IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/sgh/annals/i23y2011p215-233.html
   My bibliography  Save this article

Macierze wag w analizie przestrzennej

Author

Listed:
  • Małgorzata Sej-Kolasa

    (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu)

  • Mirosława Sztemberg-Lewandowska

    (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu)

Abstract

Zasadniczym elementem analiz przestrzennych jest określenie struktury przestrzennego sąsiedztwa. Umożliwia to szacowanie wpływu regionów sąsiedzkich na badane procesy w danym regionie. Macierz wag mierzy przestrzenne powiązania lub bliskość obserwacji, a także może reprezentować siłę interakcji miedzy ośrodkami. Konstrukcja macierzy wag przestrzennych wynika z założeń o interakcjach między badanymi regionami. Najpowszechniejszym podejściem jest przyjęcie istnienia wspólnych oddziaływań tylko pomiędzy tymi regionami, które mają wspólną granicę. Drugim popularnym podejściem jest przyjęcie, że relacje przestrzenne istnieją pomiędzy wszystkimi regionami, zaś ich wagą jest odwrotność odległości. Bliższe sobie regiony oddziałują na siebie silniej niż regiony bardziej oddalone. Można także wykorzystywać macierze sąsiadów w promieniu d km lub macierze k najbliższych sąsiadów. Macierze wag przestrzennych są wykorzystywane w badaniach autokorelacji przestrzennej między obserwacjami. Ponieważ różne macierze dają odmienne wyniki badań, wybór macierz wag jest jednym z najważniejszych kroków w analizach przestrzennych. Celem artykułu jest scharakteryzowanie wybranych macierzy wag i statystyk przestrzennych.

Suggested Citation

  • Małgorzata Sej-Kolasa & Mirosława Sztemberg-Lewandowska, 2011. "Macierze wag w analizie przestrzennej," Collegium of Economic Analysis Annals, Warsaw School of Economics, Collegium of Economic Analysis, issue 23, pages 215-233.
    • Handle: RePEc:sgh:annals:i:23:y:2011:p:215-233
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:sgh:annals:i:23:y:2011:p:215-233. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Michał Bernardelli (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/sgwawpl.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.