Informacja

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

Wyszukujesz frazę "metoda k-srednich" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Ocena sytuacji finansowej gmin z wykorzystaniem metody k-średnich
Autorzy:
Dawid, Dawidowicz,
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/544108.pdf
Data publikacji:
2020-07-21
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
sytuacja finansowa
gminy
metoda k-średnich
Opis:
Dynamiczne zmiany zachodzące w gospodarce, a także nowelizacje prawa mające wpływ na działalność jednostek samorządu terytorialnego rodzą potrzebę bieżącej oceny ich sytuacji finansowej. Celem badania przedstawionego w artykule jest dokonanie oceny sytuacji finansowej gmin. Sytuację tę określono za pomocą czterech zmiennych: dochody ogółem per capita, wartość zobowiązań ogółem per capita, wartość wydatków inwestycyjnych per capita oraz wynik operacyjny per capita. W analizie posłużono się danymi za lata 2016–2018 pochodzącymi z Banku Danych Lokalnych GUS i z Ministerstwa Finansów. Jako metodę badawczą wykorzystano algorytm grupowania metodą k-średnich. Z badania wynika, że o ile w latach 2016 i 2017 sytuacja finansowa gmin była stabilna, o tyle w całym analizowanym okresie wzrosło zadłużenie większości badanych jednostek. W 2018 r. uwidoczniły się największe różnice między gminami. Udział gmin o najgorszej sytuacji finansowej zwiększył się z ok. 3,3% w 2016 r. do 7,9% w 2018 r., co w połączeniu z kryzysem w 2020 r. spowodowanym pandemią Covid-19 może w przyszłości doprowadzić do dużych trudności finansowych gmin.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 7; 26-46
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zróżnicowanie wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych w krajach Unii Europejskiej
Diversity in the use of information and communication technologies among European Union countries
Autorzy:
Wojnar, Jolanta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1046656.pdf
Data publikacji:
2020-08-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
analiza składowych głównych
metoda k-średnich
technologie informacyjno-komunikacyjne
ICT
principal component analysis
k-means method
information and communication
technologies
Opis:
Celem badania omawianego w artykule jest ocena zróżnicowania krajów Unii Europejskiej pod względem stopnia wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT). Do analizy wybrano 15 wskaźników opisujących wykorzystanie ICT przez osoby fizyczne i gospodarstwa domowe. Dane pochodziły ze sprawozdań Głównego Urzędu Statystycznego oraz bazy Eurostatu i dotyczyły 2017 r. W analizie zróżnicowania zastosowano metodę analizy składowych głównych. Wykonano także analizę skupień za pomocą metody k-średnich. Z badania wynika, że liderami w dziedzinie wykorzystania ICT są kraje skandynawskie i kraje Beneluksu. Wśród najniżej ocenionych znajdują się kraje południowej i południowo-wschodniej Europy oraz Polska.
The aim of the research discussed in the article is to assess the diversity among European Union countries in terms of the use of information and communication technologies (ICT). Fifteen indicators describing the use of ICT by natural persons and households were selected for the analysis. The data were obtained from Statistics Poland reports and from the Eurostat database for the year 2017. The method of principal components analysis was applied in the process of analysing the diversity. Moreover, a cluster analysis based on the k-means method was performed. The analysis demonstrates that Scandinavian and Benelux countries are the leaders in using ICT, while countries of southern and south-eastern Europe as well as Poland are the lowest rated.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 8; 39-56
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przestrzenne zróżnicowanie symptomów ubóstwa w Polsce
Spatial diversity of poverty symptoms in Poland
Пространственная дифференциация симптомов бедности в Польше
Autorzy:
Kaczmarek, Mirosława
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/542072.pdf
Data publikacji:
2016-08
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
metoda k-średnich
symptomy ubóstwa
analiza ubóstwa
k-means method
symptoms of poverty
analysis of poverty
метод k-средних
симптомы бедности
анализ бедности
Opis:
Artykuł prezentuje wyniki grupowania województw, przeprowadzonego na podstawie wskaźników charakteryzujących ubóstwo. W analizie wykorzystano dane dostępne w Banku Danych Lokalnych GUS. Wyboru cech diagnostycznych dokonano kierując się współczynnikami zmienności i korelacji r Pearsona. Do grupowania województw wykorzystano metodę k-średnich. Wyodrębniono cztery kategorie województw różniące się ze względu na strukturę symptomów ubóstwa. W celu odpowiedzi na pytanie, czy w Polsce zachodzą zmiany w tym zakresie dokonano stosownego porównania dla lat 2008 i 2013.
The article presents the results of the clustering voivodships based on variables characterizing the phenomenon of poverty. The analysis is based on data available in the CSO’s Local Data Bank. The selection of diagnostic features was made on the basis of the coefficients of variation and Pearson’s r correlation coefficient. The grouping of voivodships was made using the k-means method. There were created four categories of voivodships differing in the symptoms of poverty. In order to answer the question whether the changes in the symptoms of poverty are taking place on the map of Poland, an analysis was conducted in two periods: for 2013 and 2008.
В статье были представлены результаты группировки воеводств, проведенной на основе показателей характеризующих бедность. В анализе были использованы данные из Банка локальных данных ЦСУ. Выбор диагностических признаков осуществлялся с учетом коэффициентов изменяемости и корреляции r Пирсона. Для группировки воеводств был использован метод k-средних. Были выделены четыре категории воеводств отличающихся друг от друга в отношении к структуре симптомов бедности. Для того, чтобы ответить на вопрос, происходят ли в Польше изменения в этой области, было сделано сравнение для 2008 и 2013 гг.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 8; 18-31
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The selection of areas for case study research in socio-economic geography with the application of k-means clustering
Wybór obszarów do studiów przypadku w geografii społeczno-ekonomicznej z zastosowaniem metody grupowania k-średnich
Autorzy:
Warchalska-Troll, Agata
Warchalski, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1984996.pdf
Data publikacji:
2022-02-28
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
case study
k-means partitioning
elbow method
pseudo-F statistic
Calinski-Harabasz index
studium przypadku
grupowanie metodą k-średnich
metoda łokcia
statystyka pseudo-F
wskaźnik Calińskiego-Harabasza
Opis:
The grouping techniques which are known in statistics are rarely used by geographers to select a research area. The aim of the paper is to examine the potential use of the k-means clustering (partitioning) method for the selection of spatial units (here: gminas, i.e. the lowest administrative units in Poland) for case studies in socio-economic geography. We explored this topic by solving a practical problem consisting in the optimal designation of gminas for in-depth research on the interaction between nature protection and local and regional development in the Polish Carpathians. Particular attention was devoted to defining an appropriate number of clusters by means of the elbow method as well as the pseudo-F statistic (the Calinski-Harabasz index). The data for the analysis were mostly provided by Statistics Poland and covered the period of 1999–2012. The multi-stage procedure resulted in the selection of the following gminas: Cisna, Lipinki, Ochotnica Dolna, Sękowa, Szczawnica and Zawoja. The example described in the paper demonstrates that the k-means technique, despite its certain deficiencies, may prove useful for creating classifications and typologies leading to the selection of case study sites, as it is relatively time-effective, intuitive and available in opensource software. At the same time, due to the complexity of the socio-economic characteristics of the areas, the application of this method in socio-economic geography may require support in terms of the interpretation of the results through the analysis of additional data sources and expert knowledge.
Znane w statystyce techniki grupowania są rzadko wykorzystywane przez geografów do wyboru obszaru badań. Celem analiz opisanych w artykule było sprawdzenie możliwości zastosowania metody podziału k-średnich do wyboru jednostek przestrzennych (w tym przypadku gmin) do studiów przypadku. Dokonano tego poprzez rozwiązanie problemu metodycznego polegającego na optymalnym wyznaczeniu gmin do pogłębionych badań nad relacją między ochroną przyrody a rozwojem lokalnym i regionalnym w polskich Karpatach. Szczególną uwagę zwrócono na określenie odpowiedniej liczby skupień za pomocą metody łokcia (ang. elbow method) oraz statystyki pseudo-F (wskaźnika Calińskiego-Harabasza). Dane wykorzystane w analizach pochodziły z Głównego Urzędu Statystycznego i obejmowały okres 1999–2012. W rezultacie kilkustopniowej procedury wytypowano gminy: Cisna, Lipinki, Ochotnica Dolna, Sękowa, Szczawnica i Zawoja. Opisany w artykule przykład pokazuje, że metoda k-średnich, pomimo pewnych słabości, może być przydatna do tworzenia klasyfikacji i typologii prowadzących do wyboru obszarów do studiów przypadku ze względu na jej użyteczność oraz dostępność w oprogramowaniu typu open source. Zarazem jednak – z uwagi na stopień złożoności społeczno-ekonomicznych cech obszarów – zastosowanie tej metody w geografii społeczno-ekonomicznej może wymagać wsparcia interpretacji jej wyników analizą dodatkowych źródeł informacji oraz wiedzą ekspercką.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2022, 67, 2; 1-20
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efektywność form aktywizacji zawodowej w przekroju wojewódzkim
Effectiveness of forms of professional activisation by voivodships
Autorzy:
Bieszk-Stolorz, Beata
Dmytrów, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/543962.pdf
Data publikacji:
2018-12-28
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
bezrobocie rejestrowane
formy aktywizacji zawodowej
efektywność zatrudnieniowa i kosztowa
analiza skupień
metoda k-średnich
registered unemployment
forms of professional activisation
cost and employment effectiveness
cluster analysis
k-means method
Opis:
Celem artykułu jest ocena zróżnicowania województw ze względu na wartości efektywności kosztowej i zatrudnieniowej podstawowych form aktywizacji zawodowej realizowanej przez powiatowe urzędy pracy w latach 2008—2016. W badaniu wykorzystano dane zawarte w publikacjach Ministerstwa Rodziny, Pracy i Polityki Społecznej. Grupowania dokonano metodą k-średnich. W badanym okresie współczynniki efektywności kosztowej (poza dużym spadkiem w roku 2011) oraz zatrudnieniowej miały tendencję wzrostową. Otrzymano trzy jednorodne grupy. Pierwszą utworzyły województwa o najkorzystniejszych wielkościach efektywności, drugą — województwa o średnich wielkościach efektywności, a trzecią — o wartościach najmniej korzystnych.
The objective of the article is the assessment of the diversity of voivodships with respect to values of cost and employment effectiveness of basic forms of professional activation, implemented by the powiat labour offices in the years 2008—2016. The data source were the publications of The Ministry of Family, Labour and Social Policy. The k-means method was used for clustering. In the analysed period it can be observed that the coefficients of cost (except for substantial decline in 2011) and employment effectiveness had an increasing trend. The three homogeneous groups of voivodships were obtained. The first group consisted of voivodships with the most advantageous values of effectiveness, the second one — with the average values of effectiveness and the third one — the most disadvantageous.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2018, 63, 12; 57-74
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of multivariate statistical analysis to assess the implementation of Sustainable Development Goal 8 in European Union countries
Zastosowanie wielowymiarowej analizy statystycznej do oceny realizacji Celu Zrównoważonego Rozwoju 8 w krajach Unii Europejskiej
Autorzy:
Bieszk-Stolorz, Beata
Dmytrów, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2211412.pdf
Data publikacji:
2023-03-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
sustainable development
Sustainable Development Goal 8
decent work and economic growth
EU member states
TOPSIS method
k-means method
zrównoważony rozwój
Cel Zrównoważonego Rozwoju 8
godna praca i wzrost gospodarczy
kraje członkowskie UE
metoda TOPSIS
metoda k-średnich
Opis:
Sustainable development should ensure a fair and balanced natural, social and economic environment. Sustainable Development Goal 8 (SDG 8) - decent work and economic growth - is of the greatest economic importance. The purpose of the study is to assess the implementation of SDG 8 in EU member states. The analysis covered the years 2002-2021 with a particular focus on two crises periods: the financial crisis of 2007-2009 and the COVID-19 pandemic in the years 2020-2021. The study uses Eurostat data and multivariate statistical analysis methods, i.e. cluster analysis - the k-means method and linear ordering - the TOPSIS method. Denmark, Finland, the Netherlands and Sweden are the countries where the fulfilment of SDG 8 was the greatest, while the lowest was observed in Greece, Italy, Romania, Slovakia and Spain. The study also shows that the countries which joined the EU in 2004 generally demonstrated a much lower degree of SDG 8 implementation compared to the well-developed Western Europe. The influence of the crisis periods was more visible in the results of the cluster analysis than in the rankings. The novelty of the research involves the application of multivariate statistical analysis methods to assess the overall situation of the studied countries in terms of their implementation of SDG 8 while taking into account both crisis periods.
Zrównoważony rozwój powinien zapewnić sprawiedliwe i zrównoważone środowisko naturalne, społeczne i gospodarcze. Godna praca i wzrost gospodarczy, czyli Cel Zrównoważonego Rozwoju (Sustainable Development Goal – SDG) 8, ma największe znaczenie gospodarcze. Celem badania omawianego w artykule jest ocena realizacji SDG 8 w krajach członkowskich UE. Badanie obejmowało lata 2002–2021, ze szczególnym uwzględnieniem okresów kryzysowych: kryzysu finansowego z lat 2007–2009 i pandemii COVID-19 panującej w latach 2020–2021. W badaniu wykorzystano dane z bazy Eurostatu. Zastosowano metody wielowymiarowej analizy statystycznej: analizę skupień metodą k-średnich i porządkowanie liniowe metodą TOPSIS. Krajami o najwyższym stopniu realizacji SDG 8 okazały się: Dania, Finlandia, Holandia i Szwecja, natomiast najniższy stopień realizacji obserwowano w Grecji, we Włoszech, w Rumunii, na Słowacji i w Hiszpanii. Również nowe kraje członkowskie, przyjęte do UE po 2004 r., ogólnie charakteryzują się znacznie niższym stopniem realizacji SDG 8 niż wysoko rozwinięte kraje Europy Zachodniej. Wpływ okresów kryzysowych był bardziej zauważalny w wynikach analizy skupień niż w rankingach. Wartością dodaną badania jest wykorzystanie metod wielowymiarowej analizy statystycznej do oceny ogólnej sytuacji analizowanych krajów w zakresie realizacji SDG 8 przy uwzględnieniu obu okresów kryzysowych.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2023, 68, 3; 22-43
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    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