Metody taksonomiczne w ekonomii 1100-12-E12-1-MTwE
Ćwiczenia (CW) Semestr letni 2023/24

Podstawowa:

[1] Kolenda M., Taksonomia numeryczna. Klasyfikacja, porządkowanie i analiza obiektów wielocechowych, AE, Wrocław 2007.

[2] Panek T., Zwierzchowski J., Statystyczne metody wielowymiarowej analizy

porównawczej: Teoria i zastosowania, Oficjalne Wydawnictwo Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2014.

[3] Zeliaś A. (red.), Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu życia w Polsce w ujęciu dynamicznym, AE, Kraków 2002.

[4] Szulc E., Jankiewicz M., Statystyczna i ekonometryczna analiza przestrzennych zjawisk ekonomicznych. Metody i zastosowania, Wydawnictwo UMK, Toruń 2022. Rozdziały 8 i 9.

Uzupełniająca:

[1] Grabiński T., Metody taksonometrii, AE, Kraków 1992.

[2] Kopczewska K., Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R-CRAN, CeDeWu Sp. Z o. o., Warszawa 2006, rozdziały 1 i 2.

[3] Kopczewska K. (red.), Przestrzenne metody ilościowe w R: Statystyka, ekonometria, uczenie maszynowe, analiza danych, CeDeWu Sp. Z o. o., Warszawa 2020, rozdział 1.

[4] Młodak A., Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Wydawnictwo Difin, Warszawa 2006, rozdziały 2 i 4.

[5] Pociecha J., Podolec B., Sokołowski A., Zając K., Metody taksonomiczne w badaniach społeczno-ekonomicznych, PWN, Warszawa 1988.

U1. Student interpretuje dane oraz potrafi korzystać z różnych źródeł danych (K_U03).

U2. Porządkuje i grupuje obiekty ekonomiczne w ujęciu przekrojowym, w tym przestrzennym, i czasowym (K_U06).

U3. Interpretuje wyniki analiz, ocenia charakter i znaczenie zaobserwowanych prawidłowości, zależności i zmian w czasie (K_U01).

K2. Potrafi formułować pytania i udzielać logicznych odpowiedzi; wyciąga właściwe wnioski (K_K01).

U1 - U3, K1, K2 – aktywność na zajęciach, przykładowe prezentacje wykonanych samodzielnie zadań +/++; przygotowanie i zaprezentowanie końcowej pracy zaliczeniowej w formie pokazu/prezentacji oraz przesłanie pełnej wersji opracowania do oceny +++.

Kryteria oceniania:

Ocenie podlegają: bieżąca aktywność podczas spotkań na zajęciach, poprawność przeprowadzenia analiz empirycznych (prawidłowe dane, właściwe metody, adekwatne wnioski), jakość pracy końcowej.

Na ocenę końcowej pracy zaliczeniowej mają wpływ: poprawne sformułowanie tematu, celu (celów) pracy i hipotezy badawczej (hipotez badawczych); zgodność źródeł z tematem badania wybranym przez studenta; trafność doboru metod i narzędzi do rozwiązania problemu badawczego; poprawność wykonania analiz empirycznych; poprawność interpretacji otrzymanych wyników; estetyka pracy; jakość prezentacji.

1. Dane statystyczne w analizach obiektów wielocechowych – macierze i kostki danych. Określanie zakresu danych. Przykładowe zbiory danych do dalszych analiz.

2. Porządkowanie liniowe obiektów z wykorzystaniem metod bezwzorcowych i wzorcowych. Taksonomiczny miernik rozwoju.

3. Zasady korzystania z R-CRAN. Możliwości i ograniczenia. Przykłady analiz. Porządkowanie liniowe z programem R-CRAN. Potrzebne pakiety i przydatne komendy.

4. Wyznaczanie rankingów obiektów ekonomicznych na podstawie rzeczywistych danych cd.

5. Analiza zmian w czasie uzyskanych uporządkowań obiektów ekonomicznych. Ocena istotności i interpretacja zaobserwowanych zmian.

6. Grupowanie obiektów w oparciu o wartości taksonomicznego miernika rozwoju, ocena wartości poznawczych składu uzyskanych grup.

7. Lokalizacja grup w przestrzeni geograficznej, interpretacja map rozkładu przestrzennego TMR.

8. Obliczanie i interpretacja przestrzennego taksonomicznego miernika rozwoju.

9. Prezentacje analiz własnych w zakresie porządkowania obiektów ekonomicznych.

10. Klasyfikacja obiektów za pomocą analizy skupień przy zastosowaniu R-CRAN. Potrzebne pakiety i przydatne komendy.

11. Grupowanie obiektów z wykorzystaniem różnych metod z zakresu analizy skupień. Porównania wyników. Wybór metody analizy i liczby skupień.

12. Interpretacja składu grup. Zmiany składu grup w czasie, ocena wartości poznawczych analizy w tym zakresie.

13. Analiza i interpretacja składu grup w ujęciu przekrojowo-czasowym.

14. Prezentacje analiz własnych w zakresie klasyfikacji obiektów ekonomicznych.

15. Prezentacje analiz własnych – prace końcowe.

Zajęcia w laboratorium komputerowym. Przeprowadzanie analiz z wykorzystaniem odpowiedniego oprogramowania (R-CRAN; Excel). Prezentacje otrzymanych wyników. Dyskusje.