Metrika članka

  • citati u SCindeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[=>]
  • posete u poslednjih 30 dana:17
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:8
članak: 1 od 7  
Back povratak na rezultate
Megatrend revija
2017, vol. 14, br. 2, str. 23-42
jezik rada: srpski
vrsta rada: izvorni naučni članak
doi:10.5937/MegRev1702023P

Creative Commons License 4.0
Sagledavanje regionalnih sličnosti okruga Srbije primenom odgovarajućih statističkih metoda
Univerzitet u Beogradu, Poljoprivredni fakultet

e-adresa: blazenka@agrif.bg.ac.rs, maletic@agrif.bg.ac.rs

Projekat

Razvoj i primena novih i tradicionalnih tehnologija u proizvodnji konkurentnih prehrambenih proizvoda sa dodatom vrednošću za evropsko i svetsko tržište - Stvorimo bogatstvo iz bogatstva Srbije (MPNTR - 46001)
Ruralno tržište rada i ruralna ekonomija Srbije - diverzifikacija dohotka i smanjenje siromaštva (MPNTR - 179028)

Sažetak

Područje Republike Srbije je izuzetno heterogeno, kako zbog vrlo različitih klimatskih i geo-morfoloških tako i ekonomsko-socijalnih faktora. U Srbiji su prisutne velike regionalne razlike, a rešavanje problema ravnomernog regionalnog razvoja i njegovog finansiranja su pitanja koja će biti aktuelizovana sa otpočinjanjem pregovora za pridruživanje Evropskoj uniji. Cilj rada je da prikaže metodologiju klasifikacije upravnih okruga Repu­blike Srbije na osnovu odabranih obeležja, kako bi se sagledala regionalna sličnost i dala osnova politici regionalnog razvoja. Klasifikacija 25 okruga Republike Srbije je izvršena primenom faktorske i klaster metode, a zasniva se na osamnaest odabranih društvenih, demografskih i poljoprivrednih pokazatelja. Korišćenjem faktorske analize dobijaju se faktori koji predstavljaju glavne dimenzije razvoja promatranogprostora. Klaster analizom se, na osnovu zastupljenosti svake od dobijenih dimenzija u svakom okrugu, isti svrstavaju u grupe (klastere). Tako dobijeni klasteri su homogeni i sastavljeni su od okruga sličnih karakteristika. Rad pokazuje da se korišćenjem odgovarajućih statističkih metoda mogu analitički izdvojiti grupe okruga sličnih obeležja, koje predstavljaju prikladniji objekt za primenu mera regionalne politike.

Ključne reči

Reference

Bartlett, M.S. (1954) A note on the multiplying factors for various chi-square approximations. Journal of the Royal Statistical Society, 16 (Series B), 296-298
Blazenka, P., Branislav, Z., Radojka, M., Zoran, R., Svjetlana, J.S. (2011) Factorial analysis of slaughter characteristics of fattening pigs fed different additives - enzyme and probiotic in mixtu. African Journal of Biotechnology, 10(42): 8491-8497
Brereton, R.G. (2003) Chemometrics: Data analysis for the laboratory and chemical plant. Chichester: John Wiley & Sons
Brown, T.A. (2006) Confirmatory factor analysis for applied research. New York - London: The Guilford Press
Bryant, F.B., Yarnold, P.R. (1995) Principal-components analysis and exploratory and confirmatory factor analysis. Washington, DC: American Psychological Association, pp. 99-136
Cvejić, S. (1996) Uloga multivarijacione analize u sociološkim istraživanjima-istorijska perspektiva. Beograd: Filozofski fakultet, magistarski rad
Hair, F.J., Anderson, E.R., Tahtam, L.R. (1987) Multivariate Data Analysis. New York: Macmillan Publishing Company
Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R. (2010) Multivariate data analysis: A global perspective. New Jersey: Pearsib
Johnson, A.R., Wichern, W.D. (1992) Applied multivariate statistical analysis. New York - Upper Saddle River: Prentice Hall, 3rd Ed
Kaiser, H.F. (1974) An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(1): 31-36
Kolanović, I., Skenderović, J., Zenzerović, Z. (2008) Defining the port service quality model by using the factor analysis. Pomorstvo: Scientific Journal of Maritime Research, Vol. 22, No. 2, 283-297
Kovačić, Z. (1994) Multivariaciona analiza. Beograd: Ekonomski fakultet
Mejovšek, M. (2008) Metode znanstvenog istraživanja u društvenim i humanističkim znanostima. Zagreb: Naklada Slap
Milić, B. (2011) Ruralni razvoj - praktikum za lokalne aktere. Beograd: SKGO, www.skgo.org
Morrison, F.D. (1987) Multivariate statistical methods. New York: McGraw-Hill
Popovic, B., Maletic, R., Ceranic, S., Paunović, T., Janković-Soja, S. (2011) Defining homogenous areas of Serbia based on development of SME in agribusiness using the cluster analysis. Technics technologies education management, Vol. 6, Number 3, 811-818, www.ttem-bih.org
Rašić-Bakarić, I. (2006) Uncovering regional disparities: The use of factor and cluster analysis. Privredna kretanja i ekonomska politika, Vol. 15, No. 105, 823-832
Republički zavod za statistiku (2015) Opštine i regioni u Republici Srbiji - 2013-2015
Tabachnick, B.G., Fidell, L.S. (2007) Using multivariate statistics. Boston: Allyn & Bacon, 5th ed
Vujovic, S., Kolakovic, S., Becelic-Tomin, M. (2013) Evaluation of significantly modified water bodies in Vojvodina by using multivariate statistical techniques. Chemical Industry, 67(5): 823-833