http://hdl.handle.net/11089/23239 Sun, 05 Apr 2026 13:46:07 GMT 2026-04-05T13:46:07Z https://dspace.uni.lodz.pl:443/bitstream/id/09cb08d3-a943-4d43-9a31-fcf0bb062ca1/ http://hdl.handle.net/11089/23239 http://hdl.handle.net/11089/23300 Non‑Metric Data in Household Durable Goods Analysis. Selected Aspects Dziechciarz, Józef; Dziechciarz-Duda, Marta Measurement of household endowment with durables is crucial in many aspects of assessing the social and economic situation of a country and its citizens. The demand (sales) for durables is regarded as one of the key indicators of economic conditions. Similarly, analysis and evaluation of household durable goods are usually considered in the context of measuring the quality of life. The possession of durables is measured by means of the number and quality of goods in households. Measurement of household endowment is conducted usually by means of weak measurement scales, namely nominal and ordinal. Such data require the use of specialised tools for analysis and modelling. This study discusses the possibilities of statistical analysis of such data. Additionally, modelling and problems of inference on the basis of obtained results are discussed.; Pomiar wyposażenia gospodarstw domowych jest kluczowy w wielu aspektach oceny stanu społeczno‑ekonomicznego kraju i jego obywateli. Zapotrzebowanie (sprzedaż) jest traktowane jako jeden z kluczowych wskaźników stanu koniunktury w gospodarce. Podobnie analiza i ocena poziomu wyposażenia gospodarstw domowych w dobra trwałe są rozpatrywane w kontekście pomiaru jakości życia. W badaniu wyposażenia gospodarstw domowych mierzy się liczbę i jakość dóbr, w jakie wyposażone są gospodarstwa domowe. Pomiar wyposażenia gospodarstw domowych prowadzony jest najczęściej za pomocą słabych skali pomiarowych, nominalnej i porządkowej. Takie dane wymagają stosowania wyspecjalizowanych narzędzi analizy i modelowania. W opracowaniu zostanie podjęta dyskusja o możliwościach statystycznej analizy takich danych i ich modelowania oraz o problemach wnioskowania na podstawie uzyskanych wyników. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/11089/23300 2017-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/11089/23301 Application of the Divisia Index with Interconnected Factors in the Warsaw Stock Exchange Index (WIG) fluctuation analysis Białek, Jacek; Pietrzyk, Radosław This paper presents a method of economic factorial analysis based on the Divisia index extended to interconnected factors. We verify the applicability of the presented method to financial market research by examining fluctuations of the Warsaw Stock Exchange WIG Index (WIG). We consider four main factors of WIG changes: the GDP growth, the PLN/EUR rate, the SP500 and the unemployment rate. Due to computational reasons we apply the transformation that produces variables in the bigger the better form. We use quarterly data from the time interval between 2003 and 2014 divided into periods of bull and bear market. All considered variables are assumed to change linearly between quarters. The main conclusion is that during market prosperity, GDP and SP500 changes exhibit the strongest influence on WIG changes.; W artykule zaprezentowano metodę analizy ekonomicznej opartej na indeksie Divisia z powiązanymi czynnikami. Zweryfikowano możliwości aplikacyjne wymienionej metody do badania zmienności indeksu WIG. W analizie uwzględniono cztery główne zmienne wpływające na indeks warszawski: GDP, kurs PLN/EUR, indeks SP500 oraz stopę bezrobocia, przy czym dokonano (w razie konieczności) transformacji zmiennych na stymulanty. Analizą objęto lata 2003–2014 i uwzględniono dane kwartalne, przy czym interwał czasowy podzielono na podokresy związane z hossą i bessą na giełdzie warszawskiej. Przyjęto również model czasu ciągłego z założeniem, że między kwartałami wartości zmiennych zmieniają się liniowo. Głównym wnioskiem z przeprowadzonego badania jest wyodrębnienie najbardziej wpływowych zmiennych objaśniających w postaci GDP i indeksu SP500. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/11089/23301 2017-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/11089/23299 Hierarchical Clustering Methods With Territorial Integrity Criterion Sobolewski, Marek; Markowska, Małgorzata During the conference entitled Spatial Econometrics and Regional Economic Analyses, which took place in Lodz in 2014, there was a proposition to introduce the spatial coherence property into the Ward method, which is applied to group administrative units [1]. At each stage of agglomeration in the modified Ward method, there are included only those aggregates which are adjacent to each other. This work is an extension of this concept based upon other methods of hierarchical clustering, in particular the single and complete linkage method. The study highlighted the benefits of cluster­ing methods with the coherence property, also emphasizing the limitations of these procedures. First of all, the introduction of the restricting condition during the procedure of the hierarchical clustering reduces the homogeneity of isolated clusters. Spatial constraints may also lead to a situation where the distance between the clusters linked at a later stage is smaller than at an earlier stage (graphically, we can talk about the dendrogram “backflow”). The method of complete linkage is free of these aberration where the distance between the clusters is defined as the maximum distance between their elements. The modified clustering algorithm was implemented as an extension of STATISTICA software. Examples of an application of the hierarchical clustering method with the coherence concern sector changes in the European regional space. The aim of the analysis was to isolate spatially coherent areas that demonstrate a similar direction and intensity of structural change in selected areas of the labour market.; Na konferencji „Ekonometria przestrzenna i regionalne analizy ekonomiczne”, która odbyła się w Łodzi w 2014 roku, zaproponowano wprowadzenie warunku spójności przestrzennej do metody Warda, stosowanej do grupowania jednostek administracyjnych. Na każdym etapie aglomeracji w zmodyfikowanej metodzie Warda uwzględniane są tylko te skupienia, które ze sobą sąsiadują. Niniejszy artykuł stanowi rozszerzenie tej koncepcji na inne metody grupowania hierarchicznego, w szczególności metodę prostych i zupełnych połączeń. Zwrócono uwagę na korzyści płynące z zastosowania metody grupowania z warunkiem spójności, akcentując jednak także pewne ograniczenia tych procedur. Wprowadzenie warunku ograniczającego podczas procedury grupowania hierarchicznego powoduje przede wszystkim zmniejszenie jednorodności wyodrębnianych skupień. Ograniczenia przestrzenne mogą też prowadzić do sytuacji, kiedy odległość między skupieniami łączonymi na późniejszym etapie jest mniejsza niż na etapie wcześniejszym (można tu mówić o graficznym „cofaniu się” dendrogramu). Od tej aberracji wolna jest metoda zupełnych połączeń, gdzie odległość między skupieniami jest wyznaczana jako maksimum odległości między ich elementami. Zmodyfikowany algorytm grupowania zaimplementowano jako rozszerzenie programu STATISTICA. Przykłady zastosowania metod grupowania hierarchicznego z warunkiem spójności dotyczą europejskiej przestrzeni regionalnej (w układzie NUTS–2) w latach poprzedzających i następujących po kryzysie finansowym 2008 roku. Celem analiz było wyodrębnienie spójnych przestrzennie obszarów, które charakteryzowałyby się podobną wrażliwością na zjawiska kryzysowe w obszarze rynku pracy. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/11089/23299 2017-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/11089/23297 Using R Packages for Comparison of Cluster Stability Rozmus, Dorota The stability of clustering methods is the issue that has attracted a considerable amount of attention of researchers in recent years. In this respect, the major question that needs to be answered seems to be to what extent the structure discovered by a particular method is actually present in the data. The literature proposes a number of different ways of measuring stability. The theoretical considerations have led to the development of computer tools for the practical implementation of the proposed ways to study stability. The practical tools are available within several R packages, for example, clv, clValid, fpc, ClusterStability, and pvclust. Due to the hypothesis that cluster stability can be the answer to the question about the right number of groups in clustering, the main aim of this article is to compare the results of the studies on clustering stability conducted with three R packages, i.e.: clv, clValid, and fpc.; W ostatnich latach dużo uwagi poświęca się zagadnieniu stabilności metod taksonomicznych, czyli odpowiedzi na pytanie o to, na ile struktura odkryta przez daną metodę rzeczywiście jest obecna w danych. W literaturze zaproponowano wiele różnych sposobów pomiaru stabilności. W ślad za rozważaniami teoretycznymi w tym zakresie idzie także rozwój narzędzi informatycznych pozwalających na praktyczne zastosowanie zaproponowanych sposobów badania stabilności. Wśród tych narzędzi jest także kilka bibliotek w programie R, np. clValid, clv, fpc, ClusterStability, pvclust. Celem artykułu jest porównanie wyników badania stabilności grupowania za pomocą wybranych bibliotek w programie R. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/11089/23297 2017-01-01T00:00:00Z