Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Spatial statistics: Recognition of Spatial Relationships of Companies

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12510%2F15%3A43890226" target="_blank" >RIV/60076658:12510/15:43890226 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Spatial statistics: Recognition of Spatial Relationships of Companies

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper solves the methodology for recognition of spatial relationships of bankruptcy and creditability indicators in Zapadocesky, Jihocesky and Vysocina regions. The main aim of our research is revealing whether companies are spatially dependent (behaviour of indices is same or different) or whether companies are spatially independent. Spatial statistics will be focused on relationships within the sector as well as between sectors. The classification model IN 95 is used in the analysis and it will bemodelled by marked point process. The main tool will be the analysis of Ripley's K-function or other second order characteristics. Sectors and company sizes will be used as marks of points and they will be incorporated in the studied characteristics. For introduction of the methodology we applied these methods on a sample of trees location in Redwood.

  • Název v anglickém jazyce

    Spatial statistics: Recognition of Spatial Relationships of Companies

  • Popis výsledku anglicky

    The paper solves the methodology for recognition of spatial relationships of bankruptcy and creditability indicators in Zapadocesky, Jihocesky and Vysocina regions. The main aim of our research is revealing whether companies are spatially dependent (behaviour of indices is same or different) or whether companies are spatially independent. Spatial statistics will be focused on relationships within the sector as well as between sectors. The classification model IN 95 is used in the analysis and it will bemodelled by marked point process. The main tool will be the analysis of Ripley's K-function or other second order characteristics. Sectors and company sizes will be used as marks of points and they will be incorporated in the studied characteristics. For introduction of the methodology we applied these methods on a sample of trees location in Redwood.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 9th International Scientific Conference INPROFORUM. Common challenges - Different solutions - Mutual dialogue

  • ISBN

    978-80-7394-536-7

  • ISSN

    2336-6788

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    129-133

  • Název nakladatele

    Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Ekonomická fakulta

  • Místo vydání

    České Budějovice

  • Místo konání akce

    České Budějovice

  • Datum konání akce

    5. 11. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku