Informacja

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

Wyszukujesz frazę "statystyka przestrzenna" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-10 z 10
Tytuł:
Zastosowanie statystyki przestrzennej do analizy wynagrodzeń na poziomie powiatów
The use of spatial statistics in the analysis of salaries at poviat level in Poland
Autorzy:
Ręklewski, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1968010.pdf
Data publikacji:
2022-01-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
wynagrodzenia
rynek pracy
statystyka przestrzenna
autokorelacja przestrzenna
salary
labour market
spatial statistics
spatial autocorrelation
Opis:
Zróżnicowanie przestrzenne wynagrodzeń stanowi przedmiot wielu badań naukowych zarówno w ujęciu teoretycznym, jak i empirycznym. Czynnikami determinującymi wysokość wynagrodzeń w Polsce są m.in. struktura i rodzaj działalności prowadzonej przez przedsiębiorstwa, specyficzne dla danego regionu i zależne od jego lokalizacji. Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja zależności przestrzennych zachodzących pomiędzy powiatami pod względem poziomu przeciętnych miesięcznych wynagrodzeń brutto z zastosowaniem statystycznych metod autokorelacji przestrzennej. Analizowano dane statystyczne za lata 2010–2019 zaczerpnięte z Banku Danych Lokalnych GUS. Wykorzystano miary globalne i lokalne. Do obliczenia globalnych parametrów autokorelacji przestrzennej posłużyły statystyki I Morana i C Geary’ego, a do identyfikacji autokorelacji lokalnej – statystyka Ii Morana, należąca do lokalnych wskaźników przestrzennych z grupy LISA (Local Indicators of Spatial Association). Istotność statystyczną statystyk globalnych zweryfikowano przy wykorzystaniu podejścia randomizacyjnego opierającego się na momentach teoretycznych. Z globalnych statystyk I Morana i C Geary’ego wynika, że w badanym okresie pomiędzy powiatami występowała istotna (bardzo słaba lub słaba) dodatnia autokorelacja przestrzenna pod względem poziomu przeciętnych miesięcznych wynagrodzeń brutto. Świadczy ona o tym, że istnieją przestrzenne struktury powiatów o podobnych wartościach, a więc klastry charakteryzujące się wysokimi lub niskimi wartościami przeciętnej płacy. Wzrost wartości statystyki I Morana oraz spadek C Geary’ego w analizowanych latach wskazuje na zmniejszenie się zróżnicowania przeciętnych miesięcznych wynagrodzeń pomiędzy powiatami, a tym samym na wzrost autokorelacji przestrzennej. Analiza otrzymanych statystyk lokalnych pozwoliła na wyróżnienie klastrów podobnych powiatów: mazowieckiego, pomorskiego i śląskiego, a także wskazała na występowanie powiatów odstających (ang. outliers).
The spatial differentiation of salaries is the subject of many scientific studies, both theoretical and empirical. One of the factors determining remuneration in Poland is the structure and type of business activity, specific for a given region and depending on its poviats (counties) in terms of the level of the average gross monthly salary by means of spatial autocorrelation statistical methods. The analysed statistical data for 2010–2019 come from the Local Data Bank (Bank Danych Lokalnych – BDL) of Statistics Poland. Global and local measures were used in the analysis. The calculation of the global parameters of spatial autocorrelation was based on the I Moran and C Geary statistics, while the Ii Moran statistic, which belongs to local spatial indicators from the LISA group (Local Indicators of Spatial Association), was used to identify the local autocorrelation. The statistical significance of the global statistics was verified by means of a randomisation approach based on theoretical moments. The I Moran and C Geary global statistics indicated a significant (very weak or weak) and positive spatial autocorrelation between poviats in terms of the level of average gross monthly salaries in 2010–2019, which shows the existence of spatial poviat structures of similar values, i.e. clusters with high or low values of average salaries. The increase in I Moran’s statistics and the growth of the C Geary in the analysed period indicate a decrease in the differentiation of average monthly salaries between poviats, thus signifying an increase in the dependence of spatial autocorrelation. The analysis of the results of the obtained local statistics allowed the determination of clusters of similar poviats in Poland, e.g. Mazowiecki, Pomorski and Śląski. Furthermore, the results of the analysis indicated the presence of outlier poviats.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2022, 67, 1; 38-56
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Autokorelacja przestrzenna wskaźników infrastruktury wodno-ściekowej woj. małopolskiego
Spatial autocorrelation of water supply and sewage disposal infrastructure indicators in the Malopolskie province
Autorzy:
Wozniak, A.
Sikora, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/60691.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
woj.malopolskie
gminy
infrastruktura techniczna
infrastruktura wodno-sciekowa
siec wodociagowa
siec kanalizacyjna
analiza przestrzenna
autokorelacja przestrzenna
statystyka I Morana
Opis:
Autokorelacja jest działem statystyki, który zajmuje się analizą danych przestrzennych, w dalszej kolejności opisem i badaniem zjawisk przestrzennych. Metody statystyki przestrzennej nazwane są także przeglądową analizą danych przestrzennych (explorative spatial data analysis, ESDA). Statystyki przestrzenne są efektywnym sposobem wyszukiwania zależności występowania danego zjawiska z przestrzenią geograficzną. Miary autokorelacji przestrzennej obrazują zależność zmiennych w odniesieniu do lokalizacji przestrzennej. Korelacja przestrzenna (autokorelacja dodatnia) pozwala stwierdzić, że nasilenie danego zjawiska jest bardziej zauważalne w obiektach przyległych do siebie niż w obiektach od siebie odległych. W statystyce przestrzennej są wykorzystywane dwa typy miar: miary globalne i miary lokalne. Autorzy w artykule do zobrazowania przestrzennej zależności występowania infrastruktury gospodarki wodno-ściekowej posłużyli się miarą globalną. Do obliczenia miary globalnej wykorzystano program R CRAN. Wyliczono miarę globalną statystyki I Morana dla różnych macierzy wag przestrzennych. Dane do analizy pozyskano z Głównego Urzędu Statystycznego w Krakowie i jest to stan infrastruktury wodno-ściekowej na rok 2004. Statystyka I Morana pozwala wykryć globalne wzorce autokorelacji w obiektach przestrzennych w odniesieniu do przyjętej macierzy wag. Miara globalna jest jedno-liczbowym wskaźnikiem zależności przestrzennej lub ogólnego podobieństwa regionów. Zaletą miary globalnej jest jej syntetyczność, a wadą uśrednianie. W artykule przedstawiono możliwości zastosowania statystyki przestrzennej w analizie zjawisk infrastruktury wodnościekowej. W tym celu zbadano zróżnicowanie gmin województwa małopolskiego względem wybranych elementów infrastruktury technicznej należących do grupy gospodarki wodno-ściekowej. Analizy dokonano na podstawie wskaźników nasycenia wodociągami i kanalizacją powierzchni obiektów.
Autocorrelation is a branch of statistics dealing with an analysis of spatial data and with further description and investigation of spatial phenomena. Methods of spatial statistics are also called explorative spatial data analysis – ESDA. Spatial statistics are an efficient method to identify the dependence of individual phenomenon occurrence on geographical space. Measures of spatial autocorrelations show the dependence of variables in respect of spatial localization. Spatial correlation (positive autocorrelation) allows to determine that intensification of a given phenomenon is more perceivable in the adjoining objects than in located far away from one another. Two types of measures are used by spatial statistics: global and local measures. The Authors used a global measure to illustrate the spatial dependence of water supply and sewage disposal infrastructure occurrence. The global measure was computed using R CRAN program. The global measure of Moran’s I statistics was computed for various spatial weight matrices. The data for analysis, evidencing the state of water supply and sewage disposal infrastructure in 2005, were obtained from the Main Statistical Office in Krakow. Moran’s I statistics allows to identify global autocorrelation measures in spatial objects with reference to the assumed weight matrix. The global measure is a one number indicator of spatial dependence or general similarity of regions. The advantage of global measure is its syntheticity, while its disadvantage is its averaging. The article presents possibilities of application of spatial statistics for an analysis of water supply and sewage disposal phenomena. For this reason a diversification of communes in the malopolskie province was investigated in respect of selected elements of technical infrastructure in the water supply and sewage disposal group. The analysis was conducted on the basis of indicators of object area saturation with water main and sewer systems.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2007, 4/2
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Autokorelacja przestrzenna wykorzystania pozabudżetowych środków w gminach województwa małopolskiego
Systems IT for agricultural businesses
Autorzy:
Sikora, J.
Szelag-Sikora, A.
Cupial, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/61210.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
woj.malopolskie
gminy
srodki inwestycyjne
srodki pozabudzetowe
wykorzystanie
autokorelacja przestrzenna
statystyka I Morana
Opis:
W pracy przedstawiono zastosowanie statystyki I Morana do wyznaczenia stopnia zależności przestrzennej. Dodatkowo pokazano możliwość zobrazowania rozkładu przestrzennego zainwestowanych środków finansowych w obiektach przestrzennych. Celem pracy było wyznaczenie zależności przestrzennych zmiennych diagnostycznych opisujących pozabudżetowe środki przeznaczone na inwestycje w województwie małopolskim na poziomie gmin. W tym celu wykorzystano dane z kwerend Urzędu Statystycznego. Rozkłady przestrzenne zmiennych zobrazowano w programie ArcView, a analizę przestrzenno-statystyczną wykonano w programie RCRAN. Analizę przeprowadzono na 182 gminach województwa małopolskiego. Na podstawie analizy wybranych zmiennych diagnostycznych można stwierdzić, że mogą one być bardzo przydatne w geografii ekonomicznej.
The paper presents the application of Moran’s I statistics to show the grade of spatial autocorrelation statistic. An additional aim is to show the possibility of illustrating financial resources invested in the spatial objects. The main aim was to show the spatial autocorrelation measure based of diagnostic indicators describing the extra-budgetary funds for investment in the Malopolska province on community level. For this purpose, the data used for analysis were taken from the Central Statistical Office. Spatial autocorrelations of the indicators were illustrated in ArcView, statistical and spatial analysis were done in the R-CRAN. The analysis was carried on the 182 communes of Małopolska province. Based on diagnostic indicators analysis one can conclude that these measures are very useful in economic geography.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2014, IV/2
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badania autokorelacji przestrzennej rozwoju infrastruktury technicznej obszarów wiejskich województwa świetokrzyskiego z wykorzystaniem statystyki I Morana
Studies of spatial autocorrelation of technical rural infrastructure development in the swietokrzyskie province using Morans I-statistics
Autorzy:
Salamon, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/61984.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
woj.swietokrzyskie
obszary wiejskie
infrastruktura techniczna
siec wodociagowa
siec kanalizacyjna
siec drogowa
rozwoj infrastruktury
analiza przestrzenna
autokorelacja przestrzenna
statystyka I Morana
Opis:
Określono siłę i charakter autokorelacji przestrzennej wartości wskaźnika syntetycznego poziomu rozwoju wybranych elementów infrastruktury technicznej funkcjonującej na obszarach wiejskich województwa świętokrzyskiego. Wartość wskaźnika syntetycznego określono na podstawie syntetycznej miary rozwoju Hellwiga. Przeprowadzone badania nie potwierdziły występowania autokorelacji przestrzennej w zakresie poziomu rozwoju infrastruktury.
The strength and character of spatial auto-correlation of the value of synthetic level of development of selected technical infrastructure elements functioning in rural areas in the swiętokrzyskie province. The synthetic indicator value was determined on the basis of Hellwig synthetic development measure. The research did not confirm the occurrence of spatial autocorrelation concerning the level of infrastructure development.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2008, 08
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Statystyka Morana w analizie rozkładu cen nieruchomości
A moran’s statistic in analysis of distribution of prices on real estate market
Autorzy:
Kozioł-Kaczorek, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453624.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
autokorelacja przestrzenna
statystyka Morana I
lokalna statystyka Morana II
ceny nieruchomości
spatial autocorrelation
Moran’s statistics
prices on real estate market
Opis:
W pracy przedstawiono sposób wykorzystania statystyki Morana do analizy rozkładu cen nieruchomości. Podstawowym zagadnieniem, rozważanym w niniejszej publikacji, jest rozkład cen w zależności od lokalizacji i techniki jego identyfikacji. Prezentowane podejście zostało zilustrowane na przykładzie analizy cen z wtórnego rynku nieruchomości z dzielnicy Praga Południe w Warszawie.
In the paper a problem of the distribution of prices of the real estate market is considered. The paper contain metod for testing this distribution. This solution is Moran I. The presented method is illustrated by the example of data from the secondary property market in the Praga Pd. district of Warsaw.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 222-231
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Spatial Autocorrelation Analysis For Transport Accessibility In Selected Regions Of The European Union
Autokorelacja przestrzenna dostępności transportowej w regionach wybranych krajów Unii Europejskiej
Autorzy:
Górniak, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/633181.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
autokorelacja przestrzenna
dostępność transportowa
statystyka Morana I
spatial autocorrelation
transport accessibility
Moran’s I statistic
Opis:
W związku z istotnymi różnicami społeczno-gospodarczymi pomiędzy regionami, poziom rozwoju transportu jest niejednolity. Według prawa Toblera (1970 r.) wskazać można, iż wszystkie obiekty są ze sobą powiązane, jednak obiekty bliższe są bardziej uzależnione od siebie niż obiekty położone dalej. Wówczas zidentyfikować można występowanie autokorelacji przestrzennej. Na przykładzie regionów europejskich można przykładowo ocenić, czy regiony przygraniczne, leżące na obszarach różnych krajów, wykazują względem siebie podobieństwo.Głównym celem niniejszego artykułu jest ocena oraz analiza występowania autokorelacji przestrzennej w ramach dostępności transportowej. Hipoteza ogólna brzmi następująco: pomiędzy regionami europejskimi występuje dodatnia autokorelacja przestrzenna w ramach problematyki dostępności transportowej. Podmiotami badania są wybrane regiony europejskie na poziomie NUTS 2. Do oceny występowania autokorelacji przestrzennej wykorzystano statystki klasyczne Morana.
In view of the significant differences between the socio-economic regions, the level of development of transport is not homogenous. According to Tobler’s law (1970) we can point out that all objects are related to each other, but the ones located closer are more dependent on each other than those farther away. Then we can identify the occurrence of spatial autocorrelation. For example, the European regions can assess whether the border regions of different countries show a similarity to each other. The main purpose of this article is to assess and analyze the occurrence of spatial autocorrelation in connection with the transport accessibility (measured by density of a motorway network). The general hypothesis is: between European regions, there is a positive spatial autocorrelation in connection with the problems of transport accessibility. Research subjects are selected European regions at NUTS level 2. To evaluate the occurrence of spatial autocorrelation the classic Moran I statistic has been used.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2016, 19, 5; 25-42
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Określenie siły i charakteru autokorelacji przestrzennej na podstawie globalnej statystyki I Morana infrastruktury rolniczej Polski południowej i południowo-wschodniej
Determining of strength and character spatial autocorrelation on basis global I Morans in agricultural infrastructure of south and south-east Poland
Autorzy:
Sikora, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/60966.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
woj.malopolskie
woj.podkarpackie
woj.slaskie
gminy
gospodarstwa rolne
infrastruktura wewnetrzna
srodki produkcji
srodki techniczne
wyposazenie gospodarstw
analiza przestrzenna
autokorelacja przestrzenna
statystyka I Morana
Opis:
Statystyka przestrzenna jest najnowszym działem statystyki, który zajmuje się analizą danych przestrzennych, a w dalszej kolejności opisem i badaniem układów przestrzennych. Metodologia badań zjawisk przestrzennych zasadniczo różni się od metodologii statystyki klasycznej, mimo że w większości powstała na podstawie metod statystyki klasycznej. Wyjaśnienie zjawisk rozpatrywanych w czasie wymaga spojrzenia w jednym kierunku (przeszłość – przyszłość), tymczasem wyjaśnienie zjawisk rozpatrywanych w przestrzeni wymaga spojrzenia we wszystkich kierunkach jednocześnie. Ocena autokorelacji przestrzennej wymaga wiedzy na temat stopnia i specyfiki różnorodności przestrzennej, czyli właściwości polegającej na zróżnicowaniu cech poszczególnych miejsc i regionów geograficznych. Różnorodność przejawia się natężeniem i kierunkiem kształtowania procesów przestrzennych. Rozpatrując regułę Toblera [1970] zwaną pierwszym prawem geografii można przypuszczać, iż: „wszystkie obiekty są z sobą powiązane, a siła tych powiązań maleje wraz ze wzrostem odległości między nimi”. Zazwyczaj zwiększaniu odległości w przestrzeni towarzyszy wzrost zróżnicowania cechy, w związku z tym także jej niejednorodność. Tezę Toblera o istnieniu zależności przestrzennej zasygnalizowało wielu badaczy z różnych dziedzin, np. w badaniach wielofunkcyjnego rozwoju obszarów wiejskich [Krakowiak-Bal 2005; Woźniak, Sikora 2005] czy geografii gospodarczej [Domański 1988].
Spatial statistics is the newest branch of statistics dealing with an analysis of spatial data, and with further description and the investigation of spatial phenomena. The methodology of the investigations of spatial phenomena differs from the methodology of the classic statistics, although it was based on methods of classic statistics. The explanation of phenomena considered in the time requires a look in one direction (the past –the future), meanwhile the explanation of phenomena considered in the space requires glances in all directions simultaneously. The opinion of the spatial autocorrelation requires the knowledge on the degree and the specificity of the spatial variety, consisting in differentiation the characteristics of individual places and geographical regions. The variety appears intensity and the direction of the formation of spatial processes. Considering the Tobler’s rule [1970] called first right of geography, it can be supposed, that: „all objects are related with themselves, and strength these connections diminishes with the growth of the distance between them”. Many of researchers signaled Tobler’s rule in the investigations of the multifunctional development of rural areas [Krakowiak-Bal 2005; Woźniak, Sikora 2005] and economic geography [Domański 1988].
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2009, 09
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
New Economics in the Health Care Sector
Nowa ekonomia w sektorze ochrony zdrowia
Autorzy:
Rozpędowska-Matraszek, Danuta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/548307.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
ekonomika zdrowia
autokorelacja przestrzenna
statystyka Morana I
statystyka LISA
dynamiczny model panelowy
health economics
spatial autocorrelation
Moran’s I statistics
LISA
dynamic panel model
Opis:
Technical progress, especially in health care, plays a vital role in managing staff and is be-coming more and more important as a factor influencing the effectiveness and quality of treatment because it is the very factor that puts health care on its path to development. In that case, technical progress is understood as changes in the technology and organization of health care leading to an increase in the effectiveness of management processes. The most important economic determinant in this analysis was the impact of new technolo-gies (the value of medical devices) on the effectiveness of treatment. Health care expenditures made by LGUs and nurses needed to take care of treated patients, as human capital, as well as equipment in the form of hospital beds were assumed as variables affecting the employment of medical specialists. The empirical analysis the employment of medical specialists is based on a sample of data for 16 voivodships from 2004 to 2010. The presented study uses an econometric model estimated based on panel data. Model estimation applied the generalized method of moments (GMM).
Postęp techniczny, zwłaszcza w opiece zdrowotnej, odgrywa duże znaczenie w gospo-darowaniu kadrami i jest coraz bardziej istotnym czynnikiem wpływającym na efektywność i jakość leczenia, ponieważ to właśnie on sprawia, że opieka zdrowotna znajduje się na drodze rozwoju. Mianem postępu technicznego określa się w tym przypadku zmiany w technologii i organizacji opieki zdrowotnej, prowadzące do zwiększania efektywności procesów gospoda-rowania. W artykule podjęto próbę oceny wpływu innych czynników niż wymogi proceduralne, na strukturę zatrudnienia lekarzy specjalistów w podmiotach publicznych, a mianowicie sprawdzono, jaki jest wpływ nowych technologii (mierzony wartością aparatury medycznej), wpływ wydatków ponoszonych przez jednostki samorządu terytorialnego na opiekę zdrowotną oraz zatrudnienie pielęgniarek potrzebnych do obsługi leczonych pacjentów, czy wpływ infrastruktury technicznej podmiotów medycznych – wyposażenie w łóżka szpitalne. Analiza empiryczna zatrudnienia lekarzy specjalistów oparta jest na próbie danych dla 16 województw w latach 2004–2010. W prezentowanym badaniu zastosowano model ekonometrycz-ny szacowany na podstawie danych panelowych. Estymację modelu wykonano z wykorzystaniem uogólnionej metody momentów (GMM).
Źródło:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2013, 36; 180-193
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza zależności przestrzennych pomiędzy wybranymi elementami infrastruktury technicznej
The spatial dependency analysis between selected elements of technical infrastructure
Autorzy:
Sikora, J.
Malinowski, M.
Szelag, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/62560.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
infrastruktura techniczna
autokorelacja przestrzenna
tereny miejskie
wodociagi
kanalizacja
drogi
koleje
statystyka I Morana
gminy
rozwoj infrastruktury
obszary wiejskie
Opis:
Dynamicznie rozwijająca się cywilizacja wymaga dostatecznego dostępu do szeroko rozumianej infrastruktury. Termin ten oznacza zbiór urządzeń i instalacji użytku publicznego, niezbędnych do zapewnienia należytego funkcjonowania gospodarki narodowej i życia społeczeństwa [Krakowiak-Bal, 200]. Na przestrzeni wieków infrastruktura najlepiej rozwijała się w tych miejscach, gdzie zagęszczenie ludności było największe, a więc głównie na obszarach miejskich. Tendencja ta nadal jest widoczna, jednakże istniejące programy i fundusze Unii Europejskiej zapewniają wyrównywanie dysproporcji pomiędzy terenami wiejskimi a miastami. Główną rolę w tym procesie odgrywa Program Rozwoju Obszarów Wiejskich, który umożliwia uzyskanie dofinansowania do realizacji najbardziej potrzebnych w danym regionie inwestycji infrastrukturalnych. Według Siemińskiego [1996] infrastrukturę w zależności od zakresu, dzielimy na trzy grupy: infrastrukturę techniczną, infrastrukturę społeczną oraz infrastrukturę ekonomiczną. Niniejsza praca dotyczy zagadnień infrastruktury technicznej. Ten rodzaj infrastruktury charakteryzuje się niezmienną lokalizacją w terenie, ogólną dostępnością, funkcjonalnością oraz otwartością. Cechuje ją linearność, długotrwałość, kapitałochłonność (duże nakłady inwestycyjne i eksploatacyjne), niepodzielność oraz złożoność techniki i technologii wykonania. Wszystkie gałęzie infrastruktury technicznej (miedzy innymi: wodociągi, kanalizacje, drogi, koleje, itp.) są ściśle powiązane ze środowiskiem w którym występują. Celem pracy było wyznaczenie przestrzennych zależności (na podstawie statystyki I Morana) pomiędzy nasyceniem wybranymi elementami infrastruktury technicznej gmin województwa małopolskiego. Za przedmiot badań wybrano trzy gałęzie infrastruktury technicznej: sieć wodociągową, kanalizacyjną oraz gazową. Wyniki pracy odnoszą się do kwerend Głównego Urzędu Statystycznego i obejmują okres od 2004 do 2010 roku. Przyjęty okres badań miał na celu zobrazowanie rozwoju wybranych gałęzi infrastruktury technicznej w okresie przed i poakcesyjnym. W przyjętym okresie zaobserwowano największy rozwój infrastruktury technicznej w grupie gmin o bardzo wysokim nasyceniu siecią kanalizacyjną – o ponad 100 km sieci na każde 100 km2 powierzchni. Z analizy przestrzennej badanych wskaźników wynika, że w części centralnej województwa małopolskiego tworzą się klastry gmin o wysokich wartościach statystyki I Morana, zaś w części północnej i południowej klastry gmin cechujących się niskimi wartościami. Takie zależności przestrzenne odnoszą się do wszystkich przyjętych rodzajów infrastruktury technicznej.
The dynamic growth of civilisation requires sufficient access to broadly defined infrastructure. The term stands for a collection of public service devices and installations that are indispensable for providing proper operation of national economy and society’s existence [Krakowiak-Bal, 2004]. For centuries, infrastructure has been best developed in the places characterised by highest population density, i.e. mainly in urban areas. This tendency is still noticeable, however, the implemented programs and European Union funds ensure reducing disproportions between rural and urban areas. The main role in this process is occupied by the Rural Development Programme, which enables receiving external funding for the realisation of infrastructure investments most crucial for the region. According to Siemiński [1996], infrastructure, with regard to its scope, is categorised into three groups: utility infrastructure, social infrastructure and economic infrastructure. The present paper considers the issues of utility infrastructure. This type of infrastructure is characterised by unalterable location in an area, general accessibility, functionality and availability. It is considered to be linear, long-lasting, capital-intensive (requiring high investment and exploitation expenditures) indivisible, and its construction requires complex technique and technology. All branches of utility infrastructure (such as waterworks, sewage systems, roads, railroads, etc.) are closely connected with their surroundings. The aim of the paper was to estimate spatial variation of saturation with chosen elements of utility infrastructure in the chosen communes and municipalities of the Malopolskie province, on the basis of Moran I statistics. Three branches of utility infrastructure were selected as the subject matter for analysis: water supply system, sewage system and gas system. The results of the study regard search queries in the Central Statistical Office dating from 2004 to 2010. This period of time was chosen for research purposes with the aim of illustrating the development of the chosen branches of utility infrastructure in the pre – and post-accession period. It was observed within the selected period of time that the highest development of utility infrastructure occurred in a group of communes and municipalities with largely developed sewage systems – over 100 kilometres of network per every 100 square kilometres of the area. Spatial analysis of indicators proves that there are clusters of communes and municipalities in the central area of the Malopolskie province that manifest high values in Moran I statistics. They stand in opposition to the northern and southern parts of the region, where the clusters of communes and municipalities manifest low values. Such spatial correlations are observed within all the selected branches of utility infrastructure.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2013, 3/IV
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using indirect estimation with spatial autocorrelation in social surveys in Poland
Wykorzystanie estymacji pośredniej uwzględniającej korelację przestrzenną w badaniach społecznych w Polsce
Autorzy:
Klimanek, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422834.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
small area statistics
spatial autocorrelation
unemployment
Labour Force Survey (LFS)
statystyka małych obszarów
autokorelacja przestrzenna
bezrobocie
Badanie Aktywności Ekonomicznej Ludności (BAEL)
Opis:
The article presents possible application of indirect estimation methods (including the method accounting for spatial correlation) to estimate some characteristics of labor market in the population of people aged 15 and over at the level of NUTS3 in Poland in 2008. This is a more detailed spatial aggregation of data compared with that found in publications of the Central Statistical Office based on Labour Force Survey results. The second aim of the article is to compare the precision measures of the direct estimator with those of the EBLUP estimator (empirical best linear unbiased predictor) and the EBLUPGREG_SPATIAL estimator (which takes into account spatial correlation).
Artykuł przedstawia propozycję wykorzystania metod estymacji pośredniej (w tym także tej metody, która uwzględnia korelację przestrzenną) do oszacowania pewnych charakterystyk rynku pracy w populacji osób w wieku 15 lat i więcej w przekroju podregionów w Polsce w 2008 roku. Jest to bardziej szczegółowy poziom agregacji przestrzennej niż ten prezentowany w publikacjach Głównego Urzędu Statystycznego opartych na wynikach Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności. Drugim celem jest porównanie miar precyzji estymatora bezpośredniego z precyzją estymatora typu EBLUP (empirical best linear unbiased predictor) oraz estymatora typu EBLUPGREG_SPATIAL (uwzględniającego korelację przestrzenną).
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 1; 155-172
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-10 z 10

    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