1. |
Economic Sciences for Agribusiness and Rural Economy, 2018 |
|
Głowicka-Wołoszyn R., Kozera A. IDENTIFICATION OF FUNCTIONAL TYPES OF RURAL COMMUNES IN POLAND
Autor | Romana Głowicka-Wołoszyn, Agnieszka Kozera |
Tytuł | IDENTIFICATION OF FUNCTIONAL TYPES OF RURAL COMMUNES IN POLAND |
Title | |
Słowa kluczowe | rural communes, functional types of rural communes, Ward’s method, k-means method |
Key words | |
Abstrakt | The aim of the research was to identify the functional structure of rural communes in Poland. The functional types were further characterized and spatially delimited. The research drew on 2015 data from the Central Statistical Office database, Local Data Bank and statistical yearbooks: ‘Voivodship, subregions, poviats and communes’. Identification of functional types of rural communes in Poland employed a structural approach that classifies an administrative unit according to its prevalent social and economic functions. The optimal number of typological classes was first determined from the dendrogram produced by the Ward’s method. Then, the k-means method was employed to perform the actual classification. |
Abstract | |
Cytowanie | Głowicka-Wołoszyn R., Kozera A. |
HTML | wersja html |
Pełny tekst | ESARE_2018_n1_s109.pdf |
|
![pdf](http://sj.wne.sggw.pl/img/pdf.png) |
2. |
Economic Sciences for Agribusiness and Rural Economy, 2018 |
|
Piekut M. CONSUMPTION PATTERNS AMONG ONE-PERSON HOUSEHOLDS OF NEVER MARRIED IN POLAND
Autor | Marlena Piekut |
Tytuł | CONSUMPTION PATTERNS AMONG ONE-PERSON HOUSEHOLDS OF NEVER MARRIED IN POLAND |
Title | |
Słowa kluczowe | single-person households, consumption, goods, services |
Key words | |
Abstrakt | The scientific objective of the study was to identify consumption patterns in one-person households of never- married women and men, living independently. Ward’s grouping method make possible to establish the number of households’ clusters. The final stage of household grouping procedure, regarding consumption expenditures was accomplished with k-means clustering method. It can be concluded that distinguishing the consumption patterns for one-person households of never married is possible on the basis of diversification both level and structure of incomes in these households as well as socio-demographic differences between them. Depending on economic and socio-demographic variables, disparate consumption patterns for these types of households can be observed. In addition, it’s worth stressing that household having different level of income (although coming from similar source) but similar demographic structure show greater similarity than households having similar financial situation. |
Abstract | |
Cytowanie | Piekut M. |
HTML | wersja html |
Pełny tekst | ESARE_2018_n2_s75.pdf |
|
![pdf](http://sj.wne.sggw.pl/img/pdf.png) |
3. |
Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, 2018 |
|
Andrzejuk A. Classification of Agricultural Emissions Among OECD Countries with Unsupervised Techniques
Autor | Adam Andrzejuk |
Tytuł | Classification of Agricultural Emissions Among OECD Countries with Unsupervised Techniques |
Title | Classification of Agricultural Emissions Among OECD Countries with Unsupervised Techniques |
Słowa kluczowe | agricultural economics, emissions, classification, cluster analysis, k-means, hdbscan |
Key words | agricultural economics, emissions, classification, cluster analysis, k-means, hdbscan |
Abstrakt | Agricultural emissions represent greenhouse gas emissions from crop and livestock production. There are various estimates on agricultural emissions, however on average about 14 to 25 percent of total global emissions comes from agriculture. The main goal of this paper was to present distribution of agricultural emissions among OECD countries with the help of clustering analysis. Clustering analysis is one of the tools used in the field of exploratory data mining. Two methods were used in the analysis: K-means and HDBSCAN algorithms. Both techniques are part of unsupervised learning tasks, which group data into multiple clusters. Finally, an appraisal of obtained classifications was performed. |
Abstract | Agricultural emissions represent greenhouse gas emissions from crop and livestock production. There are various estimates on agricultural emissions, however on average about 14 to 25 percent of total global emissions comes from agriculture. The main goal of this paper was to present distribution of agricultural emissions among OECD countries with the help of clustering analysis. Clustering analysis is one of the tools used in the field of exploratory data mining. Two methods were used in the analysis: K-means and HDBSCAN algorithms. Both techniques are part of unsupervised learning tasks, which group data into multiple clusters. Finally, an appraisal of obtained classifications was performed. |
Cytowanie | Andrzejuk A. (2018) Classification of Agricultural Emissions Among OECD Countries with Unsupervised Techniques.Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, t. 18(33), z. 4: 80-91 |
HTML | wersja html |
Pełny tekst | PRS_2018_T18(33)_n4_s80.pdf |
|
![pdf](http://sj.wne.sggw.pl/img/pdf.png) |
4. |
Zeszyty Naukowe SGGW, Polityki Europejskie, Finanse i Marketing, 2015 |
|
Karmowska G., Marciniak M. Analiza zróżnicowania przestrzennego rozwoju społeczno- -gospodarczego duoregionu Pomorze z wykorzystaniem metody k-średnich
Autor | Grażyna Karmowska, Mirosława Marciniak |
Tytuł | Analiza zróżnicowania przestrzennego rozwoju społeczno- -gospodarczego duoregionu Pomorze z wykorzystaniem metody k-średnich |
Title | ANALYSIS OF THE SPATIAL DIVERSITY OF SOCIO- -ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE DUOREGION POMERANIA USING THE METHOD OF K – MEANS |
Słowa kluczowe | zróżnicowanie przestrzenne, rozwój społeczno-gospodarczy, duoregion, analiza skupień |
Key words | spatial variation, socio-economic development, Duoregion, cluster analysis |
Abstrakt | Celem artykułu jest prezentacja wyników badań dotyczących zróżnicowania przestrzennego rozwoju społeczno-gospodarczego obszarów wiejskich duoregionu Pomorze (województwa: zachodniopomorskie i pomorskie). Materiał badawczy stanowiły dane Głównego Urzędu Statystycznego za lata 2005 - 2012 zagregowane na poziomie NUTS-2 i NUTS-4. W badaniach zastosowano metody analizy porównawczej, statystykę opisową oraz metodę k-średnich. Na podstawie wyników badań stwierdzono, że w latach 2005-2011 województwa duoregionu nie wykazywały istotnych różnic pod względem poziomu rozwoju gospodarczego, ale różniły się tempem wzrostu (dynamika PKB w latach 2007 i 2011). Analiza skupień powiatów duoregionu wykazała istnienie na obszarach wiejskich niewielkiego zróżnicowania przestrzennego. Wyższy poziom rozwoju gospodarczego prezentowały obszary leżące w północnej- wschodniej części województwa pomorskiego oraz w północno-zachodniej części województwa zachodniopomorskiego, co potwierdza fakt dyfuzji rozwojowej wokół miast wojewódzkich. |
Abstract | The aim of this article is to present the results of research on spatial variation of socioeconomic development of rural areas of the Pomeranian Duoregion (voivodeships: West- Pomerania and Pomerania). The research material consisted of data obtained from the Central Statistical Office for the years 2005-2012, aggregated at NUTS-2 and NUTS-4 level. Data were analyzed using comparative analysis, descriptive statistics and k-means clustering algorithm. Analysis of the results indicates that over the period of 2005-2011 the Duoregion’s voivodeships did not show any relevant differences in terms of economic development, but differed in terms of their growth rates (GDP dynamics in 2007 and 2011). Analysis of the clusters of the Duoregion’s poviats showed only minor spatial variation in rural areas. The north-eastern parts of the Pomeranian Voivodeship and north-western parts of the West-Pomeranian Voivodeships were found to be more developed economically, which confirms the fact of economic diffusion occurring outside voivodeship cities. |
Cytowanie | Karmowska G., Marciniak M. (2015) Analiza zróżnicowania przestrzennego rozwoju społeczno- -gospodarczego duoregionu Pomorze z wykorzystaniem metody k-średnich.Zeszyty Naukowe SGGW, Polityki Europejskie, Finanse i Marketing [t.], nr 13(62): 63-72 |
HTML | wersja html |
Pełny tekst | PEFIM_2015_n62_s63.pdf |
|
![pdf](http://sj.wne.sggw.pl/img/pdf.png) |
5. |
Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, 2008 |
|
Kobus P., Pietrzykowski R. Wielowymiarowe metody statystyczne w analizie wyników ekonomiczno-produkcyjnych gospodarstw rolnych wybranych państw Unii Europejskiej
Autor | Paweł Kobus, Robert Pietrzykowski |
Tytuł | Wielowymiarowe metody statystyczne w analizie wyników ekonomiczno-produkcyjnych gospodarstw rolnych wybranych państw Unii Europejskiej |
Title | Multivariate statistical methods in analysis of production and economic results of agricultural holdings in the EU countries |
Słowa kluczowe | metody wielowymiarowe, PCA, analiza skupień, wyniki ekonomiczno-produkcyjne |
Key words | multidimensional methods, PCA, cluster analysis, production and economic results |
Abstrakt | W pracy zaprezentowano wykorzystanie wielowymiarowych metod statystycznych do analizy wyników ekonomiczno-produkcyjnych gospodarstw rolnych w wybranych państwach Unii Europejskiej. Wykorzystano trzy metody statystyczne: analizę składowych głównych, analizę k- średnich oraz analizę skupień. Dane dotyczyły 25 państw EU w latach 1989-2006. |
Abstract | Multivariate methods for analysis of the production and economic results in agricultural holdings in the EU countries are presented. Three methods were used: principal components analysis, cluster analysis and k-means method. The data base concerned 25 countries in the period of 1989- 2006. |
Cytowanie | Kobus P., Pietrzykowski R. (2008) Wielowymiarowe metody statystyczne w analizie wyników ekonomiczno-produkcyjnych gospodarstw rolnych wybranych państw Unii Europejskiej.Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, t. 4(19), z. : 371-378 |
HTML | wersja html |
Pełny tekst | PRS_2008_T4(19)_n_s371.pdf |
|
![pdf](http://sj.wne.sggw.pl/img/pdf.png) |
6. |
Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 2006 |
|
Kobus P., Pietrzykowski R. Zastosowanie modyfikacji metody k-średnich w analizie portfelowej
Autor | Paweł Kobus, Robert Pietrzykowski |
Tytuł | Zastosowanie modyfikacji metody k-średnich w analizie portfelowej |
Title | Application of modify k-means method to portofolio analysis |
Słowa kluczowe | analiza portfelowa, analiza skupień, metoda k – średnich |
Key words | portofolio analysis, method k-means, cluster analysis |
Abstrakt | W pracy przedstawiono modyfikacje metody k - średnich oraz jej zastosowanie do analizy spółek giełdowych notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w roku 2004. W podziale na grupy uwzględniono 206 spółek, które grupowano ze względu na najczęściej wykorzystywane wskaźniki finansowo - ekonomiczne |
Abstract | In the paper propose some modification method of k-means to portofolio analysis. As an example, consider partitions into k clusters of 206 stocks for Warsow Stock Exchange in 2004 year |
Cytowanie | Kobus P., Pietrzykowski R. (2006) Zastosowanie modyfikacji metody k-średnich w analizie portfelowej.Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, nr 60: 301-308 |
HTML | wersja html |
Pełny tekst | EIOGZ_2006_n60_s301.pdf |
|
![pdf](http://sj.wne.sggw.pl/img/pdf.png) |