Urban Suite - Economic Disparity: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| (не показано 6 промежуточных версий этого же участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Model | {{Model | ||
|Description= | |Description=Модель "Urban Suite - Economic Disparity" представляет упрощённую городскую экономическую систему, где агенты с различным социально-экономическим статусом конкурируют за землю в городском пространстве. Модель исследует процессы пространственной сегрегации и формирования экономического неравенства в городской среде. В модели есть фиксированные рабочие места (серые квадраты), распределённые по городской территории. Агенты стремятся минимизировать расстояние до ближайшего места работы. | ||
|Field_of_knowledge=История, Экономика, NetSci, Урбанистика | |Field_of_knowledge=История, Экономика, NetSci, Урбанистика | ||
|Website=https:// | |Website=https://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/UrbanSuite-EconomicDisparity | ||
|Environment=NetLogo | |Environment=NetLogo | ||
|Student-created=Нет | |Student-created=Нет | ||
}} | }} | ||
{{# | |||
=== Структура городского пространства === | |||
Модель использует двумерную сетку участков земли, каждый из которых характеризуется тремя ключевыми параметрами: | |||
# Качество земли (land quality) — внутренняя характеристика участка, отображается цветовой гаммой от тёмно-зелёного (низкое качество) до ярко-жёлтого (высокое качество) | |||
}} | # Цена земли (land price) — рыночная стоимость участка, которая формируется в процессе взаимодействия агентов | ||
# Расстояние до места работы — определяет транспортные издержки для жителей | |||
=== Типы экономических агентов === | |||
;Богатые агенты (розовые треугольники): | |||
* Приоритизируют качество земли над её стоимостью | |||
* Имеют высокую платежеспособность | |||
* [[Функция полезности]]: <math>U_{rich} = f(Quality, Distance^{-1})</math> | |||
* Слабо реагируют на цены земли | |||
;Бедные агенты (синие кружки): | |||
* Приоритизируют низкую стоимость земли | |||
* Ограничены в финансовых ресурсах | |||
* [[Функция полезности]]: <math>U_{poor} = f(Price^{-1}, Distance^{-1})</math> | |||
* Вынуждены идти на компромиссы между ценой и удобством расположения | |||
=== Механизм функционирования модели === | |||
; Алгоритм выбора местоположения: | |||
# На каждом шаге случайно выбирается агент для переселения | |||
# Агент оценивает все доступные участки согласно своей функции полезности | |||
# Агент переезжает на участок с максимальной полезностью | |||
# Процесс повторяется до достижения равновесного состояния | |||
Ценообразование: Цена земли формируется на основе качества участка и спроса со стороны агентов. В модели используется упрощённый механизм: <math>Price \approx Quality \times demand\_factor</math> | |||
=== Эмерджентные социально-экономические явления === | |||
Пространственная сегрегация: В процессе моделирования естественным образом формируются районы с различным социально-экономическим составом: | |||
* Богатые концентрируются в районах с высоким качеством земли | |||
* Бедные вытесняются в менее качественные районы | |||
* Формируются чётко выраженные границы между социальными группами | |||
<netlogo model="EconomicDisparity" /> | |||
== Статистические возможности для изучения регрессионного анализа == | |||
; [[Функция полезности]] как основа регрессионного анализа | |||
В модели каждый агент выбирает место жительства, максимизируя свою функцию полезности: | |||
Для богатых агентов: | |||
<math>U_{rich}(x,y) = \alpha_1 \cdot Quality(x,y) + \alpha_2 \cdot Distance^{-1}(x,y) + \varepsilon</math> | |||
Для бедных агентов: | |||
<math>U_{poor}(x,y) = \beta_1 \cdot Price^{-1}(x,y) + \beta_2 \cdot Distance^{-1}(x,y) + \varepsilon</math> | |||
=== Регрессионные зависимости в модели === | |||
==== Парная регрессия: цена от качества земли ==== | |||
Модель демонстрирует сильную положительную корреляцию между ценой и качеством земли: | |||
<math>Price = a + b \cdot Quality + \varepsilon</math> | |||
Параметры для анализа: | |||
* Коэффициент <math>b \approx 1</math>: практически линейная зависимость цены от качества | |||
* <math>R^2 \approx 0.95</math>: высокая объясняющая способность модели | |||
* Стандартная ошибка: позволяет оценить точность прогнозирования цен | |||
==== Множественная регрессия: формирование цены земли ==== | |||
<math>Price_{i,j} = \beta_0 + \beta_1 \cdot Quality_{i,j} + \beta_2 \cdot Distance\_to\_job_{i,j} + \beta_3 \cdot Rich\_neighbors_{i,j} + \varepsilon_{i,j}</math> | |||
где <math>Rich\_neighbors_{i,j}</math> — количество богатых соседей (эффект джентрификации). | |||
=== Нелинейные зависимости === | |||
; Степенной закон влияния расстояния | |||
<math>Influence = A \cdot Distance^{-\alpha}</math> | |||
Линеаризация: <math>\ln(Influence) = \ln(A) * \alpha \ln(Distance)</math> | |||
==== Логистическая регрессия: выбор местоположения ==== | |||
; Вероятность выбора участка агентом: | |||
<math>P(choice = 1) = \frac{\exp(\beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_k X_k)}{1 + \exp(\beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_k X_k)}</math> | |||
Текущая версия от 22:32, 4 сентября 2025
| Описание модели | Модель "Urban Suite - Economic Disparity" представляет упрощённую городскую экономическую систему, где агенты с различным социально-экономическим статусом конкурируют за землю в городском пространстве. Модель исследует процессы пространственной сегрегации и формирования экономического неравенства в городской среде. В модели есть фиксированные рабочие места (серые квадраты), распределённые по городской территории. Агенты стремятся минимизировать расстояние до ближайшего места работы. |
|---|---|
| Область знаний | История, Экономика, NetSci, Урбанистика |
| Веб-страница - ссылка на модель | https://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/UrbanSuite-EconomicDisparity |
| Видео запись | |
| Разработчики | |
| Среды и средства, в которых реализована модель | NetLogo |
| Диаграмма модели | |
| Описание полей данных, которые модель порождает | |
| Модель создана студентами? | Нет |
Структура городского пространства
Модель использует двумерную сетку участков земли, каждый из которых характеризуется тремя ключевыми параметрами:
- Качество земли (land quality) — внутренняя характеристика участка, отображается цветовой гаммой от тёмно-зелёного (низкое качество) до ярко-жёлтого (высокое качество)
- Цена земли (land price) — рыночная стоимость участка, которая формируется в процессе взаимодействия агентов
- Расстояние до места работы — определяет транспортные издержки для жителей
Типы экономических агентов
- Богатые агенты (розовые треугольники)
- Приоритизируют качество земли над её стоимостью
- Имеют высокую платежеспособность
- Функция полезности: [math]\displaystyle{ U_{rich} = f(Quality, Distance^{-1}) }[/math]
- Слабо реагируют на цены земли
- Бедные агенты (синие кружки)
- Приоритизируют низкую стоимость земли
- Ограничены в финансовых ресурсах
- Функция полезности: [math]\displaystyle{ U_{poor} = f(Price^{-1}, Distance^{-1}) }[/math]
- Вынуждены идти на компромиссы между ценой и удобством расположения
Механизм функционирования модели
- Алгоритм выбора местоположения
- На каждом шаге случайно выбирается агент для переселения
- Агент оценивает все доступные участки согласно своей функции полезности
- Агент переезжает на участок с максимальной полезностью
- Процесс повторяется до достижения равновесного состояния
Ценообразование: Цена земли формируется на основе качества участка и спроса со стороны агентов. В модели используется упрощённый механизм: [math]\displaystyle{ Price \approx Quality \times demand\_factor }[/math]
Эмерджентные социально-экономические явления
Пространственная сегрегация: В процессе моделирования естественным образом формируются районы с различным социально-экономическим составом:
- Богатые концентрируются в районах с высоким качеством земли
- Бедные вытесняются в менее качественные районы
- Формируются чётко выраженные границы между социальными группами
Статистические возможности для изучения регрессионного анализа
- Функция полезности как основа регрессионного анализа
В модели каждый агент выбирает место жительства, максимизируя свою функцию полезности:
Для богатых агентов: [math]\displaystyle{ U_{rich}(x,y) = \alpha_1 \cdot Quality(x,y) + \alpha_2 \cdot Distance^{-1}(x,y) + \varepsilon }[/math]
Для бедных агентов: [math]\displaystyle{ U_{poor}(x,y) = \beta_1 \cdot Price^{-1}(x,y) + \beta_2 \cdot Distance^{-1}(x,y) + \varepsilon }[/math]
Регрессионные зависимости в модели
Парная регрессия: цена от качества земли
Модель демонстрирует сильную положительную корреляцию между ценой и качеством земли:
[math]\displaystyle{ Price = a + b \cdot Quality + \varepsilon }[/math]
Параметры для анализа:
- Коэффициент [math]\displaystyle{ b \approx 1 }[/math]: практически линейная зависимость цены от качества
- [math]\displaystyle{ R^2 \approx 0.95 }[/math]: высокая объясняющая способность модели
- Стандартная ошибка: позволяет оценить точность прогнозирования цен
Множественная регрессия: формирование цены земли
[math]\displaystyle{ Price_{i,j} = \beta_0 + \beta_1 \cdot Quality_{i,j} + \beta_2 \cdot Distance\_to\_job_{i,j} + \beta_3 \cdot Rich\_neighbors_{i,j} + \varepsilon_{i,j} }[/math]
где [math]\displaystyle{ Rich\_neighbors_{i,j} }[/math] — количество богатых соседей (эффект джентрификации).
Нелинейные зависимости
- Степенной закон влияния расстояния
[math]\displaystyle{ Influence = A \cdot Distance^{-\alpha} }[/math]
Линеаризация: [math]\displaystyle{ \ln(Influence) = \ln(A) * \alpha \ln(Distance) }[/math]
Логистическая регрессия: выбор местоположения
- Вероятность выбора участка агентом
[math]\displaystyle{ P(choice = 1) = \frac{\exp(\beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_k X_k)}{1 + \exp(\beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_k X_k)} }[/math]
