F. et al., 2011, Scikit-learn: machine learning in Python, Journal of Machine Learning Research, no. 12, pp. 2825-2830.]Search in Google Scholar
[Raschka S., 2018, Python. Uczenie maszynowe, Wydawnictwo Helion, Gliwice.]Search in Google Scholar
[Sawiłow E., 2009, Zastosowanie metod wielowymiarowej analizy porównawczej dla potrzeb ustalania wartości katastralnych, Studia i Materiały TNN, vol. 17, no. 1, pp. 105-115.]Search in Google Scholar
[Szeliga M., 2017, Data science i uczenie maszynowe, PWN, Warszawa.]Search in Google Scholar
[Walesiak M., 2003, Uogólniona Miara Odległości GDM jako syntetyczny miernik rozwoju w metodach porządkowania liniowego, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 988, Taksonomia 10, Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Wrocław, pp. 134-144.]Search in Google Scholar
[Walesiak M., 2016, Uogólniona miara odległości w statystycznej analizie wielowymiarowej z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.]Search in Google Scholar
[Wójtowicz K., 2007, System opodatkowania nieruchomości w Polsce, Finanse publiczne, Wyd. UMCS, Lublin.]Search in Google Scholar
