Divisive Clustermethode auf der Grundlage von doppelten Schätzintervallen für Quantile der spezifischen Kosten und Bruttomargen[Divisive clustering method based on dual estimation intervals for quantiles of specific costs and gross margins]

Dieser Beitrag nutzt die symbolische Datenklassifikation, um die Ähnlichkeiten zwischen Verteilungen bedingter Quantilschätzungen zu erforschen, und wendet sie auf das Problem der Allokation spezifischer Kosten und Bruttomargen in der Landwirtschaft an. Nach einem Rückblick auf den konzeptionellen Rahmen der Kosten- und Margenschätzung in der landwirtschaftlichen Produktion stellt der erste Teil das empirische Modell, den Quantil-Regressionsansatz und die verwendete Technik zur Klassifizierung der Intervalldaten vor. Im zweiten Teil wird die vergleichende Analyse der Ergebnisse aus der divisiven hierarchischen Klassifikation der Intervallschätzungen zwischen den Regionen von zwölf EU-Mitgliedstaaten vorgestellt, die auf der Grundlage des Informationsnetzes landwirtschaftlicher Buchführungen auf Weizen angewandt wurde.