Informacja

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

Wyszukujesz frazę "analizy przestrzenne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
The Assessment Of Geographical Borders In Economic Research
Ocena ważności granic geograficznych w badaniach ekonomicznych
Autorzy:
Markowska, Małgorzata
Sobolewski, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/633235.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
systemy wagowe
analizy przestrzenne
korelacja przestrzenna
weighing systems
spatial analyses
spatial correlation
Opis:
Długość wspólnej granicy między dwiema jednostkami geograficznymi jest często używana jako podstawowa waga w analizie zależności przestrzennych. Najnowsze propozycje dotyczą m.in. testowania wpływu podziału geograficznego wyższego rzędu na podział niższego rzędu (Markowska i in. 2014; Sokołowski i in. 2013), regionalnej przestrzennej średniej ruchomej oraz nowego współczynnika korelacji przestrzennej (Markowska i in. 2015). W cytowanych pracach nowe metody zilustrowano na przykładach analiz regionów Unii Europejskiej szczebla NUTS 2. Jest oczywiste, że w sensie oddziaływania społeczno-ekonomicznego granice pomiędzy regionami należącymi do różnych państw mają inną ważność niż granice międzyregionalne w ramach tego samego państwa. W niniejszej pracy podano prostą propozycję oceny ważności granic. Należy wziąć jakąś zmienną makroekonomiczną nie wykorzystywaną w aktualnych analizach (np. PKB, śmiertelność niemowląt, wartość HDI) a dostępną na poziomie NUTS 2 i określić lokalną ważność granic dzieląc większą wartość tej zmiennej przez mniejszą dla regionów leżących po obu stronach danej granicy. Następnie rozsądne wydaje się uśrednienie tych ocen ważności dla wewnętrznych granic w każdym z krajów osobno, oraz dla granic międzypaństwowych. Można też wykorzystać oceny ważności bez uśredniania do zbudowania dodatkowego systemu wag.
The length of common border between two geographical units is frequently used as a basic weight in spatial analysis. The newest methodological propositions such as tests for hierarchical relations (Markowska et. al. 2014; Sokołowski et. al. 2013), regional spatial moving average and new spatial correlation coefficient (Markowska et. al. 2015) are using border lengths. In cited references new methods have been illustrated by analyses for EU NUTS2 regions. It is obvious that borders between regions belonging to different countries have different socio-economic impact than borders between regions lying in the same country. A new simple method for assesment the importance of borders is proposed in the paper. It is based on a chosen macroeconomic variable available at NUTS 2 level (e.g. GDP, infant mortality, Human Development Index). For neighboring regions bigger value is divided by smaller value giving the local importance of the given border. These measures of local border importance can be than average for borders within the same country and for borders for each pair of neighboring countries.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2016, 19, 5; 99-123
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porządkowanie liniowe z uwzględnieniem relacji przestrzennych
Autorzy:
Sobolewski, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/581319.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
porządkowanie liniowe
autokorelacje przestrzenne
analizy regionalne
Opis:
W ostatnich latach zaproponowano pewne modyfikacje metod porządkowania liniowego jednostek terytorialnych, mające na celu uwzględnienie występujących pomiędzy nimi relacji przestrzennych. Nowość polega na wprowadzeniu etapu wygładzania przestrzennego wartości zmiennych diagnostycznych. W większości opublikowanych do tej pory prac przyjęto zasadę, by korektę na relacje przestrzenne stosować tylko dla cech diagnostycznych wykazujących istotną statystycznie autokorelację przestrzenną. Jednak w takiej sytuacji zastosowanie wygładzania przestrzennego w niewielkim stopniu wpływa na wartości tej cechy, a więc i wyniki rankingu. Z drugiej strony można podać przykłady cech diagnostycznych, które nie wykazują autokorelacji przestrzennej, a z powodów merytorycznych powinny być korektom przestrzennym poddane. Wnioski są jednoznaczne – konieczność stosowania procedury wygładzania przestrzennego zmiennych diagnostycznych nie może być utożsamiana z występowaniem autokorelacji przestrzennej
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2018, 508; 208-216
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
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