Taksonomiczna analiza krajów pod względem dzietności kobiet oraz innych czynników demograficznych

• Autorzy: Joanna Trzęsiok

Warianty tytułu

Cluster Analysis of Countries with Respect to Fertility Rate and Other Demographic Factors

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy przeprowadzono analizę taksonomiczną 180 państw pod względem wybranych czynników demograficznych. Początkowo w zbiorze danych kraje były charak-teryzowane przez 11 zmiennych. Jednak z uwagi na słabą jakość uzyskiwanych podziałów zastosowano procedurę eliminacji cech i do ostatecznego badania wybrano tylko cztery z nich: dzietność kobiet, umieralność dzieci przed ukończeniem 5 lat (na 1000 urodzonych), procent populacji w przedziale wiekowym )5,20 oraz procent populacji w wieku powyżej 60 lat. Pokazano, że zmienne te miały istotny wpływ na poprawę jakości grupowania. W badaniu wykorzystano 4 wybrane metody taksonomiczne. Najlepszą strukturę klas od-kryła metoda k-medoidów, dzieląc badane państwa na trzy skupiska.(abstrakt oryginalny)

EN

The paper presents cluster analysis of 180 countries. In the first stage, countries were described by 11 demographic variables. Using all the variables led to a poor class structure, thus the procedure for variables selection was performed in the next stage. Only fertility rate, children mortality rate, population aged 5-20 (% of total) and population aged 60 and older (% of total) had a significant impact on the clustering quality. The best model was built using k-medoids. As a result the countries were grouped into three clusters.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza taksonomiczna; Demografia

EN

Taxonomic analysis; Demography

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2014
• Tom: 22
• Numer: nr 327 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 275--284

Twórcy

autor

Joanna Trzęsiok

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Defays D. (1977), An efficient algorithm for a complete link method, "The Computer Journal" (British Computer Society), 20 (4), s. 364-366.
• Guyon I., Gunn S., Nikravesh M., Zadeh L. (red.) (2006), Feature Extraction, Foundations and Ap-plications, Springer.
• Holzer J.Z. (2003), Demografia, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne PWE, Warszawa.
• Jajuga K. (1993), Statystyczna analiza wielowymiarowa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Kauffman L., Rousseeuw P.J. (1990), Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, Wiley & Sons, New Jersey.
• Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P. (2009), Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu, Warszawa.
• MacQueen J.B. (1967), Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations, "Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability", 1, Uni-versity of California Press, s. 281-297.
• Okólski M. (2005), Demografia. Podstawowe pojęcia, procesy i teorie w encyklopedycznym zarysie, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.
• Pociecha J., Podolec B., Sokołowski A., Zając K. (1986), Metody taksonomiczne w badaniach spo-łeczno-ekonomicznych, PWN, Warszawa.
• Walesiak M., Gatnar E. (red.) (2009), Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Ward J.H. Jr. (1963), Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function, "Journal of the American Statistical Association", 58, s. 236-244.