title: Level of income by regions of the Russian Federation. Spatial analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гончарова Анастасия Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Goncarova Anastasia Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Янн Александр
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ann Aleksandr
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Панкратова Ярославна Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pankratova Aroslavna Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:45:15Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:45:15Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 081200
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42944
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа представляет собой исследование уровня среднедушевого денежного дохода населения в регионах Российской Федерации с использованием пространственного анализа на основе пространственных авторегрессионных и множественных линейных регрессионных моделей. Были использованы данные о доходе населения, уровне безработицы, ВРП и других факторах, влияющих на уровень дохода. Было проведено исследование на наличие пространственной зависимости, и сравнительный анализ этих двух моделей, что позволяет оценить их эффективность в применении к пространственному анализу.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is a study of the level of per capita monetary income of the population in the regions of the Russian Federation using spatial analysis based on spatial autoregressive and multiple linear regression models. Data on the income of the population, the unemployment rate, GRP and other factors affecting the income level were used. A study was conducted on the presence of spatial dependence, and a comparative analysis of these two models, which allows us to evaluate their effectiveness in applying to spatial analysis.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Пространственный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Индекс Морана
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Множественная линейная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Прсотранственная авторегрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Spatial analys
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Spatial matrix weight
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Moran Index
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SAR-model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Multiple linear regression.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Level of income by regions of the Russian Federation. Spatial analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Уровень дохода по регионам Российской Федерации. Пространственный анализ
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Ann_Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42944/2/Ann_Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,32 MB
resources.filename: reviewSV_st081200_Ann_Aleksandr_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42944/3/reviewSV_st081200_Ann_Aleksandr_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,97 kB