Wizualizacja wyników porządkowania liniowegodla danych porządkowych z wykorzystaniem skalowania wielowymiarowego

• Authors: Walesiak Marek

Title variants

Visualization of Linear Ordering Results for Ordinal Data with Application of Multidimensional Scaling

• Languages of publication: PL

Keywords

porządkowanie liniowe; skalowanie wielowymiarowe; dane porządkowe; miary agregatowe; program R

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Przegląd Statystyczny
• Year: 2017
• Volume: 64
• Issue: 1
• Pages: 5-20

Contributors

author

Walesiak Marek

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki, Katedra Ekonometrii i Informatyki

References

• Antczak E., (2013), Przestrzenny taksonomiczny miernik rozwoju, Wiadomości Statystyczne, 7, 37–53.
• Borg I., Groenen P. J. F., (2005), Modern Multidimensional Scaling. Theory and Applications, 2nd Edition, Springer Science+Business Media, New York.
• Borg I., Groenen P. J. F., Mair P., (2013), Applied Multidimensional Scaling, Springer, Heidelberg, New York, Dordrecht, London.
• Borys T., (1984), Kategoria jakości w statystycznej analizie porównawczej, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 284, Seria: Monografie i Opracowania, 23.
• Borys T., Strahl D., Walesiak M., (1990), Wkład ośrodka wrocławskiego w rozwój teorii i zastosowań metod taksonomicznych, w: Pociecha J., (red.), Taksonomia – teoria i zastosowania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków, 12–23.
• De Leeuw J., Mair P., (2015), Shepard Diagram, Wiley StatsRef: Statistics Reference Online, John Wiley & Sons Ltd.
• Hellwig Z., (1967), Procedure of Evaluating High-Level Manpower Data and Typology of Countries by Means of the Taxonomic Method, COM/WS/91, Warsaw, 9 December, 1967, UNESCO working paper.
• Hellwig Z., (1968), Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju i strukturę wykwalifikowanych kadr, Przegląd Statystyczny, 15 (4), 307–327.
• Hellwig Z., (1972), Procedure of Evaluating High-Level Manpower Data and Typology of Countries by Means of the Taxonomic Method, w: Gostkowski Z., (red.), Towards a System of Human Resources Indicators for Less Developed Countries, Papers Prepared for UNESCO Research Project, Ossolineum, The Polish Academy of Sciences Press, Wrocław, 115–134.
• Hellwig Z., (1981), Wielowymiarowa analiza porównawcza i jej zastosowanie w badaniach wielocechowych obiektów gospodarczych, w: Welfe W., (red.), Metody i modele ekonomiczno-matematyczne w doskonaleniu zarządzania gospodarką socjalistyczną, PWE, Warszawa, 46–68.
• Hwang C. L., Yoon K., (1981), Multiple Attribute Decision Making – Methods and Applications. A Stateof-the-Art Survey, New York, Springer-Verlag.
• Jefmański B., Dudek A., (2016), Syntetyczna miara rozwoju Hellwiga dla trójkątnych liczb rozmytych, w: Appenzeller D. (red.), Matematyka i informatyka na usługach ekonomii. Wybrane problemy modelowania i prognozowania zjawisk gospodarczych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań, 29–40.
• Lemon J. et al., (2016), plotrix: Various Plotting Functions. R package version 3.6-3, URL http://CRAN.Rproject.org/package=plotrix.
• Mair P., De Leeuw J., Borg I., Groenen P. J. F., (2016), Smacof: Multidimensional Scaling. R package version 1.8-13, URL http://CRAN.R-project.org/package=smacof.
• Młodak A., (2014), On the Construction of an Aggregated Measure of the Development of Interval Data, Computational Statistics, 29 (5), 895–929.
• Pawlukowicz R., (2006), Klasyfikacja w wyborze nieruchomości podobnych dla potrzeb wyceny rynkowej nieruchomości, Ekonometria 16, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 1100, 232–240.
• Pietrzak M. B., (2014), Taksonomiczny miernik rozwoju (TMR) z uwzględnieniem zależności przestrzennych, Przegląd Statystyczny, 61 (2), 181–201.
• Pociecha J., Zając K., (1990), Wkład ośrodka krakowskiego w rozwój teorii i zastosowań metod taksonomicznych, w: Pociecha J., (red.), Taksonomia – teoria i zastosowania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków, 24–32.
• R Development Core Team, (2016), R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, URL http://www.R-project.org.
• Stevens S. S., (1946), On the Theory of Scales of Measurement, Science, 103 (2684), 677–680.
• Walesiak M., (1993), Statystyczna analiza wielowymiarowa w badaniach marketingowych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 654, Seria: Monografie i Opracowania, 101.
• Walesiak M., (1996), Metody analizy danych marketingowych, PWN, Warszawa.
• Walesiak M., (1999), Distance Measure for Ordinal Data, Argumenta Oeconomica, 2 (8), 167–173.
• Walesiak M., (2011), Porządkowanie liniowe z wykorzystaniem uogólnionej miary odległości GDM2 dla danych porządkowych, Ekonometria, 30, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 163, 9–18.
• Walesiak M., (2014), Wzmacnianie skali pomiaru w statystycznej analizie wielowymiarowej, Taksonomia 22, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 327, 60–68.
• Walesiak M., (2016a), Uogólniona miara odległości GDM w statystycznej analizie wielowymiarowej z wykorzystaniem programu R. Wydanie drugie poprawione i rozszerzone, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław.
• Walesiak M., (2016b), Visualization of Linear Ordering Results for Metric Data with the Application of Multidimensional Scaling, Ekonometria, 2 (52), 9–21.
• Walesiak M., Dudek A., (2016a), clusterSim: Searching for Optimal Clustering Procedure for a Data Set. R package version 0.45-1, URL http://CRAN.R-project.org/package=clusterSim.
• Walesiak M., Dudek A., (2016b), Wybór optymalnej procedury skalowania wielowymiarowego dla danych metrycznych z wykorzystaniem programu R, Referat na XXXV Konferencję Naukową nt. „Multivariate Statistical Analysis. MSA 2016”, Łódź, 7–9 listopada 2016 r.
• Wysocki F., (2010), Metody taksonomiczne w rozpoznawaniu typów ekonomicznych rolnictwa i obszarów wiejskich, Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, Poznań.

Identifiers

DOI

10.5604/01.3001.0014.0757