Klasyfikacja obiektów w ujęciu czasowo-przestrzennym z zastosowaniem analizy funkcjonalnej

• Autorzy: Robert Pietrzykowski

Warianty tytułu

Classification of Objects of Spatial Panel Data with the Use of Functional Analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Badania i analizy ekonomiczne prowadzą do klasyfikacji obserwowanych obiektów pod względem przestrzennym, czasowym lub przestrzenno-czasowym. Pomijanie oddziaływania przestrzeni na badane obiekty może prowadzić do obniżenia wartości prowadzonych analiz, a nawet do błędnych wniosków. W zagadnieniach klasyfikacyjnych powinno się zatem dążyć do wykorzystania jak największych możliwości, związanych z danymi czasowo- przestrzennymi. Celem przeprowadzonych badań była próba uwzględnienia w analizach przestrzennych nie tylko interakcji przestrzennych, ale także przestrzenno-czasowych, a w konsekwencji propozycja modyfikacji macierzy wag przestrzennych w taki sposób, aby możliwa była analiza interakcji przestrzenno-czasowych. Zaproponowane przez autora podejście do zagadnienia rozwija metody analiz czasowo-przestrzennych. W pracy oprócz metod statystyki przestrzennej wykorzystano elementy analizy funkcjonalnej.(abstrakt oryginalny)

EN

The conducted research and economic analysis lead to the classification of observed objects in spatial, temporal or spatial-temporal terms. Failure to include space in research leads to a reduction in the value of conducted analysis, or even to false conclusions. Classification should therefore aim at maximizing the potential of temporal-spatial data. Spatial surveys use statistical methods, which in their structures contain information about spatial interactions. Using spatial statistics tools for autocorrelation we find that there is no way to take into account the time in research because these methods primarily aim at detecting spatial interactions. The aim of the study was to carry out research that would enable to take into account in the spatial analyses such modifications of the weights matrix in order to obtain the possibility of determining temporal-spatial interactions. In addition to methods of spatial statistics, functional analysis elements were used in the work.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Macierz wag; Macierze; Analiza funkcjonalna

EN

Weight matrix; Matrix; Functional analysis

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2018
• Tom: 21
• Numer: nr 508 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 170--179

Twórcy

autor

Robert Pietrzykowski

• Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Bibliografia

• Anselin L., 2001, Spatial Econometrics, Basil Blackwell, Oxford.
• Cliff A.D., Ord J.K., 1973, Spatial autocorrelation, Pion, London.
• Deręngowski K., Krzyśko M., Waszak Ł., Wołyński W., 2017, Zastosowanie funkcjonalnej analizy kanonicznej w badaniu zależności między wydatkami konsumpcyjnymi w europejskich gospodarstwach domowych, Wiadomości Statystyczne, LXII, 5(672), s. 19-37.
• Elhorst J.P., 2003, Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models, International Regional Science Review, nr 26(3), s. 244-268.
• Getis A., 2009, Spatial Weights Matrices, Geographical Analysis, t. 41(4), s. 400-409.
• Getis A., Alstadt J., 2004, Constructing the Spatial Weights Matrices Using a Local Statistics, Geographical Analysis, t. 36.2, s. 147-163.
• Głowicka-Wołoszyn R., Kozera A., Wysocki F., 2017, Problem doboru macierzy wag przestrzennych w identyfikacji efektów przestrzennych samodzielności finansowej gmin, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Taksonomia 28, s. 87-98.
• Hall P., Müller H.G., Wang J.L., 2006, Properties of Principal Component Methods for Functional and Longitudinal Data Analysis, The Annals of Statistics, vol. 34, nr 3.
• Ingrassia S., Costanzo G.D., 2005, Functional Principal Component Analysis of Financial Time Series, [w:] M. Vichi i in. (red.), New Developments in Classification and Data Analysis, Springer, Berlin.
• Kuc M., 2015, Wpływ sposobu definiowania macierzy wag przestrzennych na wynik porządkowania liniowego państw Unii Europejskiej pod względem poziomu życia ludności, Prace Naukowe Uniwersytetu we Wrocławiu, Taksonomia 24, s. 163-170.
• Moran P.A.P., 1950, Notes on continuous stochastic phenomena, Biometrica, t. 37, s. 17-23.
• Pietrzak M.B., 2010, Problem identyfikacji struktur danych przestrzennych, Acta Universitatis Nicolai Copernici, Ekonomia XLI - Nauki Humanistyczno-Społeczne, zeszyt 397, s. 83-98.
• Pietrzykowski R., 2011, Koncepcja i zastosowanie modyfikacji macierzy wag w przestrzennych badaniach ekonomicznych, Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, red. B. Borkowski, vol. 12, SGGW, Warszawa 2011, s. 270-278.
• Pietrzykowski R., 2014, Application of spatial techniques for panel data analysis of agricultural real estate market in the years 2004-2012, Quantitative Methods in Economics, vol. 15, nr 2, s. 188-197.
• Ramsay J.O., Silverman B.W., 2005, Functional Data Analysis, Second Edition, Springer, New York.
• Suchecka J. (red.), 2014, Statystyka przestrzenna. Metody analiz struktur przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
• Suchecki B. (red.), 2012, Ekonometria przestrzenna II. Modele zaawansowane, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
• Wysocki F., 2010, Metody taksonomiczne w rozpoznawaniu typów ekonomicznych rolnictwa i obszarów wiejskich, Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, Poznań.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2018.508.17