AKADEMIA EKONOMICZNA W POZNANIU

STATYSTYKA REGIONALNA

wsłużbie samorządu lokalnego i biznesu

Redaktor naukowy: Jan Paradysz

INTERNETOWA OFICYNA WYDAWNICZA

CENTRUM STATYSTYKI REGIONALNEJ

POZNAŃ 2002

Projekt okładki

Eryk Grześkowiak

Redakcja i korekta

Marcin Szymkowiak

ISBN 83-907538-0-5

INTERNETOWA OFICYNA WYDAWNICZA

CENTRUM STATYSTYKI REGIONALNEJ

ul. Towarowa 53,60-896 Poznań, tel. O pretix 61 8543943

e-mail: panorama@csr.pl

mailto:panorama@csr.pl

SPIS TREŚCI

Wstęp (Jan Paradysz). . • . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

Część pierwsza

TEORIA I PRAKTYKA BADAŃ REPREZENTACYJNYCH Janusz Wywiał, On accuracy ofmean estimation on the basis oftwo-phase sam

pling for stratification ........................................... Marcin Skibieki, Janusz Wywiał, On optimal sample allocation in strata ..... Jan Kordos, Nowy projekt zastosowania estymacji dla małych obszarów w kra

jach europejskich. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . • . . . . . . . . . . . . . Grażyna Dehnel, Rola średnich i dużych przedsiębiorstw w ekonomicznym roz

woju regionu w świetle statystyki małych obszarów. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Jan Kubacki, Wybrane metody statystyki małych obszarów zastosowane w sza

cowaniu bezrobocia dla powiatów ................................. Tomasz Jurkiewicz, Badanie efektywności estymatorów proporcji dla małych

domen za pomocą eksperymentów symulacyjnych. . . . . . . . . . . . . • . . • . . . .

15 29

38

5 l

58

75

Część druga

KLASYFIKACJA I ANALIZA DANYCH W UKŁADACH REGIONALNYCH

Jarosław Lira, Wiesław Wagner, Feliks Wysocki, Mediana w zagadnieniach porządkowania obiektów wielocechowych . . • . . . . • . . • • • . . . . • . • . . . . . . .

Aleksandra Łuczak, Feliks Wysocki, Metody klasyfikacji w badaniu zróżnico-wania funkcjonalnego obszarów wiejskich . . . . . . . . . . . . . . . • . . . . • . . . . . .

Marek Walesiak, Propozycja uogólnionej miary odległości w statystycznej analizie wielowymiarowej. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Michał Woźniak, Kazimierz Zając, Zbigniew Zioło, Pozycja województwa małopolskiego w strukturze regionalnej Polski. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Wiaczesław Sobieszczański, Zróżnicowanie warunków mieszkaniowych w województwie wielkopolskim .......................................

87

100

I 15

122

ł 31

Część trzecia

PROMOCJA "MAŁYCH OJCZYZN"

Piotr Jankowski, GIS Technology in Support of Participatory Spatial Decision Making ......................................................

Jan Paradysz, Internetowa panorama miast, gmin i regionów jako informacyjne wspomaganie samorządu lokalnego. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

145

153

4 Sp;slreśc;

Zbigniew Zwoliński, Internetowa wizualizacja statystyki regionalnej ......... Tomasz KUmanek, Zasoby mapy numerycznej Geo-Info w promocji "Małych

Ojczyzn". . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . • . . • . . . . Piotr Błażczak, Przekształcenia ekonomiczne i ich znaczenie w rekultywacji wsi Mieczysław Sobczyk, Regionalne zróżnicowanie degradacji gleb w Polsce. . . . .

169

199 211 226

Część czwarta

NOWE I POTENCJALNE ŹRÓDŁA ZASILANIA INFORMACYJNEGO W STATYSTYCE REGIONALNEJ

Marek Obrębalski, Danuta Strahl, Potrzeby informacyjne biznesu w świetle badań ankietowych. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Daria Marcinowicz, Ocena źródeł w statystyce ludności aglomeracji wielkomiejskiej .•..•.•.••.•....................•....................

Reinhard Mummeltbey. Umlandwanderungen in Berlin im Vergleich zu ausgewahlten Deutschen und Polnischen GroBstadten . . . . . . . . . . . . . . • . . .

Aleksandra Witkowska, Marek Witkowski, Propozycja wykorzystania danych z różnych źródeł w SMO podmiotów gospodarczych. . . . . . . . . . . . . . . • . . .

24 ł

250

257

276

Część piąta

AKTYWNOŚĆ EKONOMICZNA LUDNOŚCI W UJĘCIU REGIONALNYM

Bogumiła Pleskowicz, Źródła informacji o aktywności zawodowej ludności w ujęciu regionalnym. . . . . . . . . . . . . . . . . • . . . . . . . . • . . . . . . . . . • . . . . . . .

Elżbieta Golata, Estymacja bezrobocia w przekroju powiatów województwa wielkopolskiego. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Edyta Mazurek, Stanisława Ostasiewicz, Nieparametryczny model trwania bezrobocia ... . . • . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . • . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Dorota Ziem ba, Metody weryfikacji hipotezy rynków . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

289

300

326 338

Literatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . • . . . . . . . . . . . . . . . • . . . 353

Indeks osobowy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366

Indeks rzeczowy. . . . . . . . • . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369

Uczestnicy konferencji. •... , . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . • . . . . . . . . . . . 371

Marek Walesiak

PROPOZYCJA UOGÓLNIONEJ MIARY

ODLEGŁOŚCI W STATYSTYCZNEJ

ANALIZIE WIELOWYMIAROWEJ·

Abstract

A generalised correlation coefficient is well known in statisticalliterature (M.G. KendalI and W.R Buckland, 1986). This generał definition includes Kendall's and Pearson product-moment correration as particular cases. In the article a proposal of generalised distance measure is shown. The construction of this distance measure based on the idea of generalised correlation coefficient and Kendall's coefficient.

Keywords: Measurement Scales, Distance Measures, Data Analysis

l. Wprowadzenie

Stosowanie konkretnych konstrukcji miar korelacji i odległości w statystycznej analizie wielowymiarowej jest uzależnione od skal pomiaru zmiennych. W teorii

pomiaru rozróżnia się 4 podstawowe skale pomiaru, wprowadzone przez Stevensa

(por. S.S. Stevens, l 959), uporządkowane od najsłabszej do najmocniejszej : nom inalna, porządkowa (rangowa), przedziałowa (interwałowa), ilorazowa (stosunko

wa). Podstawowe własności skal pomiaru zawiera tab. l.

Typ skali, ze względu na dopuszczalne przekształcenia, determinuje stosowal

ność rozmaitych technik statystyczno-ekonometrycznych. Technikami statystycz

nymi dopuszczalnymi dla danego typu skali są takie techniki, które dostarczają

wyników (w sensie relacji) niezmiennych względem dopuszczalnych prze

kształceń (por. K. Walenta, 1971). W artykule Handa (OJ. Hand, 1996) dyskutowany jest problem relacji między skalami pomiaru a dopu'szczalnymi dla nich

technik~i statystycznymi. Pokazano w nim przykłady, które są źródłem kontro

wersji w przypadku ścisłego stosowania reguł pomiaru.

ł Pracę wykonano w ramach projektu badawczego Nr 11102B OII 16 finansowanego przez Komitel Badań Naukowych w latach 1999·2000.

116 Marek Walesiak

2. Uogólniony wspólcZJ'nnik korelacji

Uogólniony współczynnik korelacji między dwiema zmiennymi przyjmuje postać

(por. M.G. Kendall i W.R. Buckland, 1986; M.G. Kendall, 1955): n i-I L La;kbik

jh

r =[t ~:~It rb;1]~' (I)

i=2k=1 i=2k=1

gdzie: i. k =1 •...• n - numer obiektu;j. h - numer zmiennej.

Tab. l. Podstawowe własności skal pomiaru

Typ skali Dozwolone przekształcenia matematyczne Dopuszczalne relacje DopuSZCZ!'lne

operacje arytmetyezoe

Nominalna z =ffx),f(x) dowolne przekształ-cenie wzajemnie jednoznaczne

równości (XA = xs), rótności (XA ~ xOI.

zliczanie zdarzeń ~liczba relac~i równo-ci, rotności

Porządkowa

z '" f(x), ffx) - dowolna ściśle monotonicznie rosnąca funkcja

powytsze oraz więk-szości (XA > ,"Co) i mniejszości (XA < xo)

zliczanie zdarzeń ~liczba relacji równo-ci. rótności, większo-

ści. mniejszości)

Przedziałowa

z = bx + a (b> O), z E R dla wszystkich x zawartych w R.Wartość zerowa na tej skali jest zwykle pr~jmowana arbitralnie lub nafo stawie konwencji (por. Ackoff 1969], s. 240).

powytsze oraz równości rotnic i przedziałów (XA -XB =xc-xn)

powytsze oraz dodawame i odejmowanie

Ilorazowa

z '" bx + a (b> O). z E R ł. dla wS!LstkiCh x zawartych w R•• Natura n)'m początkiem skali ilorazowej Jest wartość zerowa (zerolewostronnie ogranicza zakres skali).

powr;tsze oraz równości i oraz6w

(XA = Xc ) xB xD

powytsze oraz mnożenie i dzielenie

Źródło: Opracowano na podstawie: (S.S Stevens, 1959; E.W. Adams, R.F. Fagot i R.B. Robinson. 1965; M. Walesiak, 1995).

Dla obserwacji na zmiennych (xlj• .... xn), (X/k..... xnv mierzonych na skali ilora

zowej i (lub) przedziałowej stosując we wzorze (l) podstawienie:

aik = (t-y. - xAj ) (2) bik =(xih - Xkh) ,

Propozycja uogólnionej miary odległościwstatystcznej analizie wielowymiarowej 117 ,

otrzymuje się współczynnik korelacji liniowej Pearsona (gdzie: xii. xkj (Xilh XW

i-ta, k-ta obserwacja naj-tej (h-tej) zmiennej). Współczynnik korelacji liniowej

Pearsona przybiera wartości z przedziału [-1; 1]. Wartość O oznacza, że między

zmiennymi nie występuje korelacja, natomiast wartości graniczne odpowiadają

doskonałej korelacji ujemnej lub dodatniej. Wzór na współczynnik korelacji liniowej Pearsona można przedstawić inaczej

jako:

Dowód. (zob. M.G. Kendall, 1955; M. Walesiak, 1993)

Dla obserwacji na zmiennych (X/Ji "'1 xn). (X/h •..• xnJJ mierzonych na skali porządkowej stosując "we wzorze (1) podstawienie:

jeżeli Xy> Xkj" (Xih > X,th)

_Ol f,,)= { ~ (4)

jeżeli Xy' =Xkj (Xih =X,th) -1 jeżeli Xii < Xkj (xih < X,th)

otrzymuje się współczynnik 1" Kendalla (por. M.G. Kendall, 1955). W spółczynnik

korelacji 1" Kendalla przybiera wartości z przedziału [-1; I]. Wartość 1 oznacza

118 Marek Walesiak

pełną zgodność uporządkowań, natomiast wartość -I pełną ich przeciwstawność.

Współczynnik korelacji 'f KendaJlajestwięc dla wyników pomiaru porządkowego

szczególną postacią współczynnika korelacji liniowej Pearsona (por. M. Wale

siak, 1991).

2. Propo~cja uogólnionej miary odległości

Wykorzystanie niektórych metod statystycznej analizy wielowymiarowej (meto

dy klasyfikacji, skalowanie wielowymiarowe, metody porządkowania liniowego)

wymaga sformalizowania pojęcia odległości obiektów. Funkcja d: A x A -+ R (A - zbiór obiektów badania, R - zbiór liczb rzeczywistych) będzie nazywana

miarą odległości wtedy i tylko wtedy, gdy spełnione są warunki:

- nieujemności: d/t ~ O dla i, k = l, .... n; - zwrotności: d/t = O i == k dla i. k == l, ... , n; - symetryczności: dik == dti dla i, k = l, '''f n. Wykorzystanie jako miary odległości uogólnionego współczynnika korelacji

(obejmującego współczynnik korelacji liniowej Pearsona i współczynnik korelacji

'f Kendalla) nie jest możliwe z uwagi na nie spełnienie warunku nieujemności i zwrotności. Przekształcenie d ilc = (1- rjJ: ) /2 wprawdzie zapewnia spełnienie warunku nieujemności (wartości dik zawarte są w przedziale [O; l J), jednak nadal nie jest spełniony warunek zwrotności.

W konstrukcji uogólnionej miary odległości wykorzystano ideę współczynnika

korelacji zmiennych porządkowych 'f Kendallaoraz uogólnionego współczynnika

korelacji. Proponowana uogólniona miara odległości przyjmuje postać: (5)

ni ni n

Lajkjbkij + L Lajljbk1j j=1 j=1 1=\

d jk =(I-Sik)/2=~----------_/_""..;..·,k______~

2 [[~a~J +~ta;'j)[~?i;j +ttb1/jJl ~ /"",k '",I,k

gdzie: i, k, l = I, ... , n - numer obiektu, j = I, ... , m - numer zmiennej, Xi} (xkj, XI) - i-ta (k-ta, l-ta) obserwacja naj-tej zmiennej.

Propozycja uogólnionej miary odległościw statystczne} analizie wielowymiarowej 119

Dla zmiennych mierzonych na skali ilorazowej i (lub) przedziałowej w formule

(5) stosowane jest podstawienie:

aipj =xij - Xpj dla p =k,1 (6)

bkrj = Xkj - Xrj dla r = i,1 .

Zasób informacji skali porządkowej jest nieporównanie mniejszy. Jedyną do

puszczalną operacją empiryczną na skali porządkowej jest zliczanie zdarzeń (tzn.

wyznaczanie liczby relacji większości, mniejszości i równości). W konstrukcji

miernika odległości musi być wykorzystana informacja o relacjach w jakich pozo

stają porównywane obiekty w stosunku do pozostałych obiektów ze zbioru A. Dla

zmiennych mierzonych na skali porządkowej w formule (5) stosuje się podstawie

nie (por. M. Walesiak, 1993; M. Walesiak, J. Dziechciarz i A. Bąk, 1998):

I jeżeli xij > x pj ~Xkj > Xrj~ a ipj (bkrj )= O ~e~el: xij = x pj Xkj =Xrj dla p =k, I; r = i. I; (7)

{ -1 jezell xij < x pj xkj < x rj

Wtedy w mianowniku wzoru (5) pierwszy czynnik oznacza liczbę relacji więk

szości i mniejszości określoną dla obiektu i, czynnik drugi zaś liczbę relacji więk

szości i mniejszości określoną dla obiektu k.

Miara odległości dik : - mou być stosowana w sytuacji, gdy obiekty opisane są zmiennymi mierzo

nymi na skali ilorazowej, przedziałowej lub porządkowej,

- przybiera wartości z przedziału [O; IJ. Wartość O oznacza, że dla porównywanych obiektów i, k między odpowiadającymi sobie obserwacjami na

zmiennych zachodzą tylko relacje równości. W przypadku podstawienia (7)

wartość I oznacza, że gdy dla porównywanych obiektów i, k między odpowiadającymi sobie obserwacjami na zmiennych porządkowych zachodzą tyl

ko relacje większości (mniejszości) lub relacje większości (mniejszości) oraz

relacje równości jeżeli relacje te są zachowane w stosunku do pozostałych

obiektów (a więc obiektów o numerach l = l, .... n; gdzie l ;o!: i. k); - spełnia warunki: nieujemności dik ~ O. zwrotności dij =O. symetryczności

d ik =dkl (dla wszystkich i. k = I,.... n), - nie zawsze spełnia warunek nierówności trójkąta (potwierdziły ten wniosek

przeprowadzone analizy symulacyjne),

120 Marek Walesiak

- istnieje przynajmniej jedna para obiektów w zbiorze badanych obiektów A,

dla której obserwacje na zmiennych nie są identyczne (dla uniknięcia zera

w mianowniku d/t),

- nie zmienia wartości w wyniku transformacji wartości zmiennych za pomocą

dozwolonego na danej skali przekształcenia matematycznego (zob. tab. 1).

Uogólniona postać miary odległości, w której uwzględnia się wagi zmiennych,

określona jest wzorem (por. M. Walesiak, 1999): (8)

m m n

LWJO'kikiJ + L L WJOi/JbklJ J=I J"'I 1=11 ________________________ ________________~/~~i>k

dik =-

2 2[(i:WJO/~J+ i::tWJO~Jl[i:WJb;iJ+ i::tWJbilJllt J=1 J=I 1=1 J=I J=I 1=1

I~i.k I~i.k

m

gdzie: wJ - wagaj-tej zmiennej spełniająca warunki: wJ E (O,' m), L WJ =m. j=1

W literaturze można spotkać trzy sposoby ustalania wag zmiennych. Wagi usta

la się albo metodą ekspertów (metoda a priorI), albo z utyciem algorytmówobli

czeniowych opierających się na informacjach zawartych w danych pierwotnych

(surowych). Można też wykorzystać metodę opartą na obu tych ujęciach. (por.

T. Borys, 1984; M. Abrahamowicz i K. Zając, 1986; G.W. Milligan, 1989; T. Grabiński, ł 992; A. Bąk. ł 999). Problem" ważenia" zm iennych nie został dotychczas

zadowalająco rozwiązany. Williams stwierdza nawet, że ważenie zmiennych jest

manipulowaniem wartościami zmiennych (por. M.S. Aldenderfer i R.K.

Blashfield, 1984). Z tego względu często w badaniach empirycznych zakłada się,

że zmienne sąjednakowo ważne z punktu widzenia badanego problemu (takie sta

nowisko przyjmują m.in. P.H.A. Sneath i R.R. Sokal, 1973).

Zaproponowana uogólniona miara odległości o postaci (5) i (8) może byćwyko

rzystana jako formuła wzorcowa syntetycznego miernika rozwoju w metodach

porządkowania liniowego. Formuły wzorcowe są różnego rodzaju odległościami

poszczególnych obiektów od obiektu wzorcowego, którym w badaniach empi

rycznych jest na ogół tzw. dolny bądź górny biegun rozwoju (por. M. Walesiak,

1996). Metody porządkowania liniowego można wykorzystać w badaniach mar

ketingowych m.in. w analizie atrakcyjności rynku polegającej na ocenie możliwo-

Propozycja uogólnionej miary odległościw statystcznej analizie wielowymiarowej 121

ści istniejących (nowych) produktów w stosunku do produktów konkurencyjnych. Pozwalają więc one określić pozycję produktu na rynku na tle produktów konku

rencyjnych. Badania tego typu mogą być wykonywane również w odniesieniu do

innych obiektów (np. przedsiębiorstw, krajów), ponieważ umożliwiająwyznacze

nie pozycji badanego obiektu (obiektów) na tle obiektów konkurencyjnych.

4. Podsumowanie

W artykule zaproponowano uogólnioną miarę odległości o postaci (5), która dla

zmiennych mierzonych na skali ilorazowej i (lub) przedziałowej stosowana jest

z podstawieniem (6), a dla zmiennych porządkowych z podstawieniem (7).

W konstrukcji uogólnionej miary odległości wykorzystano ideę uogólnionego

współczynnika korelacji o postaci (I), który obejmuje współczynnik korelacji liniowej Pearsona i współczynnika korelacji zmiennych porządkowych T Kendalla.

Dodatkowym rezultatem opracowania jest program komputerowy ułatwiający

stosowanie uogólnionej miary odległości o postaci (8). Program ten jest dostępny

w Katedrze Ekonometrii i Informatyki Wydziału Gospodarki Regionalnej i Turys

tyki Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu (e-mail: abak@oscar.ae.jgora.pl).

Ponadto wersja programu miary odległości (8) z podstawieniem (7) została opubli

kowana w pracy Bąka (por. A. Bąk,1999). Umożliwia on obliczanie odległości

między obiektami (rezultatem jest symetryczna macierz odległości) oraz oblicza

nie odległości obiektów od wzorca (rezultatem jest wektor odległości). Macierz

odległości można wykorzystać w hierarchicznych aglomeracyjnych metodach

klasyfikacji do podziału zbioru obiektów na klasy, np. w programie SPSSfor Win

dows. W programie komputerowym wykorzystywane są pliki formatu DBF, które służą zarówno do dostarczania danych do obliczeń. jak i do przechowywania

otrzymanych wyników.

mailto:abak@oscar.ae.jgora.pl

ERRATA

Strona Wiersz Jest Powinno być

~__21__~C_*_h_(S_')_=__[C_*_h(_X_i'~~~'ls_'h_)_]______-+C__*h_(_S'_)__[_C*_h_(X_i_.X~jl_S'_h)_]______~

81 17 ~.:cPf i - DYd ) ! (Pl' IlY,,)

BIAS! = ,~, ,100 BrAS! == ~ ·100 s s

19

92 18 Xo==(xoPx""""XOk) , ,

X(l (XO"X02"",XOk)

94

95

116

328

328

330

331

331

331

332

36-37

8

18

19

22

31

7

26

28

2

nadmiernie skorelowana (1, + co) z po nadmiernie skorelowana z pozostałymi ... zosta:>,mi ... z pr~edziału. są znacznie... ~(1 + co ) są ~acznie większe .. , i ChocIaż wartość jest wysoka ość T""0,857 Jest wysoka i

z == bx +a

() . AAdl\ . P{tST

LITERATURA

Abrahamowicz M., Zając K., (1986) Metoda ważenia zmiennych w taksonomii numerycznej i procedurach porządkowania liniowego, [w:] Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 328, s. 5-17.

Ackoff R.L., (1969) Decyzje optymalne w badaniach stosowanych, PWN, Warszawa. Adams E.W., Fagot R.F., Robinson R.E., (1965) A theory ofappropriate Sfatistics,

"Psychometrika" Vol. 30, pp. 99-127.

Aldenderfer M.S., Blashfield R.K., (1984) Clusteranalysis, Sage, Beverly HilIs. AI-Kodmany K., (1999) GIS and the artist: shaping the image qfa neighbourhood in par

ticipatoryenvironmental design, "Empowerment, Marginalization and Public Participation GIS", red. Craig W.J., Harris T., Weiner D., Report of a specialist meeting held under the auspices ofthe Varenius project, Santa Barbara, CA, October 15-17, 1998, NCGIA, UC Santa Barbara, February, 1999.

Andrienko G.Ł., Andrienko N.V., (1999) Interactive mapsjor visual data exploration, ,,International Journal ofGeographicallnformation Science" Vol. ) 3(4), pp. 355-374.

Arentze T.A., Borgers A.W., Timmermans H.J.P., (1996) Des(f;n oja view-based DSS lor location planning, "International Journal of Gt:0graphical Information Science" Vo1.10(2), pp. 219-236.

Armstrong M.P., (1993) Perspectives on the deve/opment ofgroup decision support systems for locational problem solving, "Geographical Systems" No. I ( I ), pp. 69-81.

Bartsch C., Collaton E., (1997) Brown/ields: cleaning and reusing contaminated property, Praeger, Westport Connecticut.

Brackstone G.J., (1986) Stalis/ieal data/ar smali domain: issues and challenges, TechnicaJ report series ofthe laboratory for research in statistics and probability, Carleton University, University ofOttawa, Canada.

Bąk A., (1999) Modelowanie symula'~vjne wybranych algorytmów wielowymiarowej analizy porównawczej li! języku C++, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.

Begg D., Fischer S., Dornbush R., (1993) Ekonomia, PWE, Warszawa. Biniecki J., Klasik A., Kiźnik F., (r 996) Polityka rozwoju regionalnego na tle zróżnico

wań regionalnych Po/ski, Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Błażczak P., (1999) Badanie f)pów powiatów ziemskich na podstawie wskaźników opi

sujących źródla utrzymania użytkowników indywidualnych gospodarstw rolnych, XXIX Colloquium Biometryczne. t. 29, s. 258-269.

Błażczak P., Siatkowski 1., Rozpiątkowski A., (1999) Use o/smali area eslimators in agricultural problems, lASS SateIJite Conference on Smali Area Estimation, Riga, Latvia, 20-21 August.

Bobowski Z., Borys T., (1997) Statystyka obszarów trcmsgranic::nych [w:] Statystyka regionalna. Sonda::: i integracja ba;;; danych, red. J. Paradysz. Urząd Statystyczny w Poznaniu, $.209-226.

354 Literatura

Boleslawski L., (1973) Budowa tablic trwania życia, teoria ipraktyka, GUS, Borys T., (1984) Katcgoriajakoki w statystycznej analizie porównawc::ej, [w:] Prace

Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 284.

Borys T., (1985) Przyczynek do teorii cech-kryterium preferencJjności cech (część IV), "Wiadomości Statystyczne" nr 7, s.15-18.

Borys T., (2000) Mierniki ekorozw()ju na poziomie lokalnym, [w:] Statystyka regionalna. Metody iźródła zasilania informacyjnego, red. J. Paradysz, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, s.257-270.

Bracha C., (1994) Metodologiczna aspekty badania małych obszarów, Seria ,,2 prac Zakładu Badal; Statystyczno-Ekonomicznych", GUS, z. 43, Warszawa.

Bracha C., (1996) Teoretyczne podstawy metody reprezentac)jnej, PWN, Warszawa. Bracha c., (1996a) Schemat/osowania próby do Mikrospisu 1995, " Wiadomości Staty

styczne" nr 3, s.12-20. Brigham E.F., (1996) Podstawy zarządzaniaf/nansami, t.1, PWE, Warszawa. Brunell D., (1999) Noljust ony salmon plan will do thejob, Eastside Business Journal,

Bellevue, "Business Jaurnal Publications" No. 23.

Chapt T. Le., (J 997) Applied survival anal.vsis, John Wiley & Sons, INC. Choudhry G.H., Rao J.N.K., (1992) Evaiuation o.fsmall area estimalOrs and empirical

stud)', materiały z konferencji "Smali Area Statistics and Survey Designs", GUS, Warszawa.

Chun K.J., Park H.K., (1998) Examining the conflicting results ofGDSS research, .,Information & Management" No. 33, pp. 313-325.

Coleman D., Khanna R., (1995) Groupware: teclmologies and applications, Upper Saddle River, NJ, Prentice Hall.

Couclelis H., Monmonier M., (1995) Using SUSS to reso/lic NIMBY: how spatial understanding s up port systems can help witIJ the "not in my back yard" syndrome, "Geographical Systems" No. 2(2), pp. 83-10 l.

Cowen D., (1988) GIS versus CAD versus DBMS: What are the d[[(erences?, "Photogrammetric Engineering & Remote Sensing" No.54( 11), pp. 1551-1555.

Cox D. R., (1959) The analysis o,lexponenfiai(v distributed l((e-times with twa types ol fai/ure, "Journal ofthe RoyaI Statistical Socjety" No. 21.

Cox D. R., (1964) Some applicatiol1s ()(exponential ordered scores, "Journal of the Royal Statistical Society" No. 26.

Cox D. R., (1972) Regressiol1 models and I!fe-lables, "Journal of the Royal Statistical Society" No. 34.

Czyż T., Churski P., Spychała-Szyszka H., (1996) Weryfikacja makroregionu p()zl1G1iskiego w świetle migracji studentów, [w:] Podstawy regionalizacji geograficznej, red. T. Czyż, Bogucki Wydawnictwo Naukowe, 5.69-95.

Dalenius T., (1957) Sampling in Sweden. Confribufion to methods and theories ofsample survey practice, Almqvist & Wiksells, Stockholm.

Davis T., Margolis K., (1997) Brownfield\': a comprehensive guide to redevelopingconlaminated propert}·, American Bar Association, Chicago.

Literatura 355

Debnel G., (1999) Statystyka małych obszarówjako narzędzie oceny rozwoju ekonomicznego regionów, praca doktorska niepublikowana, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu.

Debnel G., Gofata E., (1999) Jndircct cslimation in thc labour markct analysis in Poland, Proceedings ofthe lASS SateJite Conference on SmalI Area Estimation, Riga, Latvia, 20-21 August, pp. 227-231.

Densbam P. J., (1991) Spatial decisiol1 supporl systems, "Geographicallnformation Systems: Principles and Applications", red. Maguire D.J., GoodchiJd M.F., Rhind D.W., New York, John Wiley & Sons, pp. 403-412.

Dienel P., (1989) Contributing lo sodał decision methodołogy: Citizen reports on technalogical projects, "Sodal Decision Methodology for Technological Projects", red. Vlek C., Cvetovich,G., (Theory and Decision Library, Series A), Kluwer Academic Publishers.

I>obrzański G., Dobrzańska B.M., Kiełczewski D., (1997) Ochrona ,środowiska przyrodniczego, Wydawnictwo Ekonomia i Środowisko, Białystok.

Oomański C, Pruska K., (1997) Zastosowanie metody symulacyjnej przy konstrukcji cSfymafora wskaźnika struktury dla małego obszaru, "Przegląd Statystyczny" nr 2, s.225-234.

)omański R., (1993) Zasady geogrąfii społeczno-ekonomicznej, PWN, Poznań - Warszawa.

)omański R., (1997) Przestrzenna tramformacja gospodarki, PWN, Warszawa. )orenbos R., (1999) Labour market adjuslments in Hungary and in Poland, Labyrint

Publ icarions, The Netherłands.

:uropean COJ11munites, (1995-2001), Eurostat's Home Page, Adres internetowy: httplleuropa.eu.int/uurostat.btml, 24-06-200 I.

:urostat (1998) SUPCOM Lot 15 Project: Development and Evaluatio/1 ofa Practical System ofModel-Based Smali Area Estimatioll, Office for National Statistics, U K, Statistics Finland, University of Jyvaskyla, University of Southamptol1, lnstitule of Education, London U niversity. Vol. l, Research Report; Vol. II - Technical Manuał, Vol. III The Use ofGeographical Information Systems in the Production ofSmall Area E}'fimations, January, March 2000.

:Ul'ostat (J 999) Central Europeun Countries' Employment And Labour Market Review, No. l.

'aber B., Wallace W., Cuthbertson J., (J 995) Advances in collaborative GISfor land resow'ce negotialion. Proceedings. GIS '95, Ninth annual symposium on geographic information systems, Vancouver, B.C., March, GIS Worłd, Inc., Vol. l, pp. ł 83-189.

'alorsi P.D., ralorsi S., Russo A., (1993) Empirical comparison olsmali area estimaliO/1 mcthods/or Italian labourlorce survey, materiały z konferencji "Smali Area Sta· tistics and Survey Designs", GUS, Warszawa.

'ama E.F., (1965) The behavior O/Sfock market prices, .,The Journal of Business", No.38,

'ama E.F., (1970) Ęfficient capital markels: A review of theory and empiricał wark, .. The Journal ofFinance" NO.2.

356 Literatura

Frątczak E., (1996) Zastosowania analizy historii zdarzeń w demografii, Szkoła Główna Handlowa. Warszawa.

Frątczak E., (1997) Analiza historii zdarzeń - elementy teorii, wybrane przykłady zastosowań z wykorzystaniem pakietu TDA, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.

Friend I., (1972) The economic consequences ofthe stock market, "The American Econornic Review" No.2.

Gesano G., (1999) Who is wOl'king in Europe?, "European Populations: Unity in Diver· sity", red. Van de Kaa., Academic Publishers, Printed in the Netherlands.

Ghosh M., Rao J.N.K., (1994) Smali area estimation: an appraisal. "Statistical Science" No.9, pp. 55-93.

Ghosh M., (1999) Some recent resu/ts on empirical bayes methods jor smali area es/imalion, Proceedings of the lASS Satelite Conference on Smali Area Estimation, Riga, Latvia, 20-21 August, pp. 51-64.

Golay F., Nyerges T., (1995) Understanding collaborative use ofGIS (hrough social cognition, "Cognitive Aspects of Human Computer", red. Nyerges T., Mark D.M., Laurini R., Egenhofer M.

Golata E., (1998) Ryt/ek pracy w statystyce regionalnei, "Studia Demograficzne" nr I, s.67-84.

Golata E., (2000) Źródła informacji o regionalnym rynku pracy w świetle procesu integracji z Unią Europejską, Zeszyty Naukowe Katedry Statystyki i Demografii.

Gorczyca M., (1994) Przedsięwzięcia warunkujące rozwiązanie problemu mieszkaniowego w Polsce. ZBSE GUS i PAN, Warszawa.

Gorzym-Wilkowski W., Miszczuk A., Miszczuk M., Żuk K, (1999) Zarys ekonomiki gminy, Wydawnictwo Norbertinum, Lublin.

Góra M., (1995) Nieproduktywne zatrudnienie w gospodarkach Europy Wschodniej, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.

Grabiński T., (1992) Mel()L{v (aksonometrii. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.

Grabiński T., Malina A., Szymanowicz K, Wydymus S., Zeliaś A., (J 983) Globalne prognozy rozwoju społeczno-gospodarczego, PWN, Warszawa.

G rabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., (J 989) Metody taksonomii numerycznej IV modelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa.

Gray P.C.R, Turner R, Wedemann P.M., (1996) Improl'ing enl'ironmen/al decisionmaking: lessonslrom Germany and the USA, Report afa workshop held at the National Center for Environmental Decision-Making Research (NCEDR), Knoxville, Ten· nessee, 17-19 October.

Gregory R., (1999) Ident(fYing environlllenlal va/ues. "Toals to Aid Environmental De· cision Making" , red. Oale V.H., English M.R., Springer-Verlag, New York, pp. 32-58.

Greń J., (1963) Lokalizacja prób}' w wieloparamelrowym losowaniu warstwowym "Przegląd Statystyczny" t. 10, s.29 1-302.

Literatura 357

G reń J., (1966) On application ojsome nonlinear programming method in survey samp/ing, "Przegląd Statystyczny" t. 13, s.203-217.

Grochowicz Eo, Korytkowski J., (1997) Ochrona gleb, WSiP, Warszawa.

GUS, (1993) Makroregionalne zróżnicowanie bezrobocia w Polsce, Warszawa.

GUS, (1995) Aktywność zawodowa i bezrobocie w Polsce, Raport na podstawie Badania

Aktywności Ekonomicznej Ludności, Warszawa.

GUS, (1995a) Rocznik Statystyczny Pracy, Warszawa. GUS, (1996) Gospodarstwa domowe i rodziny. Spis ludno.ki i mieszkań metodą repre

zentacy.iną 1995 - uwagi metodyczne, Warszawa. GUS, (1997)Aktywność ekonomiczna ludności związanej z rolnictwem, cz. I i II, Warsza

wa. GUS, (J997a) Rocznik Statystyczny Pracy, Warszawa.

GUS, (1998) Polska w nowym podziale terytorialnym, Warszawa.

GUS, (1999) AkfywnoJć ekonomiczna ludności Polski w latach 1992-1998, Warszawa. GUS, (I 999a) Bank Danych Lokalnych, Adres internetowy: www.stat.gov.pl.

GUS, (1999b) Ochrona środowiska 1999, Warszawa. GUS, (J999c) Rocznik Statystyczny 1999, Warszawa. GUS, (1999d) Rocznik Statystyczny Województw 1999, Warszawa.

GUS, (J99ge) Rocznik Statystyczny Pracy, Warszawa. GUS, (2000) Aktywność ekonomiczna ludności Polski- luty, maj, sierpień, listopad, za

lala 1992-1999,Warszawa. Guzik B., (1993) Segmentowe modele ekonometryczne, Akademia Ekonom iczna w Poz

naniu, Poznai1. Hand D.J., (1996) Statistics and the theory qfmeasurement, "Journal ofthe RoyaJ Stati

stical Socjety" Ser. A (3), pp. 445-492.

Harris B., (1995) Complexily in col/aborcllive spatial decision-making, "Report from the Specialist Meeting on Collaborative Spatial Decision Making, Initiative 17", red. Densham P.J., Armstrong M.P., Kemp K., Santa Barbara, National Center for Geographic Information and Analysis.

Hartigan J.A., (1975) Clustering algorithms, John Wiley, New York. Hartley H.O., (\965) Multiple purpose optimum al/ocation in strat{fied sampling, Pro

ceedings ofthe American Statistical Association, Sodal Statistics Section, pp. 258 261.

Haugen R.A., (1996) Teoria nowoczesnego inwestowania, Wig-Press, Warszawa.

Hausner J., Kudlacz T., Szlachta J., (\998) Identyfikacja problemów rozwoju regionalnego Pol.~ki, Biuletyn KPZK OPAN, z. 185.

Hellwig Z., (1968) Zastosowania metody taksonomic:::nej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju i strukturę w)'bval{fikowanych kadr, "Przegląd Statystyczny" nr 4, s.307-327.

Holzer J.Z., Kotowska I.E., (1998) Nowe potrzeby s/alystyki wobec konieczności oceny przemian demograficznych zachodzących Hl Polsce, "Wiadomości Statystyczne" nr 5, s.I-9.

www.stat.gov.plhttp:ludno.ki

358 Literatura

Huddleston H.F., Claypool P.L., Hocking R.R., (1970) Optimal sample allocation lo strata using cOl1vex programming, "Applied Statistics" Vol. 19, pp. 273-278.

Internetowa Panorama Miast, Gmin i Regionów, Adres internetowy: www.csr.pl. Jaganathan R., (1965) The programming approach in mullipie characters .I'fudies,

"Econometrica" Vol. 33, pp. 236-237.

Jaganathan R" (1965a) A methodjor solving a nonlinear programming problem in sample surveys, "Econometrica" Vol. 33, pp. 84-846.

Jagusiewicz A., (1981) Powietrze - człowiek -środowisko, LSW, Warszawa.

Jajuga K., Jajuga T., (1998) Inwestycje, PWN, Warszawa. Jankowski P., Nyerges T.L., Smith A., Moore T.J., Horvath E., (1997) Spatia/ group

choice: a SDSS toolfor collaboratjve spatial decisioll-making, "I nternational Journal ofGeographic lnformation Systems" Vol.lI(6), pp. 577-602.

Jankowski P., Stasik M., (1997) Spatial understanding and decision supporl system - a prototypefor pub/ic GIS, "Transactions in GIS" 2( l), pp. 73-84.

Jankowski P., Nyerges T.L., (2000) GIS-supported collaborative decision makillg: results ofan experiment, AnnaIs of the Association ot" American Geographers.

Jones Ch. P., (1988) Investments, analysis and management, John Wiley&Sons, New York.

Jones R.M., Copas C.V., Edmonds KA., (1997) GIS supportfor distributed groupwork in regional planning, "International Journal of Geographical Information Science" No. 11(1), pp. 53-71.

Józefaciuk Cz., Józefaciuk A., (1975) Zagrożenia erozją i melioracje przeciwerozyjne w Polsce, ruNG, Puławy.

Kaczmarek T., (1998) Funkcje gospodarce obszarów wiejskich. Przeslr-;enna II'ansformacja struktury agrarnej (l wielofunkcyjny rozwój wsi IV Polsce, Bogucki Wydawnictwo Naukowe Poznań, s. 75-10 I.

Kalton G., Kordos J., Płatek R., (1993) Smali area stalisfics and sllrveydesigns. Vol.l, lnvited Papers, Vol. II, Contributed Papers and Panel Discussion, Central Statistical Office, Warsaw.

Kałaska M., Witkowski J., (1997) Rynek pracy w Polsce w 1996 roku: kontynuacja korzystnych tendencji, GUS, Warszawa.

Karlik B., (1989) Chemiczne zanieczyszczenie gleb, "Nowe Rolnictwo" nr 1. Kendall M.G., (1955) Rank correlation methods, Griffin, London. Kendall M.G., Buckland W.R., (1986) Słownik terminów statystyczn . .vch, PWE, War

szawa. Kisielewa G.P., (1985) Mysi, Diemograjiczeskoje rozwitije w SSSR, Moskwa. Klimanek T., (2000) Baza mapy nwnerycznr:;j Geo-fifo jako źródło zasilania wstatystyce re

gionalnej, [w:] Statystyka regionalna. Metody i źródła zasilania i'1formaC}jnego, red. J. Paradysz, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, s.165-180.

Kokao A.R., (1963) Optimum allocation in multivariate surveys, "Journal ofthe Royal Statistical Society" Vol. A. 126, pp. 557-565.

http:www.csr.pl

Literatura 359

Kokan A.R., Khan S., (1967) Optimum allocatźon in mu/livariate survevs: an ana/v/źcal so/ution, "Journal ofthe Royal Statistical Society" Vol. B 29, pp. 115-125. '

Konik M., (2000) Rozszacowanie danych wojewódzkich na mniejsze ObSZOl:V (procedury związane;; DO-l). Badania czę.fciowe źródłem informacji statystycznej w przekroju terytorialnym, Seminarium, Radom 28-29 marca.

Kordos J., (J 987) Dokładno.~Ć danych w badaniach społecznych, "Biblioteka Wiadomości Statystycznych" t. 35, Warszawa.

Kordos J., (1991 ) Statystyka małych obszarów a badania reprezentacyjne, "Wiadomości Statystyczne" nr 4, s.I-5.

Kordos J., (J 994) Smali area stat istics in Poland (historical reviev), "Statistics in Transition" Vot. I, No. 6.

Kordos J., (1997) Ęfek(t'lvne wykorzystanie statys~vki małych obszarów, "Wiadomości Statystyczne" nr l, s.II-19.

Kordos J., (1998) Statystyka społeczna i perspektywyjej rozwC?ju, .,Wiadomości Statystyczne" nr 7, s.33-50.

Kordos J., (1999) Problemy es(vmacji dla małych obszarów, .,Wiadomości Statystyczne" nr l, s.85-101.

Kordos J., (J999a) Empiryczna estymacja bayesowska dla małych obszarów, "Kwartalnik Statystyczny" nr l.

Kordos J., Kubacki J., (1999) Moi!iwości oceny rozmiarów ubóstwa d/a małych obszarów, "Wiadomości Statystyczne" nr 3, s. 4-16.

Kordos J., Paradysz J., (1999) Some experiments in smali area estimation in Po/and, Proceedings ofthe lASS Satelite Conference on Smali Area Estimation, Riga, Latvia, 20-21 August, pp. 93-107.

Kordos J., Paradysz J., (2000) Some experiments in smali area estimation in Po/and, "Statistics in Transition" Vol. 4, No. 4, pp. 679-697.

Kostrubiec S., Kowalska A., Kuciarska - Ciesielska M., Lasocka A., Marciniak G., Nowak L., Stańczak J., (1998), Tendencje zmian struktur ludności, gospodarsM domowych i rodzin w latach 1988-1995, GUS, Warszawa.

Kubacki J., (1997) Ważniejsze metody estymacji w statystyce ma(vch obszarów, "Wiadomości Statystyczne" nr 5, s. 13-22.

Kubacki J., (J 998) Szacowanie wielkości bezrobocia w skali lokalnej, "Wiadomości Statystyczne" nr 2, s.1 0-20.

Kubacki J., (1999) Evaluation o.fsome smali area methodsjor polis h labour.force survey in one region o.f Poland, Proceedings ofthe lASS Satelite Conference on Smali Area Estimation, Riga, Latvia, 20-21 August, pp. 245-249.

Lake R.W., (1993) P/anning and applied geography: positivism, etMcs and geographic in.formation systems, "Progress in Human Geography" No.17(3), pp. 404-413.

Lira J., (1998) Zastosowanie wybranych metod statystycznych opartych na medianie w doświadczalnicMie rolniczym, Praca doktorska, Akademia Rolnicza w Poznaniu.

Maik W., (1997) Podstawy geografii miast, UMK, Toruń.

360 Literatura

Maik W., (1997a) Współczesne badania geograficzno-ludnościowe w Polsce, [w:] Geografia osadnictwa, ludności i turyzmu wobec transformacji systemowej, red. W. Maik, D. Sokołowski, Wydawnictwo UMK, Toruń.

Malina A., Zeliaś A., (1997) Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania jakości życia ludności w Polsce w 1994 r., "Przegląd Statystyczny" z.l, t. 44, s.II-27.

Matykowski R., (1996) Rola świadomości regionalnej w kształtowaniu granic regionu poznańskiego, (w:] Podstawy regionalizacji geograficznej, red. T. Czyż, Bogucki Wydawnictwo Naukowe, s. 127 - 140.

Mazurek M., Paradysz J., Szpikowski J., Tomczak K., Zwoliński Z., (2000) Gmina Grzmiąca, Adres internetowy: http://www.csr.pl/grzmiaca/. 24-06-200 I.

Meggison W.L., (1998) Corporale finance theory, Addison Wasley, United States. Milligan G.W., (1989) A validation study ofa variable weighting algorithm for eluster

analysis, "Journal ofCJassification" No. I, pp. 53-71. Mishkin F.S.,Eakins S.G., (1998) Financial markets and institutions, Addison- Wasley,

International Edition, United States. Namboodiri K., Suchindran C.M., (J 987) L!fe table techniques and thelr applications.

Academic Press, INC. NOAA (1993) Technical notes from the Elliot Bay/Duwamish restoration program,

April 14, 1993. NOAA Restoration Program, Sand Point Office, Seattle, WA.

Nowak E., (1990) Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodar. czych, PWE. Warszawa.

Nowak E., (1995) Badania procesów społeczno-ekonomicznych z zastosowaniem melod statystycznej analizy porównawczej, PWE, Warszawa.

Nowińska E., (1997) Strategia rozwoju gmin na przykładzie gmin przygranicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu.

Obrębalski M., (1997) Statystyka gmin i miejscowoJci w Polsce. Stan i możliwości ro::.woju, [w:] Statystyka regionalna. Sondaż i integracja baz danych, red. J. Paradysz. Urząd Statystyczny w Poznaniu, s.183-194.

Obrębalski M., Strahl D., (2000) Statystyka regionalna w Banku Dan.vch Lokalnych. (w:] Statystyka regionalna: metody i źródła zasilania il1formacyjnego, red. J. Paradysz, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, s. ł 3-27.

Orsborne J., Moran L., Musselwhite E., Zenger J., (J 990) Se(f-directed wark teams: Ihe new american challenge. Homewood, 111., Business One lrwin.

Ostasiewicz W., (1 998-red.)Sta(Ys(Yczne metody analizy danych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.

Pal N.R., Bezdek J.e, (1995) On eluster va/idityfor thefuzzy c-means model, .,IEEE Transaction on Fuzzy Systems" Vo1.3, No.3, pp_ 370-379.

Pal N. R., Bezdek J.C., (1997) Correction to "On cluster validityfor thefuzzy c-means model", "IEEE Transaction on Fuzzy Systems" Vol.5, No. I, pp. 152-153.

Paradysz J" (1997-red.) Statystyka regionalna. Sondaż i integracja baz danych, Urząd Statystyczny w Poznaniu, Poznań.

http://www.csr.pl/grzmiaca

Literatura 361

Paradysz J., (1998), Smali area statistics in Poland -firsl experiences and application possibilities, "Statistics in Transition" Vol. 3, No. 5, pp. 1003-10 15.

Paradysz J., (1999) Statystyka małych obszarów, [w:] Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych, red. A. Zeliaś, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, s. 197-207.

Paradysz J., (2000-red.) Statystyka regionalna: metody i źródła zasilania informacyjnego, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu.

Paradysz J., (2aaOa) Wstęp, [w:JStatystyka regionalna: metody i źródła zasilania informacxinego, red. J. Paradysz, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, s.5-10.

Paradysz J., (2aaOb) Bank Danych Lokalnychjako źródło dodatkowych informacji w regionalnych badaniach reprezentacyjnych. [w:] Statystyka regionalna: metody i źródła zasilania informacyjnego, red. J. Paradysz, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, s.28-38.

Peters E.E., (1997) Teoria chaosu a rynki kapitalowe. Nowe spojrzenie na ceny, cykle i ryzyko, Wig- Press, Warszawa.

Pfeffermann D., (1999) Smali area estimation - big developments, Proceedings olthe lASS Satelite Cmiference on Smali Area Eslimation, Riga, Latvia, 20-21 August, pp.129-J45.

Piełou E.C., (1969) An introduction to mathematical ecology, John Wiley & Sons, New York.

Pietrzyk 1., (1998) Polityka regionalna Unii Europejskiej IV praktyce krajów członkowskich, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.

Płatek R., Rao J.N.K., Srndal C. E., Singh M.P., (ł 987) Smali araa statistics. An in ternatfonal symposium, John Wiley & Sons, New York.

I Pociecha J., (1998) Niedostatki danych do badań społecznych i demograficznych, "Wiadomości Statystyczne" nr 1,5.47-51. j

I 1 Prusek A., (1995) Strategia rozwoju regionów w warUlIkach gospodarki rynkowej, Wy

dawnictwo "Secesja", Kraków. Przygrodzka R., (1999) Zróżnicowaniefunkcjonalne obszarów wiejskich województwa

I

białostockiego, Roczniki Naukowe SERiA, t. I, z. 1,5.317-322.

Pu rcel N.P., Kish L., (1980) Postcensal estimales jór local areas (small domail1s), "In

ternational Statistical Review" No. 48.

Pużanowska U., (1998) Potrzeby inforrllGcJjne samorządu lokalnego, Referat ~ .'o wygłoszony na posiedzeniu Centrum Statystyki Regionalnej, Poznań . Radcliffe R.C., (1982) Investment. concepts, analysis and strategy, Scott, Foresman and

Company, Glenview, Illinois.

Ramussen J., Pejtersen A.M., Goodstein L.P., (1994) Cognifive systems engineering, John Wiley & Sons, New York.

Rao J.N.K., (1999) Same recent advances in model-based smali area eslimation, "Survey Methodology" No. 25, pp. 175-186.

362 Literatura

Renn O., Webler T., Rakel H., Dienel P., Johnson B., (1993) Pub lic participation in decision making: a rhree-step procedure, "Policy Sciences" No. 26, pp. 189-214.

Renn O., Webler T.,Wiedemann P., (1995) Fairness and competence in citizen parricipation: evaluating models for environmentol discourse, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.

Rittel H., Webber M.M., (1973) Dilemmas in a generał theory (jf planning, "Policy Sciences" No. 4, pp. 155-169.

Rousseeuw P.J., Leroy A. M., (1987) Robust regression and outlier detection, John Wiley & Sons, New York.

Rousseeuw P.J., Zomeren P.C, (1990) Unmasking multivariale outliers and leveraRe points, ".!ournal ofthe American Statistical Association" No. 85, pp. 633-639.

Rutkowski T., (1999) Statystyka. Zagadnienia wybrane, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Bankowej, Poznań.

Sarndal C.E., Swensson 8., Wretman J., (1992) Model assisled survey samplinf!., Springer-Verlag.

Sarndal C.E., Hidiroglou M.A., (1989) Smali domain estimation: a condilional ana(vsis, "Journal ofthe American Statistical Association" Vol. 84, pp. 266-275.

Schaible W.L., (I 993) Use o.fsmall area es/ima/ors in U S. Federal Programs. "Proceedings ofthe International Scientific Conference on Smali Area Statistics and Survey Designs" t. J, (eds. Kalton G., Kordos J., Platek R.,) Central Statistical Office, Warsaw, pp. 95-1 14.

Sclove R. E., (1996) Town mee/ings on technolog y, "Technology Review", pp. 25-31. Shall L.O., Hsley C.W., (1991) Jntroduclion lo financial management. McGraw-Hill,

INC, International Edition, Singapore.

Shiffer M.J., (1992), Towards a collabora/ive planning system. "Environment and Planning B", 19(6), pp. 709-722.

Shiffer M.J., (1995) Geographic inleraclion in the city planning conlex/: heyond the mullimedia prototype, "Cognitive Aspects ofHuman-Computer lnteraction for Geographic Information Systems", red. Nyerges T., Mark O.M., Laurini R., Egenhofer M., Proceedings ofthe NATO ARW, Mallorca, Spain, March 21-25, Dordrecht, Netherlands, Kluwer Academic Publishers.

Shiffer M.J., (1995a) Issues ofcollaborative spalial decision-suppor/ in city planning conlex/. "Report from the Specialist Meeting on Collaborative Spatial Decision Making, lnitiative 17", red. Oensham P.J., Armstrong M.P., Kemp K., Santa Barbara, National Center for Geographic Information and Analysis, pp. 295-310.

Siedlecka U., Siedlecki J., (1998) Zmiany w strukturze rozwoju gospodarczego województw w okresie Iram.jonnacji, [w:] Klasyfikacja i analiza danych, Taksonomelria. z. 5, Jelenia Góra- Łódź-Wrocław.

Singh M.P., Gambino J.G., Mantel H., ( 1994) lssues and slalegies jor small area slatistics, "Survey Methodology" No. l, pp. 3-22.

Smith L.G., (1982) Alternative mechcmisms /ór public parlicipalion in environmenlal policy-making, "Environments" No. 14(3), pp. 21-34.

363 Literatura

Sneath P.H.A., Sokal R.R., (1973) Numerical taxonomy, W.H. freeman and Co., San Francisco.

Sobczyk M., (1995) Wybrane zagadnienia taksonomii numerycznej, [w:] Rozwój metodologii badań statystycznych HI Polsce, GUS, t. 44, s. 10 1-104.

Stasik M., (1999) Co/laborative planning and decision making under distributed space and lime conditions, Unpublished doctoral dissertation, University of Idaho, Moscow,ldaho.

StatSoft (1997) STAT1ST1CA PL. dla Windows (Tom III): STATYSTYKI II. Steczkowski J., Woźniak M., Zając K., Zeliaś A., (1979) Statystyka matematyczna

w zastosowaniach, Akademia Ekonomiczna w Krakowie Stevens S.S., (1959) Measurement, psychophysics and utility, "Measurement; Defini

tions and Theories", red. C.W. Churchman , P. Ratoosh, Wiley, New York. Stola W., (1991) Zróżnicowanie funkcjonalne gmin Polski, "Przegląd Geograficzny"

t. LXIII, z. 3-4, s. 283-296. Stola W., Szczęsny R., (1993) Badania typologiczne rolnictwa i struktury.funkcjonalnej

wsi, Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G - Ekonomika Rolnictwa, t. 86, z. 2, s. 13-23. Strahl D., Sobczak E., (1998) Klasyfikacja regionów Polski według kryteriów Unii Eu

ropejskiej, [w:] Klasyfikacja i analiza danych. Taksonometria, z. 5, Jelenia Góra Łódź-Wrocław.

Sunder S., (1975) Stock price and risk relatcd to accounting changes in inventory valualian, "The Accuonting Review".

Szarkowski A., Witkowski J., (1994) The polish labour lorce survey, ,$tatistics in Transition" Vol. l , No. 4, pp. 467-483.

Śmiłowska T., (1995) Zróżnicowaniejakości życia ludności, ZBSE GUS i PAN, Warszawa.

Tabert M., Błażczak P., Rozpiątkowski A., (1999) Charakterystyka przemysłu drzewnego województwa poznańskiegopod względem liczby podmiotów oraz zatrudnienia, XII Sesja Naukowa, Badania dla meblarstwa, Poznań, s. 159-170.

Tarczyński W., (1997) Rynki kapitałowe, Vol. 1. Metody ilościowe. Analiza portfelowa. Analiza banków, Agencja Wydawnicza .,Placet", Warszawa.

Tokarczuk A., (2000) Wprowadzenie do "Strategia zrównoważonego rozwoju Polski do roku 2025", (MP, Nr 8. z dn. 11 marca 1999, Poz. 96), Adres internetowy: www.mos.gov.pl/mos/ publikaciRaporty_opracowania/strategia/wprowadzenie.html.

TulIoch D., (1999) Environmental NGOS: communify access lo technolog)' as a/orce of change, "Empowerment, Marginalization and Public Participation GIS", red. Craig W.J., Harris T., Weiner D., Report ofa special ist meeting held under the auspices of the Varenius project, Santa Barbara, CA, October 15-17, 1998, NCG I A, ue Santa Barbara, February, 1999.

Ustawa o zagospodarowaniu przestrzennym z 7.07. ł 994 r., ( Dz. U. Nr 89, poz. 4 ł 5 ).

Ustawa o ochronie danych osobowych z 29.08. ł 997 r., (Dz. U. Nr 133, poz. 883).

Ustawa o systemie ubezpieczeń społecznych z 13.10.1998 r., (Dz. U. Nr 137, poz. 887).

www.mos.gov.pl/mos

364 Literatura

Ustawa o narodowym spisie powszechnym ludności i mieszkań z 2.12.1999 r., (Dz. U. Nr l, poz. I).

Ustawa o zasadach wspierania rozwoju regionalnego z 12.5.2000 r., (Dz. U. Nr48, poz. 550).

Wagner W., Błażczak P., (1992) Statystyka matematyczna z elementami doświadczalnictwa, Skrypty Akademii Rolniczej w Poznaniu.

Walczak T., (1998) Przebudowa polskiej statystyki w latach dziewięćdziesiątych i jejdostosowanie do wymagań Unii Europejskiej, "Wiadomości Statystyczne" nr 7, s.19-28.

Walczak T., (1999) Statystyka wobec wyzwań społeczeństwa informacyjnego, "Wiadomości Statystyczne" nr 5, s.7-18.

Walenta K., (1971) Podstawowe pojęcia teorii pomiaru, [w:] Problemy psychologii matematycznej, red. J. Kozielecki, PWN, Warszawa.

Walesiak M., (1991) O stosowalności miar korelacji w analizie wyników pomiaru porządkowego, [w:] Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, or600.

Walesiak M., (1993) Statystyczna analiza wielowymiarowa Hl badaniach marketingowych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 654.

Walesiak M., (1995) The analysis offactors influencing the choice ofthe methods in [he statistical analysis of marketing data, "Statistics in Transition" Vo1.2, No.2, pp.185-194.

Walesiak M., (1996) Melody analizy danych marketingowych, PWN, Warszawa. Walesiak M., (1999) Distance measurefor ordhwl data, "Argumcnta Oeconomica" No

2 (8). Walesiak M., (1999a) Daneporządkowe w statystycznej analizie wielowymiarowej, Re

ferat na rx Ogólnopolską Konferencję Naukową nL "Mikroekonometria w teorii i praktyce", Świnoujście, 23·25 wrzesień.

Walesiak M., Dziechciarz J., Bąk A., (1998) Ordinal variabies in Ihe segmcntation ol advertisement receivers, "Advances in Data Science and Classification", red. Rizzi A., Vichi N., Bock H.H., Proc. 6th Conf. International Federation ofClassification Societies in Rome, Springer, Heidelberg.

Wiąckowski S. K., (1989) Wybrane zagadnienia ochrony i kształtowania środowiska przyrodniczego człowieka, PWN, Warszawa.

Wit R" (1986) Methods olnonlinear progromming, WNT, Warszawa. Witkowski J" (1994) Szacowanie bezrobocia dla lokalnych rynków pracy w USA

i w Polsce, GUS, Warszawa. Witkowski J., (1994a) Basic attribules olunemployment in Poland during the Iran.~for

mationperiod. "Polish Population Review"No. 4, Central Statistical Office, Warsaw. Witkowski J., (1995) System informacji o rynku pracy, "Biblioteka Wiadomości Staty

stycznych" t. 44, GUS i PTS, Warszawa.

Wojtasiewicz L., (1997) Statystyka lokalna a monitoring gmin [w:] Statystyka regionalna. Sondaż i integracja baz danych, red. J. Paradysz, Urząd Statystyczny w Poznaniu, s.195-208.

Literatura 365

Woś A., (1995) Ekonomika odnawialnych zasobów naturalnych, PWN, Warszawa.

Woźniak M., Zioło Z., (1999) Pozycja województwa podkarpackiego w strukturze regionalnej Polski, [w:] Problemy przemian układów regionalnych, red. Z. Zioło, Zeszyty Naukowe WSliZ, nr 3, Rzeszów.

WUS, (1999) Województwo wielkopolskie w 1998 roku. Ważniejsze dane o województwie, powiatach i gminach, Poznań,

Wypycb M., (1980) Mierzenie poziomu rozwoju społeczno-gospodarczego w ujęciu przestrzennym (II), "Wiadomości Statystyczne" nr 12,5.26-30.

Wysocka E., (1998) Szanse i zagrożenia regionów Po/ski w perspektywie przewidywanych zmian w polityce regionalnej Unii Europejskiej, Referat na międzynarodowej konferencji pt. "Konkurencyjność regionów w perspektywie polskiej i europejskiej", Poznań 20-21 październik.

Wysocki F., (\996) Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w rozpoznawaniu typów struktwy przestrzennej rolnictwa, Rozprawy naukowe, z. 266, Roczniki Akademii Rolniczej w Poznaniu.

Wysocki F., (J 997) Metody taksonomiczne w rozpoznawaniu skoli chowu zwierząt, "Wiadomości Statystyczne" nr 6,5.8-17.

Wywiał J., (1991) On optima/ clustering olaj/nite popu/arion on the basis ola multidimensional Olai/iary variable, "Badania Operacyjne i Decyzje" nr 2.

Wywiał J., (1996) On two-phase samplingjor strat(flcation, "Statistics in Ttransition" Vol. 2, No. 6, pp.971-977.

Wywiał J., (1999) Simulation stud.v ojeslimation precision ofaverage in smali popu/ations by means af Horvitz-Thompson type sampling slrategies, Proceedings of the lASS Satelite Conference on Smali Area Estimation, Riga, Latvia, 20-21 August, pp. 291-295.

Yates F., (1960) Sampling melhods censuses and surveys, Griffin & Company Ltd, London.

You Y., Rao J.N.K., (J999) Hierarchica/ Bayes eslimation ojsmall area means using mufti level models, Proceedings ofthe lASS Satelite Conference on Smali Area Estimation, Riga, Latvia, 20-2\ August, pp. 171 185.

Zaremba H., Ratajczak B., Bulińska M., (1998) Metodologia i Organizacja Mikrospisu, "Statystyka w Praktyce" nr 3, GUS, Warszawa.

Zeliaś A., (1998) Statystyczne metody oceny ryzyka W działalnoki gospodarczej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.

Zieliński R., (J 979) Generatory liczb losowych, WNT, Warszawa.

Zioło Z., (I972) Próba konstrukcji miernika syntetycznego w zastosowaniu do badań przemysłu, Sprawozdania z posiedzeń komisji naukowych PAN, Oddział w Krakowie, t. XV!, s. 191- ł 94.

------------_....._-_.~.~-

2002_Walesiak_Statystyka_regionalnaLiteratura