Zastosowanie metod wielowymiarowej analizy porównawczej do oceny stanu środowiska w województwie dolnośląskim

• Authors: Bąk Andrzej

Title variants

EN

Application methods of multidimensional comparative analysis to the assessment of environmental state in Dolnośląskie voivodship

• Languages of publication: PL EN

Abstracts

PL

Celem opracowania jest zaprezentowanie wyników metod wielowymiarowej analizy porównawczej wykorzystywanej do oceny stanu środowiska w województwie dolnośląskim w przekroju powiatów. Badanie przeprowadzono na podstawie danych GUS za 2015 r. dotyczących stanu i ochrony środowiska w 30 powiatach województwa dolnośląskiego. W badaniu zastosowano metody porządkowania liniowego obiektów (wzorcowe i bezwzorcowe). Wiele z nich opisanych w literaturze przedmiotu na ogół prowadzi do zróżnicowanych wyników (rankingi obiektów nie są takie same). Wynika to m.in. z przyjętych metod normalizacji i ważenia zmiennych oraz agregacji (tworzenia zmiennych syntetycznych). W artykule podjęto próbę porównania wyników porządkowania liniowego powiatów ze względu na stan środowiska za pomocą wybranych metod wzorcowych i bezwzorcowych. W analizie poprawności rankingów wykorzystano mierniki oceny jakości metod porządkowania liniowego.

EN

The aim of this article is to present the results of multidimensional comparative analysis methods used to assess the state of the environment in Dolnośląskie voivodship in the cross-section of powiats. The research was conducted on the basis of data from the CSO of Poland for 2015 concerning the state and environmental protection in 30 powiats of Dolnośląskie voivodship. The method of linear ordering of objects based on a pattern object (or an anti-pattern object) was used in the research. Many of them described in the subject literature usually lead to differing results (rankings of objects are not the same). It results from i.a. the adopted methods of normalization and weighing of variables and aggregations (creation of synthetic variables). The article is an attempt to compare the results of linear ordering of powiats due the environmental state with the use of method based on a pattern object (or an anti-pattern object). In the rankings correctness analysis, quality indicators were used to evaluate the quality of linear ordering methods.

Keywords

PL

ochrona środowiska; porządkowanie liniowe; metoda Hellwiga; metoda TOPSIS; główne składowe; program R

EN

environmental protection; linear ordering; Hellwig method; TOPSIS method; principal components; R program

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
• Year: 2018
• Issue: 1
• Pages: 7-20

Dates

published

2018-01-28

Contributors

author

Bąk Andrzej

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

References

• Balicki, A. (2009). Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne. Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego.
• Bartosiewicz, S. (1976). Propozycja metody tworzenia zmiennych syntetycznych. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 84.
• Bąk, A. (1999). Modelowanie symulacyjne wybranych algorytmów wielowymiarowej analizy porównawczej w języku C++. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.
• Bąk, A. (2013). Metody porządkowania liniowego w polskiej taksonomii — pakiet pllord. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 278, 54—62.
• Bąk, A. (2015). Linear ordering methods — package pllord. URL: http://keii.ue.wroc.pl/pllord.
• Borys, T. (1978a). Metody normowania cech w statystycznych badaniach porównawczych. Przegląd Statystyczny, 2, 227—239.
• Borys, T. (1978b). Propozycja agregatowej miary rozwoju obiektów. Przegląd Statystyczny, 3, 371—381.
• Cieślak, M. (1974). Taksonomiczna procedura prognozowania rozwoju gospodarczego i określania potrzeb na kadry kwalifikowane. Przegląd Statystyczny, 1, 29—39.
• Grabiński, T. (1984). Wielowymiarowa analiza porównawcza w badaniach dynamiki zjawisk ekonomicznych. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie. Seria specjalna: Monografie, 61.
• Grabiński, T. (1992). Metody taksonometrii. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.
• Grabiński, T., Wydymus, S., Zeliaś, A. (1989). Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych. Warszawa: PWN.
• Hellwig, Z. (1968). Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr. Przegląd Statystyczny, 4, 307—327.
• Hellwig, Z. (1981). Wielowymiarowa analiza porównawcza i jej zastosowanie w badaniach wielocechowych obiektów gospodarczych. W: W. Welfe (red.), Metody i modele ekonomiczno-matematyczne w doskonaleniu zarządzania gospodarką socjalistyczną. Warszawa: PWE.
• Hotelling, H. (1933). Analysis of a complex of statistical variables into principal components. Journal of Educational Psychology, 24(7), 417—441, 498—520.
• Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag: Nowy Jork.
• Malina, A., Zeliaś, A. (1997). O budowie taksonomicznej miary jakości życia. Taksonomia, 4.
• Nowak, E. (1984). Problemy doboru zmiennych do modelu ekonometrycznego. Warszawa: PWN.
• Pearson, K. (1901). On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical Magazine, 6(2), 559—572.
• Perkal, J. (1967). Matematyka dla przyrodników i rolników. Część II. Warszawa: PWN.
• Pluta, W. (1976). Taksonomiczna procedura prowadzenia syntetycznych badań porównawczych za pomocą zmodyfikowanej miary rozwoju gospodarczego. Przegląd Statystyczny, 4, 511—517.
• Pociecha, J. (2008). Rozwój metod taksonomicznych i ich zastosowań w badaniach społeczno-ekonomicznych. URL: http://www.stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/.
• Pociecha, J., Podolec, B., Sokołowski, A., Zając, K. (1988). Metody taksonomiczne w badaniach społeczno-ekonomicznych. Warszawa: PWN.
• R Development Core Team (2017). R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing. URL: http://cran.r-project.org.
• Rusnak, J. (1999). Metoda głównych składowych. W: W. Ostasiewicz (red.), Statystyczne metody analizy danych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu.
• Seidler, J., Badach, A., Molisz, W. (1980). Metody rozwiązywania zadań optymalizacji. Warszawa: WNT.
• Strahl, D. (1978). Propozycja konstrukcji miary syntetycznej. Przegląd Statystyczny, 2, 205—215.
• Walesiak, M. (1993). Statystyczna analiza wielowymiarowa w badaniach marketingowych. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 654. Seria: Monografie i Opracowania, 101.
• Wysocki, F. (2010). Metody taksonomiczne w rozpoznawaniu typów ekonomicznych rolnictwa i obszarów wiejskich. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu.Yazdi, M. M. (2015). TOPSIS method for multiple-criteria decision making (MCDM) — package topsis. URL: https://cran.r-project.org/web/packages/topsis/.
• Yoon, K. (1980). System Selection by Multiple Attribute Decision Making. Rozprawa doktorska. Kansas State University.
• Yoon, K., Hwang, C. L. (1980). Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution — A Multiattribute Decision Making. A paper to be published.
• Yoon, K., Hwang, C. L. (1995). Multiple Attribute Decision Making: An Introduction. California: SAGE publications.
• Zeliaś, A. (red.). (2000). Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu życia w Polsce w ujęciu dynamicznym. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.