Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Ordering the Spatial Units by the Non-standard Method at Various Standarization Transformations

100%

Mantaj A., Wagner W.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2009

|

225 Methodological Aspects and Applications of Multivariate Statistical Analysis

167-177

Przekształcenia standaryzacyjne są powszechnie stosowane w analizie zjawisk społeczno- gospodarczych porządkowania jednostek przestrzennych. Ich podstawowym celem jest sprowadzenie cech o różnych mianach do bezpośredniej porównywalności. Są to przekształcenia typu (x−a)/b, gdzie a, b należą do zbiorów charakterystyk liczbowych, odpowiednio położenia i zmienności. Istnieje wiele propozycji stosowania takich przekształceń w zależności od doboru charakterystyk a i b. Wśród nich korzysta się także z charakterystyk odpornych. W praktyce najczęściej stosowane jest przekształcenie standaryzacyjne. (…) Stosując różne przekształcenia standaryzacyjne do zbioru cech, otrzymuje się różne uporządkowanie jednostek przestrzennych. W pracy do porządkowania użyto metodę bezwzorcową w dwóch wariantach: średniej i mediany z modułów przekształconych próbkowych wartości standaryzacyjnych. Wyniki badań porządkowania zilustrowano na materiale liczbowym dotyczącym gmin woj. podkarpackiego za rok 2001. (abstrakt oryginalny)

2

Regionalne zróżnicowanie funkcji turystycznej w Polsce.

75%

Bayzlińska W., Wenklar O., Więcławska K.

Zeszyty Naukowe Wydziału Nauk Ekonomicznych Politechniki Koszalińskiej

|

2022

|

nr 26

9-21

Głównym celem podjętych badań jest określenie i ocena zróżnicowania funkcji turystycznej w Polsce w ujęciu regionalnym w 2021roku, a także wskazanie regionów o niewykorzystanym potencjalne turystycznym.Poziom funkcji turystycznej wyznaczono przy pomocy wskaźnika syntetycznego, metodą bez wzrocową -na bazie wskaźników cząstkowych(wskaźnk Baretje'a-Deferta,wskaźnik gęstości bazy noclegowej,wskaźnik Schneidera,wskaźnik Charvata,odsetek podmiotów gospodarczych w sekcji I 55). Dane pochodzą z Banku Danych Lokalnych Głównego Urzędu Statystycznego. Na podstawie wyników podzielono województwa na cztery klasy o różnym poziomie funkcji turystycznej: klasa I -poziom wysoki (zachodniopomorskie, pomorskie, małopolskie), klasa II -poziom średni (warmińsko-mazurskie, dolnośląskie), klasa III -poziom niski (kujawsko-pomorskie, lubuskie, mazowieckie, podkarpackie, śląskie, świętokrzyskie), klasa IV -poziom bardzo niski (lubelskie, łódzkie, opolskie, podlaskie i wielkopolskie). W niektórych województwach występujące walory turystyczne są słabo wykorzystywane. (abstrakt oryginalny)

3

Klasyfikacja województw pod względem poziomu innowacyjności

63%

Pawlik A.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2013

|

nr 320 Gospodarka przestrzenna. Uwarunkowania ekonomiczne, prawne i samorządowe

111-119

Procesy rozwoju dokonują się zawsze w ściśle określonej przestrzeni i w określonym czasie. Przestrzeń odgrywa istotną rolę w kształtowaniu się procesów rozwojowych i zachodzących przemian strukturalnych. W większości zagadnień dopiero aspekt przestrzenny, czyli zróżnicowania i rozpiętości regionalne, wskazuje na charakterystyczne cechy zjawisk społeczno-ekonomicznych, determinujące kierunki dalszego rozwoju, działań innowacyjnych i zdolność do podnoszenia konkurencyjności regionów. Klasyfikacja województw uwzględniająca potencjał gospodarki, potencjał nauki, potencjał techniki i innowacji oraz potencjał intelektualny została przeprowadzona za pomocą metody wzorcowej i bezwzorcowej. Najwyższy wskaźnik, określający potencjał innowacyjny województw uwzględniający cztery komponenty zarówno w 2002, jak i w 2009 r., posiadały województwa: mazowieckie, śląskie oraz małopolskie.(abstrakt oryginalny)

4

Klasyfikacja wzorców wystepujących w finansowych szeregach czasowych przy użyciu sieci neuronowych Kohonena

63%

Lula P., Morajda J.

Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Krakowie

|

2002

|

nr 604

73-83

W artykule przedstawiono metodę bezwzorcowej klasyfikacji formacji występujących w szeregach czasowych przy wykorzystaniu sieci Kohonena. Zaproponowano opartą o sieć Kohonena procedurę klasyfikacji wzorców generowanych przez indeks giełdowy WIG i zaprezentowano wyniki tej analizy wraz z ich wizualizacją graficzną. Przedyskutowano wyniki tej analizy wraz z ich wizualizacją graficzną. Przedyskutowano możliwości praktycznego wykorzystania tej metody w modelowaniu i prognozowaniu szeregów czasowych. (abstrakt oryginalny)

5

Ocena zróżnicowania innowacyjności regionów w Polsce i jego wpływu na poziom rozwoju gospodarczego

45%

Koźlak A.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2009

|

nr 46 Gospodarka lokalna i regionalna w teorii i praktyce

93-104

Celem przeprowadzonych badań było określenie zróżnicowania innowacyjności polskich regionów oraz analiza zależności między poziomem ich innowacyjności i rozwoju gospodarczego. W całym opracowaniu dane w układzie regionalnym dotyczą roku 2005, ponieważ dla późniejszych lat nie są dostępne informacje na temat wysokości PKB. Realizację celu badawczego przeprowadzono z wykorzystaniem bezwzorcowej metody sum standaryzowanych wartości, która pozwala porównać różne zjawiska gospodarcze w ujęciu przestrzennym i umożliwia stworzenie hierarchii regionów na podstawie równoczesnego porównania kilku zmiennych. Zbadano też siłę korelacji wyznaczonych mierników syntetycznych. (fragment tekstu)