Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Point and line pattern analysis in R

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-ZEWW936
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Point and line pattern analysis in R
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Przedmioty kierunkowe dla Data Science
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h)
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

nieobowiązkowe

Skrócony opis:

Analiza wzorców punktowych (point patterns) i liniowych (line patterns) to rozwijająca się gałąź badań przestrzennych, która coraz częściej znajduje zastosowanie w badaniach ekonomicznych. Celem zajęć jest przedstawienie studentom metod analizy i modelowania wzorców punktowych i liniowych. Na zajęciach wykorzystywany będzie program R; wcześniejsza znajomość nie jest wymagana, ale będzie mile widziana. Mile widziane jest również uczestniczenie w kursie prof. K. Kopczewskiej 'Ekonometria przestrzenna w R' w sem. zimowym, ale nie jest obowiązkowe, ponieważ początek kursu będzie wprowadzał studentów do światu danych przestrzennych. Zajęcia mają charakter praktyczny, zaliczenie odbywa się na podstawie recenzji artykułu (w j. ang., wybrany przez prowadzącego) oraz projektu w grupach 2-osobowych

Pełny opis:

Analiza zjawisk ekonomicznych w ujęciu regionalnym przeprowadzana na danych zagregowanych często daje błędne wyniki, ponieważ nie uwzględnia charakterystyk terenu, heterogeniczności przestrzennej, struktury sąsiedztwa itd. Ekonometria przestrzenna pozwala owe informacje uwzględnić. Analiza wzorców punktowych i liniowych wymaga specyficznych danych (danych geo-lokalizowanych) oraz specjalnych pakietów statystyczno-ekonometrycznych.

Dane punktowe i liniowe mają szerokie zastosowanie ekonomiczne (lokalizacje przedsiębiorstw, ekonomia transportu, rynek nieruchomości itd.).

W ramach zajęć omówione zostaną następujące zagadnienia:

1. Dane przestrzenne – wprowadzenie, tworzenie, wizualizacja

2. Funkcja K Ripleya – definicja, wady/zalety, zastosowanie

3. Wzorce punktowe: klasyfikacja, analiza własności I i II rodzaju

4. Modele dla wzorców punktowych

5. Wzorce liniowe: definicja, wizualizacja, wzorzec punktowy na liniach

6. Analiza czasowo-przestrzenna

Literatura:

Literatura obowiązkowa:

- Baddeley, A., Rubak, E., & Turner, R. (2015). Spatial point patterns: methodology and applications with R. CRC press.

- Kopczewska, K. (Ed.). (2020). Przestrzenne metody ilościowe w R: statystyka, ekonometria, uczenie maszynowe, analiza danych. CeDeWu Sp. z oo.

- Arbia, G., Espa, G., & Giuliani, D. (2021). Spatial microeconometrics. Routledge.

Literatura uzupełniająca:

- artykuły m.in. autorstwa J. Mateu oraz inne artykuły tematyczne wybrane przez prowadzącego

Efekty uczenia się:

Po zakończeniu kursu student:

- ma znajomość metod i narzędzi badania danych punktowych i liniowych;

- umie pracować z danymi przestrzennymi (analiza pierwotna, wizualizacja, modelowanie);

- potrafi zaaplikować pozyskaną wiedzę w praktyce – przeprowadzić badanie oraz przedstawić wnioski z badania w formie raportu.

Metody i kryteria oceniania:

Projekt badawczy (60%) – przygotowany samodzielnie w grupach 2-osobowych. Projekt musi zawierać:

• Wprowadzenie + przegląd literatury

• Opis danych

• Problem badawczy, cele badania

• Estymacja, diagnostyka modelu

• Wnioski

Recenzja artykułu w języku angielskim (40%) – pisemna recenzja artykułu przydzielonego przez prowadzącego. Recenzja musi zawierać opis i analizę:

• celu i zakresu badania;

• metod wykorzystanych w badaniu (opis metod + własna analiza krytyczna zastosowanej metody);

• wyników badań (co się udało, co nie, czy cel został osiągnięty);

• ogólną ocenę tekstu, uwagi, komentarze.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2025-02-17 - 2025-06-08
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Kateryna Zabarina
Prowadzący grup: Kateryna Zabarina
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
Krakowskie Przedmieście 26/28
00-927 Warszawa
tel: +48 22 55 20 000 https://uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0-3 (2024-12-18)