Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Multidimensional Modelling of Cohesion Regions
Rok: 2011
Druh publikace: článek v odborném periodiku
Název zdroje: International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences
Název nakladatele: North Atlantic University Union (NAUN)
Místo vydání: Madison
Strana od-do: 150-158
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Multidimenzionální modelování Kohezních regionů - regionů soudržnosti Příspěvek se zaměřuje na využití přístupu agregovaných indikátorů k vyjádření konkurenceschopnosti regionů.K modelování byly využity metody faktorové a klastrové analýzy. K modelování byla využita data ze statistické databáze Eurostatu. Data obsahují řadu různých informací charakterizující druhou úroveň územních statistických jednotek, které předtavují zkoumané regiony. Výsledkem faktorové analýzy je sestavení kompozitních indikátorů, které významně přispívají ke konkurenceschopnosti daného regionu. Výsledkem klastrové analýzy (přístupy K-menas a Kohonenova mapa)jsou klastry vybraných regionů, které vznikly shlukováním hodnot kompozitních indikátorů. klastrová analýza;kompozitní indikátory;faktorová analýza;NUTS 2 regiony
eng Multidimensional Modelling of Cohesion Regions The submitted paper focuses on the utilization of the concept of aggregated indicators for expressing the competitiveness of regions. The statistical methods, factor and cluster analysis, have been used for the modeling. In this modeling process real data from the Eurostat statistics database are used. These data contain diverse information about the second level of nomenclature of territorial units for statistics and comparable regions. The result of the factor analysis is the development of a set of new composite indicators that markedly contribute to the increase of competitiveness of a given region. The results of the cluster analysis algorithms (K-means and Kohonen’s map) are clusters of the selected regions constructed by clustering composite indicators values Cluster analysis;composite indicators;factor analysis;NUTS 2 region

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

zobrazit na mapy.cz

Služby

Často hledáte

© 2023 Univerzita Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Telefon: 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Správce webu, RSS
ID datové schránky: f5vj9hu
Prohlášení o přístupnosti
CC BY-NC-ND 4.0 CZCreative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives