Ocena zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013 za pomocą składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz analizy skupień

• Authors: Mirosław Krzyśko , Agnieszka Majka , Waldemar Wołyński

Title variants

EN

Estimation of Diversity of Living Standards in Polish Voivodships in 2003–2013 Using Principal Components for Multidimensional Functional Data and Cluster Analysis

Abstracts

EN

The paper presents an estimation of life standard diversity for residents of Polish voivodships in 2003–2013. The principal component analysis was applied for multidimensional functional data and the dendrite method was used for cluster analysis. These methods made it possible to isolate relatively homogeneous groups of voivodships that had similar values of characteristics under consideration, for the whole period at issue.

PL

W artykule przedstawiono ocenę zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013. Do oceny zastosowano analizę składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz dendrytową analizę skupień. Metody te pozwoliły na wyodrębnienie względnie jednorodnych grup województw o zbliżonym poziomie rozpatrywanych cech dla całego rozpatrywanego okresu łącznie.

Keywords

PL

wielowymiarowe dane funkcjonalne; funkcjonalna analiza danych; analiza składowych głównych

EN

multivariate functional data; functional data analysis; principal components analysis

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Przegląd Statystyczny
• Year: 2016
• Volume: 63
• Issue: 1
• Pages: 81-98

Dates

published

2016

Contributors

author

Mirosław Krzyśko

• Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa im. Prezydenta Stanisława Wojciechowskiego, Wydział Zarządzania
• Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział Matematyki i Informatyki

author

Agnieszka Majka

• Uniwersytet Rzeszowski, Wydział Ekonomii, Katedra Metod Ilościowych i Informatyki Gospodarczej

author

Waldemar Wołyński

• Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział Matematyki i Informatyki

References

• Diechciarz J., (red.), (2003), Ekonometria. Metody, przykłady, zadania, Wydanie 2 poprawione, Wydawnictwo AE we Wrocławiu.
• Florek K., Łukaszewicz J., Perkal J., Steinhaus H., Zubrzycki S., (1951a), Sur la Liaison et la Division des Points d’un Ensemble Fini, Colloquium Mathematicum, 2, 282–285.
• Florek K., Łukaszewicz J., Perkal J., Steinhaus H., Zubrzycki S., (1951b), Taksonomia wrocławska, Przegląd Antropologiczny, 17, 193–211.
• Górecki T., Krzyśko M., Waszak Ł., Wołyński W., (2014), Methods of Reducing Dimension for Functional Data, Statistics in Transition – New Series, 15 (2), 231–242.
• Horváth L., Kokoszka P., (2012), Inference for Functional Data with Applications, Springer.
• Jacques J., Preda C., (2014), Model-Based Clustering for Multivariate Functional Data, Computational Statistics & Data Analysis, 71, 92–106.
• Kruskal J. B., (1956), On the Shortest Spanning Subtree of a Graph and the Travelling Salesman Problem, Proceedings of the American Mathematical Society, 7, 48–50.
• Perkal J., (1953), Taksonomia wrocławska, Przegląd Antropologiczny, 19, 209–221.
• Prim R. C., (1957), Shortest Connection Networks and Some Generalizations, Bell System Technical Journal, 36, 1389–1401.
• Ramsay J. O., Silverman B. W., (2005), Functional Data Analysis, Second Edition, Springer.
• Schwarz G., (1978), Estimating the Dimension of a Model, Annals of Statistics, 6, 461–464.
• Shmueli G., (2010), To Explain or to Predict? Statistical Science, 25 (3), 289–310.
• Walesiak M., (2014), Przegląd formuł normalizacji wartości zmiennych oraz ich własności w statystycznej analizie wielowymiarowej, Przegląd Statystyczny, 61 (4), 363–372.

Identifiers

DOI

10.5604/01.3001.0014.1152

Biblioteka Nauki

1050488