SSOAR Logo
    • Deutsch
    • English
  • Deutsch 
    • Deutsch
    • English
  • Einloggen
SSOAR ▼
  • Home
  • Über SSOAR
  • Leitlinien
  • Veröffentlichen auf SSOAR
  • Kooperieren mit SSOAR
    • Kooperationsmodelle
    • Ablieferungswege und Formate
    • Projekte
  • Kooperationspartner
    • Informationen zu Kooperationspartnern
  • Informationen
    • Möglichkeiten für den Grünen Weg
    • Vergabe von Nutzungslizenzen
    • Informationsmaterial zum Download
  • Betriebskonzept
Browsen und suchen Dokument hinzufügen OAI-PMH-Schnittstelle
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Download PDF
Volltext herunterladen

(2.910 MB)

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-325442

Export für Ihre Literaturverwaltung

Bibtex-Export
Endnote-Export

Statistiken anzeigen
Weiterempfehlen
  • Share via E-Mail E-Mail
  • Share via Facebook Facebook
  • Share via Bluesky Bluesky
  • Share via Reddit reddit
  • Share via Linkedin LinkedIn
  • Share via XING XING

Zum Einsatz stochastischer Modelle in der Lokalisationsanalyse innerstädtischer Standortmuster

On the use of stochastic models in the site analysis of inner-city specimen sites
[Sammelwerksbeitrag]


Dieser Sammelwerksbeitrag gehört zu folgendem Sammelwerk:
Quantitative Methoden in der historisch-sozialwissenschaftlichen Forschung

Schwippe, Heinrich Johannes

Abstract

Der Autor nimmt eine quantitative Analyse innerstädterischer Standortmuster ausgewählter Handwerks- und Gewerbezweige vor und prüft mit Hilfe stochastischer Modelle, inwieweit sich in den räumlichen Anordnungen dieser Standorte gewisse räumliche Regelhaftigkeiten erkennen lassen, wobei auch Untersch... mehr

Der Autor nimmt eine quantitative Analyse innerstädterischer Standortmuster ausgewählter Handwerks- und Gewerbezweige vor und prüft mit Hilfe stochastischer Modelle, inwieweit sich in den räumlichen Anordnungen dieser Standorte gewisse räumliche Regelhaftigkeiten erkennen lassen, wobei auch Unterschiede zwischen den verschiedenen Handwerks- und Gewerbegruppen herausgearbeitet werden. Der Verfasser geht näher auf die Verteilung stochastischer Prozesse, die Verwendung stochastischer Modelle in der Analyse von Punktmustern und die Bestimmung von Quadratgröße und räumlicher Autokorrelation bei der Quadratanalyse ein. Abschließend werden die Möglichkeiten einer empirischen Anwendung der stochastischen Modelle in der Analyse innerstädtischer Lokalisationsmuster kurz skizziert. Als Untersuchungsobjekt dient die Stadt Ahlen in den 30er Jahren des 19. Jahrhunderts. (KS)... weniger

Thesaurusschlagwörter
historische Entwicklung; Stadt; Modell; Gewerbe; Standortfaktoren; Handwerk; Standortforschung; Stochastik; 19. Jahrhundert; Preußen

Klassifikation
Raumplanung und Regionalforschung
Sozialgeschichte, historische Sozialforschung
Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften

Methode
empirisch; Grundlagenforschung; Methodenentwicklung

Titel Sammelwerk, Herausgeber- oder Konferenzband
Quantitative Methoden in der historisch-sozialwissenschaftlichen Forschung

Herausgeber
Best, Heinrich; Mann, Reinhard

Sprache Dokument
Deutsch

Publikationsjahr
1977

Verlag
Klett-Cotta

Erscheinungsort
Stuttgart

Seitenangabe
S. 206-253

Schriftenreihe
Historisch-Sozialwissenschaftliche Forschungen : quantitative sozialwissenschaftliche Analysen von historischen und prozeß-produzierten Daten, 3

ISBN
3-12-911030-5

Status
Veröffentlichungsversion; begutachtet (peer reviewed)

Lizenz
Deposit Licence - Keine Weiterverbreitung, keine Bearbeitung


GESIS LogoDFG LogoOpen Access Logo
Home  |  Impressum  |  Betriebskonzept  |  Datenschutzerklärung
© 2007 - 2025 Social Science Open Access Repository (SSOAR).
Based on DSpace, Copyright (c) 2002-2022, DuraSpace. All rights reserved.
 

 


GESIS LogoDFG LogoOpen Access Logo
Home  |  Impressum  |  Betriebskonzept  |  Datenschutzerklärung
© 2007 - 2025 Social Science Open Access Repository (SSOAR).
Based on DSpace, Copyright (c) 2002-2022, DuraSpace. All rights reserved.