Temat: statystyka Morana - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Wybrane metody testowania modeli regresji przestrzennej
Some Testing Methods for Spatial Regression Models
Autorzy:: Olejnik, Alicja
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/422858.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: modele regresji przestrzennej
test J
test F
Statystyka Morana I
przestrzenna niestacjonarność
spatial regression models
J test
F test
Moran I
spatial non-stationarity
Opis:: Celem niniejszej pracy jest przybliżenie nowoczesnych metod testowania modeli regresji przestrzennej pozwalających wybrać poprawną postać struktury zależności przestrzennych. Metody te umożliwiają testowanie występowania autokorelacji przestrzennej, a w dalszym etapie pozwalają na właściwą specyfikację modelu przestrzennego. W artykule wskazano wady i zalety prezentowanych metod oraz przedstawiono pewne rekomendacje dotyczące ich stosowania. W opracowaniu przedstawiono również problem przestrzennej niestacjonarności oraz zaproponowano właściwą procedurę weryfikacyjną.
The aim of this paper is to introduce modern testing methods for Spatial Regression Models used for selection of the correct structure of spatial dependencies. Presented methodology allows one to test for the presence of spatial autocorrelation and at a further stage to make the correct model specification. The paper presents some merits and drawbacks of selected statistical test widely used in spatial modelling with some recommendations. The problem of spatial non-stationarity with an appropriate testing procedure is also introduced.
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2013, 60, 3; 381-393
0033-2372
Pojawia się w:: Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: THE ATTRACTIVENESS OF LOCAL LABOUR MARKETS AND THE DIVERSITY OF DEVELOPMENT LEVELS - THE CASE OF WEST POMERANIA REGION
ATRAKCYJNOŚĆ LOKALNYCH RYNKÓW PRACY I ZRÓŻNICOWANIE POZIOMU ROZWOJU – PRZYKŁAD WOJEWÓDZTWA ZACHODNIOPOMORSKIEGO
Autorzy:: Chądzyńska, Elżbieta Julia
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/654245.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: Metody ilościowe
model pośrednich możliwości
statystyka I Morana
wzorce przestrzenne.
Quantitative methods
intervening opportunities model
Moran’s I
spatial patterns.
Opis:: Współczesne metody badania rozwoju ekonomicznego miast i regionów zwracają szczególną uwagę na położenie badanych jednostek w przestrzeni wyrażane poprzez położenie geograficzne, odległość między badanymi jednostkami oraz sąsiedztwo, dzięki któremu korzystają obszary położone w pobliżu miejsc skupiających znaczny potencjał gospodarczy. Modelowanie przestrzennej mobilności mieszkańców dzięki zastosowaniu metod opartych na identyfikacji sił wpływających dodatnio i ujemnie na przemieszczenia osób w przestrzeni zagospodarowanej pozwala znajdować miejsca atrakcyjne dla dużej liczby mieszkańców. Artykuł prezentuje zastosowanie modelu pośrednich możliwości do wygenerowania rozkładu podróży do pracy i określenia zróżnicowania atrakcyjności poszczególnych jednostek ze względu na ofertę miejsc pracy oraz położenie w sieci transportowej. Modelowanie wykonano dla zbioru miast. Ponieważ sytuację w miastach należy porównać z sytuacją w ich otoczeniu, zbadano występowanie przestrzennych relacji oraz rodzajów skupień dla gmin województwa zachodniopomorskiego stosując statystykę I Morana. Analiza obejmuje obszar województwa zachodniopomorskiego oraz jego otoczenia. Jest to specyficzny obszar, w którym zróżnicowanie poziomu rozwoju jest szczególnie uzależnione od położenia w przestrzeni geograficznej.
Modern research methods of economic development of regions and cities pay special attention to the position of the units in the area expressed by geographical position, the distance between the tested individuals and neighbourhood, especially near places with significant economic potential. Modeling of spatial mobility of residents through the use of methods based on identifying the forces affecting positively and negatively on the movement of people in an organized space let us to find places attractive to a large number of citizens. The article presents the use of intervening opportunities model in order to generate a distribution of travel to work and to determine the diversity of individual attractiveness due to the offer of jobs and position in transportation network. Modeling was made for the set of cities. Because situation in cities should be compared with situation in their environment occurrence of spatial relationships and clusters in gminas of West Pomerania region was detected by using Moran’s I statistic. The analysis covers the area of West Pomerania and its surrounding. This is a specific area where the differentiation of the level of development is particularly dependent on the position in geographical space.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 6, 309
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Spatial dependencies in the absorption of funds from Regional Operational Programmes on NUTS 3 regional level in Poland
Autorzy:: Modranka, Emilia
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/522342.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Absorbcja funduszy
Przestrzenne zależności
Regionalny program operacyjny
Statystyka Morana
Funds absorption
Moran’s I statistic
Regional operational programmes
Spatial dependencies
Opis:: Financial support is the main instrument of regional development policy in the European Union. Concentration, programming and partnership, are presented as “core principles” for improving the effectiveness of structural expenditure based on compensating the structural disadvantage of the assisted regions. The purpose of this paper is to analyze the spatial dependencies in level of absorption of funds in comparison to allocation criteria of intervention funded from Regional Operational Programmes. The research was based on data about the state of implementation of European funds in the subregions (NUTS 3) in 2007-2012., generated from the National Information System SIMIK 07-13.
Źródło:: Journal of Economics and Management; 2015, 19; 108-122
1732-1948
Pojawia się w:: Journal of Economics and Management
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: The Importance Of Human Capital For The Economic Development Of EU Regions
Znaczenie kapitału ludzkiego dla rozwoju regionów Unii Europejskiej
Autorzy:: Laskowska, Iwona
Dańska-Borsiak, Barbara
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/633177.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: Unia Europejska
regiony
kapitał ludzki
statystyka Morana
regresja przestrzenna
European Union
regions
human capital
GDP per capita
Moran statistics
spatial regression
economic growth
Opis:: Zasadniczym celem działań Unii Europejskiej (w obszarze gospodarki) jest dążenie do zredukowania różnic w poziomie rozwoju poszczególnych regionów. W celu usuwania regionalnych nierówności gospodarczych UE realizuje politykę spójności w stosunku do państw oraz regionów. Duże znaczenie dla powodzenia takiej polityki ma określenie czynników determinujących różnice w poziomie rozwoju regionalnego. Wśród czynników determinujących sukces gospodarczy jedno z czołowych miejsc zajmuje kapitał ludzki, mogący dynamizować bądź spowalniać proces rozwoju. W opracowaniu podjęta została próba oceny relacji pomiędzy jakością kapitału ludzkiego a rozwojem gospodarczym w regionach Unii Europejskiej. Zastosowanie metod analizy przestrzennej pozwoliło na zbadanie zależności przestrzennych w kształtowaniu się kapitału ludzkiego i PKB per capita. Jak wynika z przeprowadzonych badań, regiony o najwyższym poziomie kapitału ludzkiego to najbogatsze regiony Europy zachodniej, zaś najniższym poziomem cechy charakteryzują się ubogie regiony państw najpóźniej przyjętych do UE oraz Europy południowej, w tym Grecji. Regiony o wysokim poziomie kapitału ludzkiego sąsiadują z regionami o podobnie wysokim poziomie cechy. Wyniki przestrzennej regresji wzrostu wskazują na istotny, pozytywny wpływ zgromadzonego w podregionie kapitału ludzkiego na PKB per capita.
The EU designs its cohesion policy with the primary purpose of reducing disparities in regional development. The success of the policy is largely determined by the identification of factors that contribute to such disparities. One of the key determinants of economic success is human capital. This article examines the relationship between the quality of human capital and economic development of EU’s regions. Using spatial analysis methods, the spatial dependencies between the growth of human capital and GDP per capita are investigated. According to the research results, the highest levels of human capital are typical of the most affluent regions in Western Europe, while its lowest levels are found in the poorest countries that became EU members only recently and in countries in southern Europe, including Greece. The spatial correlation measures confirm that spatial relationships have effect on the regional resources of human capital, showing that regions rich in human capital border on regions that are similar to them in that respect. The results of the spatial growth regression indicate that the amount of human capital in the region has a significant and positive effect on its GDP per capita.
Źródło:: Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2016, 19, 5; 63-79
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:: Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Unemployment in Polish regions from the perspective of spatial autocorrelation
Bezrobocie w polskich regionach z perspektywy autokorelacji przestrzennej
Autorzy:: Chrzanowska, M.
Drejerska, N.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1811810.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:: Polish region
unemployment
spatial autocorrelation
rural area
urban area
bezrobocie
typologia obszarów wiejskich
korelacja przestrzenna
statystyka
Morana
Opis:: Unemployment is traditionally a phenomenon analysed by economists. Recently these investigations are often run with use of methods allowing for identification of spatial autocorrelation on the labour market. The aim of the study is to analyse spatial interrelationships of the unemployment rate between Polish regions (NUTS2) and then to verify if any results can be interpreted through a perspective of the urban-rural classification for NUTS 3 regions applied by the European Union. Research covered the period from 2004 to 2014 and was based on the data of the Central Statistical Office of Poland. The global and local Moran’s statistics were applied. Results prove existence of spatial patterns on labour market in Poland - local statistics indicate that outliers and clusters of similar regions occur.
Bezrobocie jest zjawiskiem tradycyjnie badanym przez ekonomistów. Obecnie w analizach tego zagadnienia wykorzystywane są często metody pozwalające na identyfikację autokorelacji przestrzennej na rynku pracy. Celem opracowania jest analiza relacji przestrzennych w zakresie stopy bezrobocia na poziomie regionalnym (NUTS2) w Polsce, a następnie weryfikacja, czy uzyskane rezultaty mogą być interpretowane przez pryzmat klasyfikacji obszarów wiejskich opracowanej na poziomie NUTS3 przez Unię Europejską. Badanie z wykorzystaniem danych GUS objęło lata 2004-2014. Zastosowano globalną i lokalną statystykę Morana. Wyniki potwierdziły istnienie zależności przestrzennych na rynku pracy w Polsce – statystyki lokalne wskazały na istnienie regionów nietypowych oraz klastrów regionów o podobnych charakterystykach rynku pracy.
Źródło:: Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich; 2016, 103, 3; 101-116
2353-4362
Pojawia się w:: Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Przestrzenne zróżnicowanie bogactwa dochodowego w Polsce
Spatial differentiation of income richness in Poland
Autorzy:: Sączewska-Piotrowska, Anna
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/589479.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Bogactwo dochodowe
Przestrzenne zróżnicowanie
Statystyka Morana
Income richness
Moran statistics
Spatial differentiation
Opis:: Celem opracowania jest ocena zależności przestrzennej zasięgu bogactwa w Polsce na poziomie podregionów. Szczegółowe cele to: ocena ogólnego podobieństwa podregionów ze względu na zasięg bogactwa oraz wyróżnienie grup podregionów podobnych do swoich sąsiadów oraz podregionów różniących się od swoich sąsiadów. W analizie wykorzystano statystykę globalną Morana oraz statystyki lokalne Morana. Na podstawie przeprowadzonej analizy można stwierdzić, że podregiony Polski południowo- wschodniej tworzą klaster niskich wartości zasięgu bogactwa, czyli jest to grupa podregionów o niskich wartościach zasięgu bogactwa sąsiadujących z podregionami o równie niskim zasięgu bogactwa.
The aim of the paper is to estimate spatial correlation of richness range in Poland by subregions. Specific objectives are: the evaluation of the overall similarity of subregions due to range of richness and the division of the subregions into groups of subregions similar to their neighbours and subregions different from their neighbours. There were used global and local Moran statistics in the analysis. Based on conducted analysis it can be stated that subregions in south-eastern Poland form a cluster of low values of richness range (group of subregions with low values of richness range neighbouring with subregions with also low range of richness).
Źródło:: Studia Ekonomiczne; 2017, 316; 158-171
2083-8611
Pojawia się w:: Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "statystyka Morana" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język