Досліджено застосування трендових геопросторових статистичних моделей в аналізі даних сталого розвитку України. Розглянуто математичний апарат, який використовується під час побудови трендових геопросторових статистичних моделей. На прикладі даних ієрархічної моделі сталого розвитку проведено дослідження геопросторових трендів та природи їх виникнення шляхом побудови поліноміальних регресійних моделей, що базуються на обробці геопросторово прив’язаних даних. Розроблено методику детекції геопросторових трендів в ієрархічних моделях даних на основі картографічних методів та поліномів першого і другого порядку. Запропоновано використання картометричних методів для оцінки параметрів геопросторових трендів. Обґрунтовано використання методів побудови геопросторових трендів як складової інтелектуального аналізу даних.
Исследовано применение трендовых геопространственных статистических моделей в анализе данных устойчивого развития Украины. Рассмотрен математический аппарат, используемый при построении трендовых геопространственных статистических моделей. На примере данных иерархической модели устойчивого развития проведено исследование геопространственных трендов и природы их возникновения путем построения полиномиальных регрессионных моделей, основанных на обработке координированных данных. Разработана методика детекции геопространственных трендов в иерархических моделях данных на основе картографического метода и полиномов первого, второго порядков. Предложено использование картометрических методов для оценки параметров геопространственных трендов. Обосновано использование методов построения геопространственных трендов как составляющей интеллектуального анализа данных.
An application of geospatial trending statistical models for analysis the data on the sustainable development of Ukraine was studied. The mathematical apparatus was used in the construction of trend geospatial statistical models. Using the hierarchical model data of sustainable development as an example, a study on geospatial trends and the nature of their origin by constructing polynomial regression models based on the processing of geospatial data was conducted. The method for detecting geospatial trends in hierarchical data models was developed based on cartographic methods and the first and second order polynomials. The use of cartometric methods for estimating the parameters of geospatial trends was proposed. The application of methods for constructing geospatial trends as part of data mining was justified.
