Point and line pattern analysis in R 2400-ZEWW936
Analiza zjawisk ekonomicznych w ujęciu regionalnym przeprowadzana na danych zagregowanych często daje błędne wyniki, ponieważ nie uwzględnia charakterystyk terenu, heterogeniczności przestrzennej, struktury sąsiedztwa itd. Ekonometria przestrzenna pozwala owe informacje uwzględnić. Analiza wzorców punktowych i liniowych wymaga specyficznych danych (danych geo-lokalizowanych) oraz specjalnych pakietów statystyczno-ekonometrycznych.
Dane punktowe i liniowe mają szerokie zastosowanie ekonomiczne (lokalizacje przedsiębiorstw, ekonomia transportu, rynek nieruchomości itd.).
W ramach zajęć omówione zostaną następujące zagadnienia:
1. Dane przestrzenne – wprowadzenie, tworzenie, wizualizacja
2. Funkcja K Ripleya – definicja, wady/zalety, zastosowanie
3. Wzorce punktowe: klasyfikacja, analiza własności I i II rodzaju
4. Modele dla wzorców punktowych
5. Wzorce liniowe: definicja, wizualizacja, wzorzec punktowy na liniach
6. Analiza czasowo-przestrzenna
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Po zakończeniu kursu student:
- ma znajomość metod i narzędzi badania danych punktowych i liniowych;
- umie pracować z danymi przestrzennymi (analiza pierwotna, wizualizacja, modelowanie);
- potrafi zaaplikować pozyskaną wiedzę w praktyce – przeprowadzić badanie oraz przedstawić wnioski z badania w formie raportu.
Kryteria oceniania
Projekt badawczy (60%) – przygotowany samodzielnie w grupach 2-osobowych. Projekt musi zawierać:
• Wprowadzenie + przegląd literatury
• Opis danych
• Problem badawczy, cele badania
• Estymacja, diagnostyka modelu
• Wnioski
Recenzja artykułu w języku angielskim (40%) – pisemna recenzja artykułu przydzielonego przez prowadzącego. Recenzja musi zawierać opis i analizę:
• celu i zakresu badania;
• metod wykorzystanych w badaniu (opis metod + własna analiza krytyczna zastosowanej metody);
• wyników badań (co się udało, co nie, czy cel został osiągnięty);
• ogólną ocenę tekstu, uwagi, komentarze.
Literatura
Literatura obowiązkowa:
- Baddeley, A., Rubak, E., & Turner, R. (2015). Spatial point patterns: methodology and applications with R. CRC press.
- Kopczewska, K. (Ed.). (2020). Przestrzenne metody ilościowe w R: statystyka, ekonometria, uczenie maszynowe, analiza danych. CeDeWu Sp. z oo.
- Arbia, G., Espa, G., & Giuliani, D. (2021). Spatial microeconometrics. Routledge.
Literatura uzupełniająca:
- artykuły m.in. autorstwa J. Mateu oraz inne artykuły tematyczne wybrane przez prowadzącego
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: