Uwagi do unitaryzacji zmiennych w referencyjnym systemie granicznym

• Authors: Szanduła Jacek

Title variants

EN

Notes to Unitarisation Variables in the Border Reference System

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Artykuł stanowi polemikę z propozycją Strahl i Walesiaka (1997) dotyczącą unitaryzacji zmiennych w referencyjnym systemie granicznym. Wykazane zostały niekorzystne implikacje stosowania wzorów na unitaryzację proponowanych przez Strahl i Walesiaka. Aby dokonać modyfikacji wzorów dla unitaryzacji w referencyjnym systemie granicznym, kluczową kwestią jest wyjaśnienie, czym jest próg veta. Zdaniem autora można rozróżnić następujące warianty progów veta: 1. Przekroczenie progu veta oznacza, że obiekt nie spełnia minimalnych wymagań. 2. Przekroczenie progu veta nie pociąga dodatkowych konsekwencji. Tu można rozważyć jeszcze dwie sytuacje: a) przekroczenie progu veta nie przynosi dodatkowych korzyści, b) przekroczenie progu veta nie powoduje dodatkowych strat. 3. Przekroczenie progu veta oznacza znaczne pogorszenie atrakcyjności obiektu. Wskazane wyżej warianty progów veta mogą wystąpić samodzielnie lub łącznie. Możliwość ta w kombinacji z trzema dostępnymi typami zmiennych (stymulanta, destymulanta, nominata), powoduje, że każda sytuacja wymaga odrębnego opisu za pomocą osobnych wzorów. Autor postuluje, aby w każdej sytuacji spełnione były następujące warunki: 1. Ciągłość przekształcenia unitaryzacyjnego. 2. Przekształcenie przedziału [xmin, xmax] na przedział [0, 1]. 3. Wartościom najlepszym/optymalnym przypisuje się wartość 1, a najgorszym wartość 0. Dla wymienionych wyżej warunków autor proponuje nowe wzory w sytuacji występowania progów veta. Propozycja jest zilustrowana przykładem empirycznym.

EN

The article is a polemic with the proposal of Strahl and Walesiak (1997) concerning unitarisation variables in the border reference system. Shown are adverse implications of the unitarisation model proposed by Strahl and Walesiak. To be able to modify formulas for unitarisation in the border reference system, the key issue is to clarify what is the veto threshold. According to the author, one can distinguish the following variants of the veto thresholds: 1. The veto threshold means that the object does not meet the minimum requirements. 2. The veto threshold does not implicate additional consequences. Here you can consider two situations: a) transgression of the veto threshold does not bring additional benefits, b) transgression of the veto threshold does not cause additional losses. 3. Transgression of the veto threshold means a significant deterioration in the attractiveness of the object. The above variants of veto thresholds may occur alone or together. This possibility, in combination with the three possible types of variables (a stimulant, destimulant, nominant) causes that each situation requires a separate description with the use particular formulas. The author postulates that in each situation following conditions should be met: 1. Continuity of unitarisation transformation. 2. Transformation of the interval [xmin, xmax] to the interval [0, 1]. 3. Best / optimal values are assigned a value of 1, and the worst values of 0. For the above terms the author proposes new models in the case of presence of veto thresholds. The proposal is illustrated by an empirical example.

Keywords

PL

wielowymiarowa analiza porównawcza; normalizacja; unitaryzacja; próg veta

EN

multidimensional comparative analysis; normalization; veto threshold

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Przegląd Statystyczny
• Year: 2014
• Volume: 61
• Issue: 2
• Pages: 147-167

Contributors

author

Szanduła Jacek

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, Katedra Prognoz i Analiz Gospodarczych, ul. Komandorska 118/120, 53 – 345 Wrocław

References

• Abrahamowicz M., Zając K., (1986), Metoda ważenia zmiennych w taksonomii numerycznej i procedurach porządkowania liniowego, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 328, 5-17.
• Bana e Costa C. A., Vansnick J. C., (1994), MACBETH - An Interactive Path Towards the Construction of Cardinal Value Functions, International Transactions in Operational Research, 1 (4), 489-500.
• Batóg J., (2003), Klasyfikacja obiektów w przypadku agregacji danych, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, nr 365 (Metody ilościowe w ekonomii), 14, 35-44.
• Behzadian M., Kazemzadeh R. B., Albadvi A., Aghdasi M., (2010), PROMETHEE: A Comprehensive Literature Review on Methodologies and Applications, European Journal of Operational Research, 200 (1), 198–215.
• Borys T., (1984), Kategoria jakości w statystycznej analizie porównawczej, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 284.
• Brans J. P., (1982), L’ingénierie de la décision. Elaboration d’instruments d’aide à la décision. Méthode PROMETHEE, w: Nadeau R., Landry M., (red.), L’aide a la Décision: Nature, Instruments et Perspectives d’avenir, Presses de l’Université Laval, Québec, 183-214.
• Cieślak M., (1990), Zagadnienie „ruchomego celu” w wielowymiarowej analizie porównawczej, Przegląd Statystyczny, 37 (1-2), 25-35.
• Grabiński T., (1988), Metody statystycznej analizy porównawczej, w: Zeliaś A., (red.), Metody statystyki międzynarodowej, PWE, Warszawa, 235-260.
• Grabiński T., (1989), Funkcje i mierniki odległości, w: Zeliaś A., (red.), Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa, 19-35.
• Hellwig Z., (1968), Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasady i strukturę wykwalifikowanych kadr, Przegląd Statystyczny, 5 (4), 307-326.
• Jajuga K., (1993), Statystyczna analiza wielowymiarowa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Kowalewski G., (2006), Jeszcze o nominantach w metodach porządkowania liniowego zbioru obiektów, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 1126, (Taksonomia 13, Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania), 519-528.
• Kukuła K., (2000), Metoda unitaryzacji zerowanej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Malina A., Zeliaś A., (1997), O budowie taksonomicznej miary jakości życia, w: Jajuga K., Walesiak M., (red.), Klasyfikacja i analiza danych: teoria i zastosowania, Taksonomia, zeszyt 4, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław, 238-262.
• Milligan G. W., (1989), A Validation Study of a Variable Weighting Algorithm for Cluster Analysis, Journal of Classification, 1, 53-71.
• Piontek K., (2004), Metodologia, w: Ronka-Chmielowiec W., (red.), Zastosowanie metod ekonometryczno-statystycznych w zarzadzaniu finansami zakładów ubezpieczeń, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław.
• Roy B., (1968), Classement et choix en présence de points de vue multiples (la méthode ELECTRE), La Revue d'Informatique et de Recherche Opérationelle, 2 (8), 57–75.
• Sierpińska M., Jachna T., (2004), Ocena przedsiębiorstwa według standardów światowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Strahl D., (1978), Propozycja konstrukcji miary syntetycznej, Przegląd Statystyczny, 25 (2), 205-215.
• Strahl D., Walesiak M., (1997), Normalizacja zmiennych w skali przedziałowej i ilorazowej w referencyjnym systemie granicznym, Przegląd Statystyczny, 44 (1), 69-77.
• Wrzaszcz W., (2012), Czynniki kształtujące zrównoważenie gospodarstw rolnych, Journal of Agribusiness and Rural Development, 2 (24), 285-296.