Przestrzenne metody ilościowe w r: statystyka (CeDeWu)

Celem książki jest przedstawienie postępowych przestrzennych metod ilościowych użytkowanych w ekonomii, regionalistyce i analizach biznesowych - statystyki przestrzennej, ekonometrii przestrzennej, symulacji Monte Carlo i bootstrap oraz uczenia maszynowego.

Publikacja demonstruje szczegółowo sposoby analizy, wizualizacji i integracji danych o zróżnicowanej granulacji: punktowych, obszarowych, gridowych i konturów administracyjnych. Zestawienie wszystkich tych elementów badań przestrzennych w jednym miejscu czyni z tej książki kompleksowy przewodnik projektowania i programowania badania przestrzennego w środowisku R oraz interpretacji uzyskanych wyników.Popularność przestrzennych metod ilościowych stale rośnie i wynika to z pojawienia się informacji przestrzennej jako części big data i powiększonego zainteresowania GIS, geolokalizacją i mapowaniem, jako narzędziami analityki naukowej, biznesowej i rządowej.

Metody te pozwalają na wizualizację procesów ekonomiczno-społecznych, uzyskanie zależności przyczynowo-skutkowych, a w dobie uczenia maszynowego na tworzenie produktywnych prognoz. Książka ta podąża za tymi trendami.

Została napisana z perspektywy ekonomistów ilościowych, badających zjawiska ekonomiczne w kategoriach przestrzennych, na bazie informacji regionalnych lub geografi cznych.Książka asygnowana jest dla szerokiego grona odbiorców:? badaczy regionalistów prowadzących badania na informacji regionalnych,? analityków informacji i data scientists, którzy prowadzą analizy biznesowe na informacji zawierających adres lub współrzędne geografi czne,? jako podręcznik dla studentów zainteresowanych analizą danych przestrzennych.Treść przedstawiono w formule badań wykorzystywanych:? metody ilościowe prezentowane są bez nadmiernej formalizacji na rzecz ergonomicznego przedstawienia narzędzi badawczych,? przegląd najmocniej aktualnej międzynarodowej literatury naukowej pozwala na szybkie zbudowanie bazy wiedzy odnoszącej się do teorii i aplikacji,? komplety i algorytmy R zaprezentowane są w kontekście celu badań i sposobu prowadzenia analiz,? wszystkie przykłady oparte są na rzeczywistych informacji, a uzyskane wyniki są interpretowane i dyskutowane,? w każdym przykładzie pokazano realnie pełny kod R - od przetwarzania danych, poprzez stosowne obliczenia, po prezentację wyników albo wizualizację,? zaprezentowane w książce dane i kody R dostępne są w repozytorium GitHub.