Пространственно-эконометрическое моделирование в системе ГеоДа

Введение 3 ГЛАВА 1. Теоретическая часть 5 1.1. Географическая информационная система 8 1.2. История развития пространственной эконометрики 14 1.3. Матрица пространственных весов 15 1.4. Глобальный индекс Морана 17 1.5. Локальный индекс Морана 19 1.6. Диаграмма рассеяния 20 1.7. Форматы геоданных 21 1.8. Программа GeoDa 26 Глава 2. Практическая часть 27 2.1. Проверка на статистическую значимость по численности детей субъектов Кемеровской области 27 2.2. Кластеризация субъектов Кемеровской области по численности детей 33 2.3. Регрессионный анализ 35 Заключение 40 Список литературы 41

1. Берлянт, А.М. Картография: Учебник для вузов / А.М. Берелят. – М.: Аспект Пресс, 2001. – 336 с 2. Журкин, И.Г. Геоинформационные системы / И.Г. Журкин, С.В. Шайтура. – М.: КУДИЦ-ПРЕСС, 2009. – 272 с. 3. Самардак, А.С. Геоинформационные системы: Учебное пособие / А.С. Самардак. — Владивосток: ТИДОТ ДВГУ, 2005. – 124 с. 4. Алешин, Л.И. Информационные технологии: Учебное пособие / Л.И. Алешин, Н.В. Максимов. – М.: Московская финансово-промышленная академия, 2008. – 512 с. 5. Основы геоинформатики: В 2 кн. Кн. 1: Учеб. пособие для 0-75 студ. вузов / Е.Г.Капралов, А.В.Кошкарев, В.С.Тикунов и др.; Под ред. В.С.Тикунова. — М.: Издательский центр «Академия», 2004. — 352 с. 6. Митчелл, Э. Руководство по ГИС анализу. Часть 1: Пространственные модели и взаимосвязи / Э. Митчел. – Киев.: ЗАО ЕСОММ Со; Стилос, 2000. 177 с. 7. Лайкин, В.И. Геоинформатика: учебное пособие / В.И. Лайкин, Г.А. Упоров. – Комсомольск-на-Амуре.: Изд-во АмГПГУ, 2010. – 162 с. 8. Блиновская, Я.Ю. Введение в геоинформационные системы / Я.Ю. Блиновская, Д.С. Задоя. - М.: Инфра-М, Форум, 2016. - 112 c 9. Блиновская, Я.Ю. Введение в геоинформационные системы. Учебное пособие / Я.Ю. Блиновская. - М.: Инфра-М, Форум, 2018. - 685 c. 10. Джордж Г. Методы и практика пространственного анализа. Описание, исследование и объяснение с использованием ГИС / пер. с анг. А.Н. Киселева.– М.: ДМК Пресс, 2021. – 500 с. 11. Anselin, L. Exploring Spatial Data with GeoDa: A Workbook / L. Anselin. - Department of Geography University of Illinois. – Press, 2005. – 244 p. 12. Красс, М. С. Математика в экономике: математические методы и модели : учебник для СПО / М. С. Красс, Б. П. Чупрынов ; под ред. М. С. Красса. — 2-е изд., испр. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2020. — 541 с. 13. Смагин, Б. И. Экономико-математические методы : учебник для академического бакалавриата / Б. И. Смагин. — 2-е изд., испр. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2019. — 272 с. 14. Фомин, Г. П. Экономико-математические методы и модели в коммерческой деятельности : учебник для бакалавров / Г. П. Фомин. — 4-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2019. — 462 с. 15. Антохонова, И. В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов : учеб. пособие для вузов / И. В. Антохонова. — 2-е изд., испр. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2018. — 213 с. 16. Гармаш, А. Н. Экономико-математические методы и прикладные модели : учебник для бакалавриата и магистратуры / А. Н. Гармаш, И. В. Орлова, В. В. Федосеев ; под ред. В. В. Федосеева. — 4-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2017. — 328 с. 17. Каган Е.С., Новосельцева М.А. Гутова С.Г. Пространственное моделирование демографических процессов Кемеровской области с геовизуализацией результатов исследований // Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием “Управление регионом: тенденции, закономерности, проблемы”. 2018 г. Горно-Алтайск. 18. Павлов Ю.В., Королева Е.Н. Пространственные взаимодействия: оценка на основе глобального и локального индексов Морана // Пространственная экономика. 2014. №3. 19. Бардасов С.А. Эконометрика: Учебное пособие. Издательство: Тюмень: ТГУ. 2010. 20. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования : учеб. пособие / Л. О. Бабешко. - Изд. 4-е. - М. : КомКнига, 2010. - 428 с. 21. Эконометрика: учебник / К. В. Балдин, В. Н. Башлыков, Н. А. Брызгалов и др.; под ред. В. Б. Уткина. -М.: Дашков и К, 2012. -304 с. 22. Ильченко А.Н. Практикум по экономико-математическим методам: учеб. пособие / А. Н. Ильченко, О. Л. Ксенофонтова, Г. В. Канакина. - М.: Финансы и статистика: ИНФРА-М, 2009. - 287 с. 23. Айвазян, С. А. Эконометрика / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. - М.: Маркет ДС, 2017. - 104 c.

ГЛАВА 1. Теоретическая часть 1.1. Модели и методы математического моделирования Одним из методов математического моделирования длины очереди является регрессионный анализ. Регрессионный анализ позволяет изучать зависимости между переменными. Преимуществом регрессионного анализа перед другими методами считается: легкость в построении регрессионных моделей, большое разнообразие интерпретации моделей, регрессионную модель можно применить к различным исследуемым данным. Для оценки неизвестных параметров в регрессионных зависимостях по результатам измерений, содержащим случайные ошибки, используют метод наименьших квадратов (МНК). МНК считается наиболее распространенным методом для оценки неизвестных параметров. Метод основан на минимизации суммы квадратов остатков регрессии. Также существует субъективный метод экспертных оценок. Он основан на обобщении мнений высококвалифицированных специалистов, с большим стажем, для определения возможных тенденций рождаемости, миграции и факторов, влияющих на них. Экспертные оценки классифицируются на индивидуальные и коллективные. К индивидуальным методам экспертного оценивания относятся: • метод сценариев, основанным на существовании определенного числа вариантов развития; • метод интервью, в котором исследователь лично задает интересующие его вопросы эксперту; • аналитический метод, предполагающий самостоятельную работу эксперта над ситуацией и изучение дальнейших возможных путей развития. Проводится анализ исследуемой ситуации, результатом которого будет составленная докладная записка.