Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Rural households" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zastosowanie krzywych ROC w analizie ubóstwa miejskich i wiejskich gospodarstw domowych
Application of ROC Curves in Poverty Analysis of Urban and Rural Households
Autorzy:
Sączewska-Piotrowska, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1050511.pdf
Data publikacji:
2016-06-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
ubóstwo
model logitowy
identyfikacja ubogich
krzywe ROC
miejskie i wiejskie gospodarstwa domowe
poverty
logit model
targeting the poor
ROC curves
urban and rural households
Opis:
W artykule przeprowadzono analizę determinant ubóstwa miejskich i wiejskich gospodarstw domowych z wykorzystaniem dwumianowego modelu logitowego. Do oceny mocy predykcyjnej oszacowanych modeli ryzyka ubóstwa gospodarstw miejskich i wiejskich zastosowano krzywe ROC oraz pola pod krzywymi ROC, oznaczane jako AUC. Wyboru punktów odcięcia (poziom prawdopodobieństwa, poniżej którego gospodarstwo uznawane jest za nieubogie) dokonano na podstawie wyznaczonych krzywych ROC. Dzięki wyznaczeniu krzywych ROC i pól AUC dla uproszczonych modeli logitowych, czyli zawierających podzbiory determinant określono wskaźnik najlepiej identyfikujący ubogie gospodarstwa domowe w mieście i na wsi. Najlepsze rezultaty w identyfikacji ubogich gospodarstw w mieście i na wsi są osiągane przy zastosowaniu wskaźnika odnoszącego się do grupy społeczno-ekonomicznej gospodarstwa domowego.
The article analyses poverty determinants of urban and rural households using binomial logit model. There were used ROC curves and area under ROC curves (AUC) to evaluate the predictive power of estimated risk models of urban and rural households poverty. Based on ROC curves there were chosen cut-off points (level of probability below which a household is considered not poor). On the basis of ROC curves and areas under ROC curves for simplified logit models (containing subsets of determinants) there was pointed the best poverty indicator. In urban and in rural areas the best targeting indicator is socio-economic group of household.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 2; 211-234
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Impact assessment of non-farm enterprises on poverty status of rural farming households in nigeria
Autorzy:
Kolawole, Roseline Jumoke
Obisesan, Adekemi Adebisola
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1879427.pdf
Data publikacji:
2021-10-13
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
impact
non-farm enterprises
poverty
farming households
rural Nigeria
Opis:
This study evaluates the impact of non-farm enterprises on the poverty status of rural farming households in Nigeria. The data were obtained from General Household Survey fielded by the National Bureau of Statistics in 2010/2011 and 2015/2016. However, only 1,619 matched observations were used for analyses, using Propensity Score Matching, Double Difference, Foster-Greer-Thorbecke poverty measures and Poverty Equivalent Growth Rates (PEGRs). The results show that 53.3% of participants lived below the poverty line (poor) in 2011, while in 2016, this proportion declined to 31.94%. The poverty incidence of female participants (0.5504) decreased by 53.68% while that of male participants (0.4112) decreased by 4.81%. If female participants had not participated in non-farm enterprises, their poverty would have been reduced by only 9.7% but due to participation, it was reduced by 53.68%. The Poverty Equivalent Growth Rates are higher for all the three FGT measures than the actual growth rates for all participants, males and females with females showing higher poverty reduction; which means that growth was propoor, although the poverty of the poor decreased more than that of the core poor. Also, after five years there is a decline in poverty incidences of participants across the six geopolitical zones and the decline was mostly felt in the North East (NE) followed by North Central (NC) while the least percentage decline was seen in North West (NW). Since participation in non-farm activities had a significant impact on the poverty of participants, the promotion of non-farm enterprises among poor farmers should be encouraged.
Źródło:
Journal of Agribusiness and Rural Development; 2021, 61, 3; 315-321
1899-5241
Pojawia się w:
Journal of Agribusiness and Rural Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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