Területi statisztika

Tartalomjegyzék

• TERÜLETI STATISZTIKA
• Impresszum
• Előszó
• Bevezetés
• chevron_right1. A területi statisztika alkalmazási területei és alapkérdései
  • 1.1. A területi statisztika alkalmazási területei
  • 1.2. Az adatok térbeli jellegével összefüggő problémák
• chevron_right2. A területi elemzések adatforrásai és típusai
  • 2.1. A statisztikai mérés elméleti és gyakorlati kérdései (mérési skálák, standardizálás általában)
  • 2.2. A területi statisztikai adatok jellege
  • 2.3. Az adatforrások típusai
  • 2.4. Az adatok megbízhatósága
  • chevron_right2.5. Statisztikai következtetéselmélet alkalmazása a területi elemzésekben
    • 2.5.1. A következtetéselmélet alapkérdései
    • 2.5.2. A statisztikai hipotézisvizsgálat és területi alkalmazásai
• chevron_right3. Területi egyenlőtlenségek
  • chevron_right3.1. Területi egyenlőtlenségi mutatók
    • 3.1.1. A területi polarizáltság mérőszámai
    • 3.1.2. A szórás típusú mérőszámok
    • 3.1.3. A területi megoszlások eltérését mutató indexek (koncentráció)
    • 3.1.4. A térbeli szegregáció mérőszámai
  • chevron_right3.2. A területi egyenlőtlenség változásai (konvergencia)
    • 3.2.1. A konvergencia megközelítései
    • 3.2.2. A konvergencia mérése
• chevron_right4. Kapcsolatvizsgálati módszerek
  • chevron_right4.1. Minőségi ismérvek közötti kapcsolatok
    • 4.1.1. Leíró mutatók
    • 4.1.2. Következtető statisztikai eszközök
  • chevron_right4.2. Sorrendi ismérvek közötti kapcsolatok
    • 4.2.1. Leíró mutatók
    • 4.2.2. Következtető statisztikai eszközök
  • chevron_right4.3. Mennyiségi ismérvek közötti kapcsolatok
    • 4.3.1. Leíró mutatók
    • 4.3.2. Következtető statisztikai eszközök
  • chevron_right4.4. Vegyes kapcsolatok
    • 4.4.1. Leíró mutatók
    • 4.4.2. Következtető statisztikai eszközök
  • 4.5. Sokváltozós módszerek
• chevron_right5. Regressziószámítás térparaméteres adatokkal
  • chevron_right5.1. Kétváltozós lineáris regresszió
    • 5.1.1. A kétváltozós modell
    • 5.1.2. Területiség a kétváltozós regressziós modellben
  • chevron_right5.2. Többváltozós lineáris regresszió
    • 5.2.1. A többváltozós lineáris regressziós modell
    • 5.2.2. Modelldiagnosztika
    • 5.2.3. Speciális többváltozós problémák
    • 5.2.4. Speciális magyarázó változók
  • chevron_right5.3. Nem lineáris regresszió
    • 5.3.1. Adattranszformációval becsülhető nem lineáris regresszió
    • 5.3.2. Speciális eredményváltozók a regresszióban
  • 5.4. A területi súlyozású regresszió és a térbeli autoregresszió
• chevron_right6. Pontalakzatok elemzése
  • 6.1. Pontalakzatok a térkutatásban
  • 6.2. A sűrűség és a területi centralitás mutatói
  • chevron_right6.3. A potenciálmodell
    • 6.3.1. A teljes potenciál részei
    • 6.3.2. A potenciálmodell alkalmazásai
  • 6.4. A területi szóródás és irányultság mutatói
  • 6.5. Kvadrátanalízis
  • 6.6. Pontok közötti távolságokon alapuló módszerek
• chevron_right7. Területegységek elemzése alakmutatókkal
  • 7.1. Az alakjellemzők és az alakmutatók csoportjai
  • 7.2. A kompaktság mutatói
  • 7.3. Az alak további mutatói
• chevron_right8. Területi hálózatok elemzése
  • 8.1. A hálózatok gráfelméleti szempontú tipizálása
  • 8.2. Egyedi csomópontok gráfelméleti mérőszámai
  • 8.3. Összhálózati gráfelméleti mérőszámok
  • 8.4. Földrajzi sajátosságokat is figyelembe vevő hálózati mutatók
  • 8.5. A közlekedési hálózatok sűrűségmutatói
  • 8.6. Különféle távolságok összehasonlítása
  • 8.7. Az elérhetőség mutatói
• chevron_right9. A területi autokorreláció
  • 9.1. A területi autokorreláció jelentősége
  • 9.2. A szomszédsági kapcsolatok megállapítása
  • 9.3. A területi autokorreláció mérőszámai
  • 9.4. Területi autokorreláció bináris változóknál
• chevron_right10. Távolságmátrix használatán alapuló kétdimenziós módszerek
  • chevron_right10.1. A gravitációs modell
    • 10.1.1. A gravitációs modell alapvonalai
    • 10.1.2. A tömeg és a testek meghatározása
    • 10.1.3. A távolság meghatározása
    • 10.1.4. A modell alkalmazási feltételei és általános területei
    • 10.1.5. A modell kalibrálása
  • 10.2. A többdimenziós skálázás
  • 10.3. Alakzatok összehasonlítása kétdimenziós regresszióval
• Irodalom

Kiadó: Akadémiai Kiadó

Online megjelenés éve: 2017

ISBN: 978 963 454 001 4

DOI: 10.1556/9789634540014

A statisztikában talán az a legszebb, hogy általános, szinte mindenre kiterjed. A tudomány, a köznapi élet, de még egyes művészeti ágak is nap mint nap találkoznak a statisztikával, merítenek belőle, és folyamatosan gazdagítják azt. Miért lenne ez másképp a területi tudományokkal, és a mindennapjainkat ugyancsak átszövő területi összefüggésekkel? Ennek a két tudományágnak a találkozása szinte természetes, mégis különös. A klasszikus statisztikán felnőtt kutatók számára a közös gyökerek, elvek és módszerek speciális alkalmazásain túl egy sor, a területi dimenzióból adódó érdekes, olykor meglepő módszer, mutatószám, elemzés található a könyvben. A két fiatal, kiválóan felkészült és elkötelezett kutató olyan módszertani szakkönyvet ad az olvasók kezébe, ami alapos, pontos, mégsem vész el a felesleges részletekben, így a statisztika és a területi tudományok alapjait ismerő szakemberek számára egyaránt jól érthető és ajánlható. Bár a könyv módszertani orientációjú, meg kell említeni példáit, melyek sokszínűségükkel jól szemléltetik a statisztika említett átfogó jellegét és a két tudományág gyümölcsöző találkozását.

Hunyadi László, professor emeritus

Budapesti Corvinus Egyetem

A regionális tudomány egyik jellegmeghatározó vonása sajátos területi elemzési módszerek kidolgozása és használata az empirikus elemzésekben. Ezen belül is kiemelt szerepű a területi statisztikai eszköztár. A két fiatal, de már jelentős tudományos teljesítményt felmutató szerző kötete ebben a tartalmi elemben teszi még teljesebbé a diszciplína hazai szakirodalmát. Erőssége a kötetnek a módszertani tartalmon túl a sok helyütt megjelenő, érdemi térelméleti megalapozottság is, és kiemelt értéke a sok érdekes ábra, osztályozó modell. Az új módszereket, közelítéseket is bemutató kötet széles társadalomkutatói körben és a szakterületi egyetemi képzések felső lépcsőfokain haszonnal kézbeveendő, fontos írás.

Nemes Nagy József, egyetemi tanár,

Eötvös Loránd Tudományegyetem

Hivatkozás: https://mersz.hu/dusek-kotosz-teruleti-statisztika//