Zastosowanie metod dwuwymiarowej analizy danych opartych na miarach zanurzania obserwacji w próbie
Małgorzata Kobylińska
Wydział Nauk Ekonomicznych, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztyniehttps://orcid.org/0000-0001-9674-5418
Abstrakt
W Polsce zauważyć można coraz większą popularność jazdy na rowerze, który stał się szybką formą transportu oraz rekreacji. Celem pracy jest ocena gęstości dróg rowerowych oraz odsetka wypadków drogowych, gdzie rower jest rodzajem pojazdu sprawcy w województwach wykorzystując wybrane metody statystycznych oparte na zanurzania obserwacji w próbie. Wykorzystane metody pozwoliły na dokonanie rangowania województw ze względu na wartości badanych cech diagnostycznych oraz na określenie, w których województwach zanotowano najniższe lub najwyższe wartości gęstości dróg dla rowerów oraz odsetka wypadków drogowych, gdzie rower był pojazdem sprawcy. Na podstawie przeprowadzonej analizy można stwierdzić, że największą gęstością dróg dla rowerów w badanych latach charakteryzowało się województwa pomorskie, wielkopolskie oraz śląskie, natomiast największy odsetek wypadków drogowych, gdzie rower był pojazdem sprawcy zanotowano w województwach małopolskim oraz podkarpackim. Najmniejszą gęstością dróg dla rowerów charakteryzowało się województwo warmińsko-mazurskie.
Słowa kluczowe:
infrastruktura transportowa, odporne metody analizy danych, miara zanurzenia obserwacji w próbieBibliografia
Dębowska-Mróz, M., Lis, P., Szymanek, A., & Zawisza, T. (2017). Rower miejski jako element systemu transportowego w miastach. Autobusy: technika. eksploatacja. systemy transportowe, 18. Google Scholar
GUS. (2024). Podstawowe pojęcia. Droga dla rowerów. Retrieved from https://bdl.stat.gov.pl/bdl/metadane/metryka/3164 (6.08.2025). Google Scholar
GUS. (2022). Uczestnictwo w sporcie i rekreacji ruchowej w 2021 r. Retrieved from https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/kultura-turystyka-sport/sport/uczestnictwo-w-sporcie-i-rekreacji-ruchowej-w-2021-r-,5,2.html (6.08.2025). Google Scholar
Heilpern, S. (2005). Obserwacje nietypowe – wielowymiarowy. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 1097, 68-87. Google Scholar
Hyła, M. (2023). Polityka rowerowa polskich miast. Badania Obserwatorium Polityki Miejskiej, 1-77.
Crossref
Google Scholar
Liu, R. Y. (1990). On a Notion of Data Depth Based on Random Simplices. The Annals of Statistics, 18, 405-414.
Crossref
Google Scholar
Liu, R. Y., Parelius, J. M., & Singh, K. (1990). Multivariate Analysis by Data Depth: Descriptive Statistics. Graphics and Inference. The Annals of Statistics, 27, 783-858.
Crossref
Google Scholar
Local Data Bank. (2025). Retrieved from https://bdl.stat.gov.pl/bdl/dane/podgrup/temat. dane z kategorii Transport i Łączność (5.03.2025). Google Scholar
Kosiorowski, D. (2012). Statystyczne funkcje głębi w odpornej analizie ekonomicznej. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków. Google Scholar
Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust statistics: theory and methods (with R), John Wiley & Sons.
Crossref
Google Scholar
Mosler, K. (2013). Depth statistics. Robustness and complex data structures: Festschrift in Honour of Ursula Gather, 17-34.
Crossref
Google Scholar
Mosler, K., & Mozharovskyi, P. (2022). Choosing among notions of multivariate depth statistics. Statistical Science, 37(3), 348-368. https://doi.org/10.1214/21-STS827
Crossref
Google Scholar
Pawełek, B., & Zeliaś, A. (1996). Metody wykrywania obserwacji nietypowych w badaniach ekonomicznych. Zeszyty Naukowe Akademia Ekonomiczna w Krakowie, 475, 5-27. Google Scholar
Ruts, I., & Rousseeuw, P. J. (1996). Computing Depth Contours of Bivariate Point Clouds. Computational Statistics & Data Analysis, 23(1), 153-168.
Crossref
Google Scholar
Sommer, H., & Zakrzewski, G. (2021). Bezpieczeństwo na drogach rowerowych. Studia Gdańskie. Wizje i rzeczywistość, 17, 311-331.
Crossref
Google Scholar
Struyf, A., & Rousseeuw, P. J. (2000). High-dimensional computation of the deepest location. Computational Statistics & Data Analysis, 34(4), 415-426.
Crossref
Google Scholar
Tukey, J. W. (1975). Mathematics and Picturing Data. Proceedings of the 1974 international congress of mathematicians, Vol. 2., 523-531.
Crossref
Google Scholar
Wagner, W., & Kobylińska, M. (2002). Przegląd metod wyznaczania miar zanurzania w próbie dwuwymiarowej. Przegląd Statystyczny, 49(4), 119-132. Google Scholar
Wydział Nauk Ekonomicznych, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
https://orcid.org/0000-0001-9674-5418
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Każdy Autor składa oświadczenie, że praca nie była wcześniej publikowana (pod tym samym lub innym tytułem, nie stanowi również części innej publikacji) oraz nie narusza praw autorskich innych osób. Jednocześnie Autor przenosi na wydawcę wyłączne prawo wydania i rozpowszechniania tego utworu drukiem w formie zwartej publikacji czasopisma oraz w formie publikacji elektronicznej.
Czasopismo udostępnione jest na licencji Creative Commons CC-BY-NC-ND
