Zastosowanie metod grupowania aglomeracyjnego w segmentacji państw Unii Europejskiej

• Autorzy: Kolasa-Więcek A. , Tukiendorf M.

Warianty tytułu

EN

Application of agglomerative method of clustering in segementation of European union countries

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Badania miały na celu pogrupowanie państw UE 27 w jednorodne zbiory pod względem podobieństw w obszarze zdolności i możliwości roślinnej produkcji rolnej oraz uszeregowanie pozycji Polski w kontekście tego zagadnienia. Wykorzystano w tym celu metody grupowania aglomeracyjnego. Liczną grupę zakwalifikowaną w jedno skupienie stanowią państwa z wysokim wskaźnikiem pozyskiwania plonów z hektara upraw, tj. Austria, Belgia, Holandia, Niemcy, Francja, Szwecja, Słowenia, Irlandia, Finlandia, Wielka Brytania, Włochy. Polska charakteryzuje się wysokim udziałem gruntów ornych i jednocześnie posiada jedną z najniższych w Unii wartość uzyskiwania plonu z hektara. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem pakietu Statistica 10.0.

EN

Research aimed to grouping the EU 27 states in homogeneous sets as regards similarities in the capacities and capabilities of crop agricultural production and ranking of Polish position in the context of this issue. The agglomerative method of clustering was used for this purpose. The states with high rates of harvesting of yields per hectare, i.e. Austria, Belgium, Holland, Germany, France, Sweden, Slovenia, Ireland, Finland, Great Britain, Italy constitute a numerous group admitted to one cluster. Poland has a high proportion of arable land in EU and also one of the lowest rate of the yields per hectare. The study was conducted using the Statistica 10.0.

Słowa kluczowe

PL

rolnictwo; grunty orne; produkcja roślinna; plony roślin; analiza skupień; metoda aglomeracyjna; badania statystyczne; Unia Europejska

EN

farming; arable land; crop production; crop yield; analysis of concentrations; agglomerative method; statistical surveys; European Union

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 57, nr 1
• Strony: 80--82
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz.

Twórcy

autor

Kolasa-Więcek A.

autor

Tukiendorf M.

• Politechnika Opolska, Wydział Ekonomii i Zarządzania, Katedra Ekonomii i Badań Regionalnych ul. Waryńskiego 4; 45-047 Opole,

Bibliografia

• [1] Food and Agricultural Organization http://faostat.fao.org/site/567/DesktopDefault.aspx?PageID=567#anc or [dostęp 2.04.2011]
• [2] Gatnar E.: Symboliczne metody klasyfikacji danych. Warszawa: PWN, 1998.
• [3] Ginter A., Szarek S.: Sytuacja dochodowa producentów zbóż na przykładzie uprawy pszenicy, Journal of Agribusiness and Rural Development, 2010, 4(18): 29-39.
• [4] Just M.: Rolnictwo i gospodarka żywnościowa w Polsce. Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi, Warszawa, 2008.
• [5] Nowak E.: Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych. Warszawa: PWE, 1990.
• [6] Olsen O.: A regional picture of farming in Europe - what, where and how much? Agriculture and fisheries, Statistics in fokus, Eurostat, 44, 2010.
• [7] Ostasiewicz W.: Statystyczne metody analizy danych. Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, 1998.
• [8] Panek T.: Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej. Oficyna Wydawnicza SGH, 2009.
• [9] Rocznik Statystyczny Rolnictwa 2011, Warszawa: GUS, 2011.
• [10] Urban S.: Zmiany na polskim rynku zbóż i ich przyczyny. Rocz. Nauk. 2007, 9, 4: 208-211.