A francia és a magyar mezőgazdaság összehasonlító elemzése többváltozós statisztikai módszerek segítségével = Comparison of the agriculture in Hungary and in France - multidimensional statistical methods

摘要

A 22 francia és a 7 magyar közigazgatási régió mezőgazdaságának összehasonlítását végeztük a vetésterület, az állatállomány és a földhasználat alapján, többváltozós statisztikai módszerek alkalmazásával. A főkomponens analízis szerint a vetésterület 4, az állatállomány és a földhasználat 3-3 főkomponenssel jól jellemezhető. Meghatároztuk a régiók főkomponensek szerinti sorrendjeit. Klaszteranalízis segítségével a régiókat a vetésterületnél és az állatállománynál 7-7, a földhasználatnál 12 egymáshoz hasonló régiókat tartalmazó klaszterekbe soroltuk. A klaszterek főkompones értékei alapján összehasonlítottuk a klasztereket. Klaszteren belül a főkomponensek szerint végeztünk vizsgálatokat, a magyar régiókat is tartalmazó klasztereket részletesebben is elemeztük. A klaszterekbe sorolás megbízhatóságát diszkriminancia analízissel ellenőríztük. A dendogramok alapján a klaszterek egymáshoz való viszonyát, távolságát is jellemeztük a magyar régiókat is tartalmazó klaszterekre. | The agriculture of 22 French and 7 Hungarian regions were compared on the ground of cropping structure, livestock and land use, by multivariate statistical methods. The principal component analysis revealed that the cropping structure may be characterized with 4, livestock and land use with 3-3 principal components. The order of regions was determined according to the principal components. The cluster analysis ordered the regions at the cropping structure and livestock into 7-7, at the land use into 12 clusters, containing similar regions. We compared the clusters on the ground of the principal components. Inside the clusters we carried out principal components investigation; the clusters, including Hungarian regions as well, were analysed more specifically. The correctness of the classifications of regions into the clusters was verified by discriminant analysis. We analysed the relations, the distance between the clusters containing Hungarian clusters as well by the dendograms.