Open Access

Verification of Economic and Agricultural Indicators With the Use of Statistical Methods on the Example of Individual Farms


Cite

Aczel, A.D. (2005). Statystyka w zarządzaniu. PWN. ISBN 83-01-14548-X.Search in Google Scholar

Bartnik, G., Kusz, A., Marciniak, A. W. (2006). Modelowanie procesu eksploatacji obiektów technicznych za pomocą dynamicznych sieci bayesowskich. Agricultural Engineering, 12(87), 9-16.Search in Google Scholar

Campos, L.M., Javier, G.C. (2007). Bayesian network learning algorithms using structural restrictions. International Journal of Approximate Reasoning, 45(2), 233–254.10.1016/j.ijar.2006.06.009Search in Google Scholar

Chen, M.S., Han, J., Yu, P.S. (1996). Data mining:an overview from a database perspective. IEEE Trans. Knowledge and Data Enginieering, 8, 866-883.10.1109/69.553155Search in Google Scholar

Grotkiewicz, K., Kowalczyk, Z. (2015). Methodological notes concerning determination of the scientific and technical progress rate and its efficiency. Agricultural Engineering, 4(156), 149-156.Search in Google Scholar

Grotkiewicz, K., Kuboń, M., Michałek, R., Peszek, A. (2013). Postęp naukowo-techniczny w procesie modernizacji polskiego rolnictwa i obszarów wiejskich. Wydawnictwo Inżynieria Rolnicza. ISBN 978-83-935020-5-9.Search in Google Scholar

Grotkiewicz, K., Michałek, R. (2009). Ocena poziomu produkcyjności i wydajności w rolnictwie na przykładzie wybranych regionów Polski. Agricultural Engineering, 6(115), 103-108.Search in Google Scholar

IBM, Knowledge Center. (on-line). Obtained from: https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSLVMB_21.0.0/com.ibm.spss.statistics.help/idh_twostep_main.htm.Search in Google Scholar

Kapłon, R. (2009). Rozkład a priori w czynniku bayesowskim a wybór modelu klas ukrytych. Badania Operacyjne i Decyzyjne, 3, 87-94.Search in Google Scholar

Kołodziejczak, M. (2008). Efektywność wykorzystania zasobów pracy i ziemi w rolnictwie Unii Europejskiej. Roczniki Naukowe SERiA, Tom X, Zeszyt 1, 176-181.Search in Google Scholar

Kusz, A., Marciniak, A. W. (2006). Dynamiczne sieci probabilistyczne jako system reprezentacji wiedzy. Agricultural Engineering, 12(87), 285-294.Search in Google Scholar

Michałek, R., Grotkiewicz, K., Kuboń, M., Sporysz, M. (2010). Metodyczne aspekty określania postępu naukowo-technicznego w badaniach makro- i mikroekonomicznych. Agricultural Engineering, 5(123), 197-205.Search in Google Scholar

Michałek, R., Kowalski, J., Tabor, S., Cupiał, M., Kowalski, S., Rutkowski, K. (1998). Uwarunkowania technicznej rekonstrukcji rolnictwa. Wydawnictwo PTIR, ISBN 83-905219-1-1.Search in Google Scholar

Michałek, R., Peszek, A., Grotkiewicz, K. (2008). Wydajność pracy i ziemi w wybranych gminach województwa małopolskiego. Agricultural Engineering, 10(108), 185-191.Search in Google Scholar

Morzy, T. (2007). Eksploracja danych. Nauka, 3, 83-104.Search in Google Scholar

Neal, K. van Alfen (2014). Policy Frameworks for International Agricultural and Rural Development. Encyclopedia of Agriculture and Food Systems, Volume 5, 489-50.Search in Google Scholar

Park, H.S., Baik, D.K. (2006). A study for control of client value using cluster analysis. Journal of Network and Computer Applications, Vol. 29, No. 4, 262-276.Search in Google Scholar

Piłatowska, M. (2011). Porównanie kryteriów informacyjnych i predykcyjnych w wyborze modelu. Prace i materiały Wydziału Zarządzania UG (8).Search in Google Scholar

Prisecaru, P. (2015). EU Reindustrialization on the Coordinates of Scientific and Technical Progress. Procedia Economics and Finance, 22, 485-494.10.1016/S2212-5671(15)00243-9Search in Google Scholar

Rocznik statystyczny województw. 2014. GUS. ISSN 1230-5820Search in Google Scholar

Şchiopu, D. (2010). Applying TwoStep Cluster Analysis for Identifying Bank Customers’Profile. Seria Ştiinţe Economice, LXII, 3, 66-75.Search in Google Scholar

Tabor, S. (2006). Postęp techniczny a efektywność substytucji pracy żywej pracą uprzedmiotowioną w rolnictwie. Agricultural Engineering, 10(85), ISSN 1429-7264.Search in Google Scholar