On a classification of objects basing on two models

Main Article Content

Agata Binderman


Keywords : synthetic measures, metrics, utility function, model, normalization, classification.
Abstract
In the present paper, a manner of classification of objects which is based on two model objects is given. The applied method uses comparative multidimensional analysis and conception of models, normalization, preference relations and utility functions as the preference indicators. The given utility functions have such property that two considered objects have an identical utility if their distances from two different fixed model objects are equal

Article Details

How to Cite
Binderman, A. (2006). On a classification of objects basing on two models. Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika I Organizacja Gospodarki Żywnościowej, (60), 25–34. https://doi.org/10.22630/EIOGZ.2006.60.24
References

Allen R. G. D. (1964). Ekonomia matematyczna, PWN, Warszawa.

Bartosiewicz S. (1976). Propozycja metody tworzenia zmiennych syntetycznych, Prace Naukowe AE we Wrocławiu, nr 84, Wrocław.

Binderman A. (2005). O problemie wyboru wzorca przy badaniu przestrzennego zróżnicowania potencjału rolnictwa w Polsce, Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych - V.

Binderman A. (2006). Wykorzystanie funkcji użyteczności do badania przestrzennego zróżnicowania rolnictwa-praca złożona do Roczników Naukowych Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu.

Borkowski B, Dudek H., Szczesny W. (2004). Ekonometria. Wybrane zagadnienia, PWN, Warszawa.

Borys T. (1978). Propozycja agregatowej miary rozwoju obiektów, "Przegląd Statystyczny", z. 3.

Cieślak M. (1993). Ekonomiczne zastosowanie mierników syntetycznych ze zmiennym wzorcem, [w:] Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych, AE, Kraków.

Gantar E. (1998). Symboliczne metody klasyfikacji danych, PWN, Warszawa.

Hellwig Z. (1968). Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę kwalifikowanych kadr, "Przegląd Statystyczny", z. 4.

Kukuła K. (2000). Metoda unitaryzacji zerowanej, PWN, Warszawa.

Malawski A. (1999). Wprowadzenie do ekonomii matematycznej, AE, Kraków.

Malina A. (2004). Wielowymiarowa analiza przestrzennego zróŜnicowania struktury gospodarki Polski według województw, AE, Seria Monografie nr 162, Kraków.

Panek E. (2000). Ekonomia matematyczna, Akademia Ekonomiczna, Poznań.

Panek E. (red.) (2003). Podstawy ekonomii matematycznej, AE, Poznań.

Pociecha J., Podolec B., Sokołowski A., Zając K. (1988). Metody taksonomiczne w badaniach społeczno-ekonomicznych, PWN, Warszawa.

Rolewicz S. (1985). Metric linear spaces, PWN-Polish Scientific Publishers and D. Reidel, Warszawa-Dordrecht.

Stone R., (1970). Matematyka w naukach społecznych, PWE, Warszawa.

Strahl D., Walesiak M. (1996). Normalizacja zmiennych w skali przedziałowej i ilorazowej w referencyjnym systemie granicznym, Seria: Taksonomia, z. 3, Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych, Wrocław - Kraków - Jelenia Góra.

Strahl D., Walesiak M. (1997). Normalizacja zmiennych w granicznym systemie referencyjnym, "Przegląd Statystyczny", z. 1.

Zegar J. (2003). Zróżnicowanie regionalne rolnictwa, GUS, Warszawa.

Zeliaś A. (1997). Teoria prognozy, PWE, Warszawa.

Zeliaś A. (2000). Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu życia w Polsce w ujęciu dynamicznym, Kraków.

Statistics

Downloads

Download data is not yet available.
Recommend Articles