Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej z autokorelacją przestrzenną do klasyfikacji obiektów

• Autorzy: Jacek Batóg

Warianty tytułu

The Application of the Discriminant Analysis with the Spatial Autocorrelation to the Classification of Objects

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy podjęto próbę modyfikacji klasycznego podejścia stosowanego w analizie dyskryminacyjnej przez wprowadzenie do niej czynnika przestrzennego. Czynnik ten ma odzwierciedlać występowanie zjawiska autokorelacji przestrzennej między badanymi obiektami w przestrzeni społeczno-gospodarczej. Pozwoli to na uwzględnienie powiązań o charakterze przestrzennym między obiektami w procesie ich przyporządkowywania do danej populacji (grupy). Podstawowym celem tej modyfikacji, spotykanej również w przypadku innych procedur statystycznych i ekonometrycznych, jest ocena, czy wprowadzenie efektu autokorelacji przestrzennej do klasycznej procedury klasyfikacyjnej doprowadzi do wzrostu liczby poprawnie zakwalifikowanych przypadków. (fragment tekstu)

EN

The aim of the paper is the presentation of the modification of the classical discriminant analysis. This proposal is connected with the occurrence of the spatial autocorrelation. The spatial autocorrelation is described by matrix of spatial weights. Its elements represent directly nonmeasurable spatial relations between discriminated objects. This approach is an alternative solution to existing methods based on correcting of a priori or a posteriori probabilities. The empirical verification of the proposed method testifies the significant improvement of the accuracy of the classification when the spatial discriminant analysis is applied. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza dyskryminacyjna; Autokorelacja przestrzenna; Klasyfikacja obiektów

EN

Discriminant analysis; Spatial autocorrelation; Classification of objects

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2009
• Tom: 16
• Numer: nr 47 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 382--389

Twórcy

autor

Jacek Batóg

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• Abreu M., de Groot H.L.F., Florax R.J.G.M. (2004), Space and growth: a survey of empirical evidence and methods, Tinbergen Institute Discussion Paper no TI 2004-129/3, Amsterdam.
• Anselin L. (1988), Spatial econometrics: methods and models, Kluwer Academic, Dordrecht.
• Cutillo L., Amato U. (2008), Localized empirical discriminant analysis, "Computational Statistics and Data Analysis", vol. 52, issue 11, s. 4966-4978.
• Domański C., Misztal M. (1998), Zastosowanie wybranych metod dyskryminacji do wspomagania diagnozy i określania ryzyka operacyjnego u pacjentów z chorobą wieńcową, [w:] Modelowanie preferencji a ryzyko '98, red. T. Trzaskalik, AE, Katowice.
• Dučinskas K., Šaltytė J. (2002), The effect of spatial autocorrelation on the error rates of the linear discriminant functions, "Lithuanian Mathematical Journal", vol. 42, no 2, s. 133-139.
• Ekonometria przestrzenna (1991), red. A. Zeliaś, PWE, Warszawa.
• Fischer M.M., Stirböck C. (2006), Pan-european regional income growth and club-convergence. Insights from a spatial econometric perspective, "Annals of Regional Science", vol. 40, s. 693-721.
• Gatnar E. (1998), Symboliczne metody klasyfikacji danych, PWN, Warszawa.
• Hozer J. (2003), Tempus locus homo casus et fortuna regit factum. Zbiór esejów ekonomicznych, Instytut Analiz, Diagnoz i Prognoz Gospodarczych w Szczecinie, Oficyna "in Plus", Szczecin.
• Jajuga K. (1990), Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów, PWN, Warszawa.
• Kopczewska K. (2006), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R CRAN, CeDeWu Sp. z o.o., Warszawa.
• Krzyśko M. (1990), Analiza dyskryminacyjna, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• LeSage J.P. (1999), Spatial econometrics, University of Toledo, Toledo.
• Steele B.M., Redmond R.L. (2001), A method of exploiting spatial information for improving classification rules: application to the construction of polygon-based land cover maps, "International Journal of Remote Sensing", vol. 22, no 16, s. 3143-3166.
• Thioulouse J., Chessel D., Champely S. (1995), Multivariate analysis of spatial patterns: a unified approach to local and global structures, "Environmental and Ecological Statistics", vol. 2, no 1, s. 1-14.
• Wawrzyniak K., Batóg B. (1997), Wykorzystanie funkcji dyskryminacyjnej do oceny kondycji finansowo-ekonomicznej spółek i przedsiębiorstw I, II, III i IV transzy, alokowanych do Narodowych Funduszy Inwestycyjnych, "Przegląd Statystyczny" nr 1.