Informacja

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

Wyszukujesz frazę "statystyka Morana" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Lokalne wskaźniki występowania zależności przestrzennej sieci wodociągowej w gminach woj. małopolskiego
Local indicators of spatial dependency of water mains occurrence in communes of the malopolskie province
Autorzy:
Wozniak, A.
Sikora, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/59854.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
woj.malopolskie
gminy
infrastruktura techniczna
siec wodociagowa
wskazniki przestrzenne
statystyka I Morana
Opis:
Wyraźne zróżnicowanie terenu województwa małopolskiego pod względem topograficznym, jak i nierówne zasoby finansowe poszczególnych gmin, powiatów mogą determinować poziom rozwoju infrastruktury. Obecnie, gdy Polska została członkiem Unii Europejskiej i weszła w jej struktury finansowania wpływ na przestrzenny rozwój potencjału infrastrukturalnego ma również aktywność samorządów terytorialnych. Wzrost rozbudowy i modernizacji sprzyja lokalnej koncentracji gmin o wysokich wartościach wskaźnika. Infrastruktura techniczna jest elementem ściśle związanym z przestrzenią, a na jej poziom mają wpływ czynniki społeczne, finansowe i ludzkie. Co daje podstawę do analizy wpływu lokalnych przestani na jej rozwój czy brak rozwoju. W artykule do wyznaczenia zróżnicowania lokalnego gmin zastosowano lokalną statystykę Ii Morana (Local Moran). Statystyką lokalną można zweryfikować czy gmina jest otoczona przez obiekty sąsiednie (gminy) podobnymi lub różnymi wartościami badanej zmiennej w stosunku do losowego rozkładu tych wartości w przestrzeni. Pozwala to na identyfikację przestrzennych efektów aglomeracji. Taka analiza związków przestrzennych wskaźników lokalnych (LISA, Local Indicators of Spatial Association) została zaproponowana przez Angelina [Anselin 1995]. Celem opracowania jest przedstawienie lokalnych wskaźników zależności przestrzennych jednostek administracyjnych na poziomie gmin woj. małopolskiego pod względem jednego wskaźnika infrastruktury technicznej jakim jest długość sieci wodociągowej do powierzchni terytorium obiektu. Taka analiza może być pomocna przy podejmowaniu decyzji podczas wsparcia finansowego, kierowanie funduszy pomocowych tak, aby gminy tworzące wyspy niskich wartości mogły w najbliższym czasie osiągnąć pułap wzorców przestrzennych. Statystyki autokorelacji przestrzennej informują o rodzaju i sile zależności przestrzennej, umożliwiają pełniejszy niż tradycyjnie stosowane miary, określenie związków pomiędzy obiektami przestrzennymi oraz określenie struktury przestrzennej.
Apparent diversification of the malopolskie province area in respect of its topography and unequal financial resources at the disposal of individual communes and districts may determine the level of their infrastructure development. At present, when Poland became the European Union member state and entered its financing structures, spatial development of the infrastructural potential is affected by the activities of local self governments. Intensive development and modernization of infrastructure favour local concentration of communes with high values of the indicator. Technical infrastructure is an element strictly connected with space and its level is affected by social, financial and human factors, which provides a basis for an analysis of the influence of local spaces on its development or lack of it. In the article local diversification of communes was made using Local Moran’s Ii statistics. Local statistics my verify whether a commune is surrounded by neighbouring objects (communes) with similar or various values of analyzed variable in relation to random distribution of these values in space. It allows for identification of spatial effects of an agglomeration. Such analysis of local indicators of spatial association LISA was suggested by Anselin [Anselin 1995]. The article aims at presentation of local indicators of spatial dependencies of administrative units on the level of communes in the malopolskie province considering one indicator of technical infrastructure, i.e. the length of water mains per the object area. Presented possibilities of Local Moran’s Ii application for an analysis of individual phenomena spreading in space and automatic searching for spatial standards and poor objects. Such analysis may be helpful for making decision concerning financial assistance or allocating assistance funds in such a way that the communes which constitute low value clusters would be able to reach the nearest future the upper limit of spatial standards. Statistics of spatial autocorrelation inform about the kind and the strength of spatial dependence, make possible a determination of associations among objects and establishing spatial structure better than using the traditional methods.
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 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
    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