Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

The Application of the Tools of Spatial Statistics to Evaluation Regional Differentiation of Polish Agriculture

Tytuł:
The Application of the Tools of Spatial Statistics to Evaluation Regional Differentiation of Polish Agriculture
Zastosowanie metod WAP do oceny poziomu przestrzennego zróżnicowania rozwoju rolnictwa w Polsce
Autorzy:
Kamińska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905775.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
spatial autocorrelation
Moran’s global statistic
Moran’s local statistic
regional variability
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
0208-6018
2353-7663
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The article presents the application of the spatial autocorrelation analysis in evaluation of regional differentiation of agriculture in Poland. The study based on the selected data for the sixteen provinces from the year 2010. In order to estimate the level of agriculture WAP methods were applied. On the basis of the synthetic measure, developed during the study, a ranking of regions was constructed. Additionally, the analyses were broadened by the use of spatial autocorrelation statistics which enabled to consider the existing spatial relations.

Przedmiotem badań była analiza regionalnego zróżnicowania rolnictwa w Polsce. Ocenę poziomu rolnictwa i jego dyspersji przestrzennej opracowano na podstawie danych statystycznych gromadzonych przez Główny Urząd Statystyczny, wykorzystując narzędzia Wielowymiarowej Analizy Porównawczej (WAP). Na podstawie skonstruowanej zmiennej syntetycznej utworzono ranking województw. Dodatkowo wykorzystano narzędzia statystyki przestrzennej w celu identyfikacji przestrzennych zależności.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies