Előadást letölteni
Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon
KiadtaNatália Tóthné Megváltozta több, mint 10 éve
1
MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya Koós Bálint Térinformatikai problémák egy gazdaságtörténeti kutatással kapcsolatban Magyar Tudományos Akadémia Regionális Kutatások Központja MRTT Sopron, 2005. november 24-26
2
Térinformatikai problémák … Térinformatika robbanásszerűen fejlődik -Számítástechnikai kapacitás elképesztő ütemben növekszik, amit az árak zuhanása kísér (Moore törvénye). -Széles kör számára vált elérhetővé a térinfor- matika. Technikai kapacitás biztosított, igény is lenne rá – de mi a helyzet a kínálattal? MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya
3
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya A jelentős számítógépes feldolgozási kapacitás- igény miatt kezdetben a térinformatika stratégiai jelentőségű (és drága) volt. - Katonai célok (pl. Árpád tűzvezetési rendszer) - Katasztrófavédelem (földrengés, árvíz, terror…) - Gazdasági célok (nyersanyag lelőhelyek)
4
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya Ahogy egyre olcsóbbá válik a számítási kapacitás, egyre szélesebb kör számára válik megfizethetővé a térinformatika döntéstámogató képessége. Starbucks Coffee telephelyválasztási alkalmazása - Integralgis -
5
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya A térinformatika üzleti alkalmazása egyre szélesebb körben válik általánossá. Tipikus területei: Hálózatfejlesztés (hol vannak a versenytársaink és hol vannak az ügyfeleink) Hálózat optimalizálás (meglévő ügyfelek hatékonyabb kiszolgálása)
6
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya Az üzleti alkalmazások területén a helyzet „egyszerű” – de legalábbis tiszta. Más viszont a helyzet a térinformatika és a statisztika határterületén. A statisztika alapvető technikái, (min- tavétel), feltételezései (pl. mintaelemek független- sége) a területi adatok jelentős részére nem teljesül- nek; hiszen az adatok különböző területi szintekre aggregáltak, területileg autokorreláltak, stb. Bővebben: DUSEK T. (2005)
7
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya Területi adatok elemzése esetén indokolt az óvatosság: - alapvetően nem tekinthető mintának, nem ismételhető, így valószínűségről sem lehet beszélni, miként szignifikancia szintről sem. Módszertanilag a terület elég kaotikus. Gyakorlatilag az utóbbi 50 évben került fókuszba a statisztika térbeli kiterjesztése: Moran (1948) –mutató a területi autokorreláció mérésére.
8
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya A pc-forradalom e területen is érezteti hatását, szép számmal érhetőek el kifejezetten területi-statisztikai célú alkalmazások (pl. Stars, Geoda, Arc-Info) Veszélyek: - Szakmai felkészültség nélkül alkalmazás - Területen még nem alakult ki a sztenderd - Megrendelők felkészületlensége – kontroll hiánya
9
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya Jövedelmi viszonyok, 2003, eltérő skálázással, színekkel
10
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya Konkrét példán: A gazdaság változó térbelisége, a decentralizációs folyamat új jelenség vagy egy megszakadt folyamat újraéledése? Telephelyi ipar kialakulása más rendszer más logikája szerint – előzmény vagy mellékszál? Vizsgálatot az 1972-es telephelyi adatok alapján Pest megyére végeztem el.
11
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya Ipartelepeken dolgozók a lakónépesség arányában, 1972, 2001
12
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya Az ipari telephelye- ken dolgozók aránya (1972) és a 2003-as jövedelmi helyzet közti összefüggés BiLisa klaszter térkép, vezér szomszédság, 5% szignifikancia szint, GEODA,
13
Térinformatikai problémák … MTA RKK Térségfejlesztési Kutatások Osztálya Telephelyi ipar és a jelenlegi gazdasági szuburbanizáció közti összefüggés REGRESSION ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATION Dependent Variable : JOVAR Number of Observations: 185 Mean dependent var : 72.3081 Number of Variables : 5 S.D. dependent var : 52.9157 Degrees of Freedom : 180 R-squared : 0.863891 F-statistic : 285.617 Adjusted R-squared : 0.860866 Prob(F-statistic) : 0 Sum squared residual: 70506.3 Log likelihood : -812.241 Sigma-square : 391.702 Akaike info criterion : 1634.48 S.E. of regression : 19.7915 Schwarz criterion : 1650.58 Sigma-square ML : 381.115 S.E of regression ML: 19.5222
14
----------------------------------------------------------------------- Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Probability ----------------------------------------------------------------------- CONSTANT 8.434946 2.459675 3.429293 0.0007503 NEPVALT 0.5309022 0.02515097 21.10861 0.0000000 IPARAR72 -0.1683083 0.09007928 -1.868447 0.0633249 IPARAR2001 2.07885 0.3231118 6.433843 0.0000000 BPTAV 0.3654444 0.07521412 4.858721 0.0000026 ----------------------------------------------------------------------- Köszönöm a figyelmet!
Hasonló előadás
© 2024 SlidePlayer.hu Inc.
All rights reserved.