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Damian-Oswald committed Jul 10, 2024
1 parent 737d59e commit b5f00e3
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Showing 3 changed files with 76 additions and 41 deletions.
30 changes: 27 additions & 3 deletions docs/index.html
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -20,6 +20,25 @@
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Expand Down Expand Up @@ -58,7 +77,7 @@ <h1 class="title"><p>Berechnung des Produzentenanteils am Konsumentenfranken</p>
<div>
<div class="quarto-title-meta-heading">Veröffentlichungsdatum</div>
<div class="quarto-title-meta-contents">
<p class="date">1. Juli 2024</p>
<p class="date">10. Juli 2024</p>
</div>
</div>

Expand Down Expand Up @@ -89,11 +108,16 @@ <h1 class="title"><p>Berechnung des Produzentenanteils am Konsumentenfranken</p>
<hr style="visibility:hidden;">
<p>Der Produzentenanteil am Konsumentenfranken <span class="math inline">\(R(t)\)</span> für Milch wird wie folgt berechnet. <span class="math display">\[
R(t) = 100\% \frac{P_p(t)}{P_c(t)}
\]</span> wobei <span class="math inline">\(P_p(t)\)</span> der Produzentenpreis zum Zeitpunkt <span class="math inline">\(t\)</span> ist und <span class="math inline">\(P_c(t)\)</span> der Konsumentenpreis zum Zeitpunkt <span class="math inline">\(t\)</span>. Dieser <em>rohe</em> Produzentenanteil wurde mithilfe einer saisonalen Zerlegung von Zeitreihen mit Loess (Locally Estimated Scatterplot Smoothing) in Trend, saisonale Effekte und kurzzeitige Fluktuationen zerlegt. Diese Methode ist in der R Funktion <code>stl</code> implementiert.</p>
\]</span> wobei <span class="math inline">\(P_p(t)\)</span> der Produzentenpreis zum Zeitpunkt <span class="math inline">\(t\)</span> ist und <span class="math inline">\(P_c(t)\)</span> der Konsumentenpreis zum Zeitpunkt <span class="math inline">\(t\)</span>. Dieser <em>rohe</em> Produzentenanteil wurde mithilfe einer saisonalen Zerlegung von Zeitreihen mit Loess (Locally Estimated Scatterplot Smoothing) in Trend, saisonale Effekte und kurzzeitige Fluktuationen zerlegt <span class="citation" data-cites="cleveland1990stl">(<a href="#ref-cleveland1990stl" role="doc-biblioref">Cleveland u.&nbsp;a. 1990</a>)</span>. Diese Methode ist in der R Funktion <code>stl</code> implementiert.</p>
<p>Die Methoden der Datenerhebung und -bereinigung werden auf der <a href="https://www.agrarmarktdaten.ch/methoden">Agrarmarktdaten-Plattform</a> ausgeführt.</p>


<div id="quarto-appendix" class="default"><section id="footnotes" class="footnotes footnotes-end-of-document" role="doc-endnotes"><h2 class="anchored quarto-appendix-heading">Fußnoten</h2>

<div id="quarto-appendix" class="default"><section class="quarto-appendix-contents" role="doc-bibliography"><h2 class="anchored quarto-appendix-heading">Literatur</h2><div id="refs" class="references csl-bib-body hanging-indent" role="doc-bibliography">
<div id="ref-cleveland1990stl" class="csl-entry" role="doc-biblioentry">
Cleveland, Robert B, William S Cleveland, Jean E McRae, Irma Terpenning, u.&nbsp;a. 1990. <span>„STL: A seasonal-trend decomposition“</span>. <em>J. off. Stat</em> 6 (1): 3–73. <a href="https://www.wessa.net/download/stl.pdf">https://www.wessa.net/download/stl.pdf</a>.
</div>
</div></section><section id="footnotes" class="footnotes footnotes-end-of-document" role="doc-endnotes"><h2 class="anchored quarto-appendix-heading">Fußnoten</h2>

<ol>
<li id="fn1"><p>Die interaktiven Grafiken werden in die Testseite als <em>iframe</em> eingebettet, um die Ergebnisse anschaulich darzustellen. Dies ermöglicht eine dynamische Präsentation der aktuellen Daten, welche sich in allen möglichen Websites einbetten lässt.<a href="#fnref1" class="footnote-back" role="doc-backlink">↩︎</a></p></li>
Expand Down
77 changes: 39 additions & 38 deletions docs/index.qmd
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,38 +1,39 @@
---
title: |
Berechnung des Produzentenanteils am Konsumentenfranken
subtitle: |
Pilotprojekt am Beispiel der konventionellen Molkerei- und UHT-Milch
date: today
lang: de
---

:::{.callout-note}
Diese Webseite dient als Pilot und zielt nicht darauf ab, eine offizielle Statistik für das Bundesamt für Landwirtschaft zu erstellen.
:::

Die aktuellen Milchpreise werden regelmässig vom Bundesamt für Landwirtschaft auf LINDAS hochgeladen. Mithilfe eines SPARQL-Queries werden diese Daten abgefragt, um aktuelle Marktinformationen zu erhalten. Diese Daten dienen der Berechnung des Produzentenanteils am Konsumentenpreis und werden anschliessend in einer interaktiven Grafik visualisiert. Diese Grafiken sind in diese Test-Webseite eingebettet.[^1]

[^1]: Die interaktiven Grafiken werden in die Testseite als *iframe* eingebettet, um die Ergebnisse anschaulich darzustellen. Dies ermöglicht eine dynamische Präsentation der aktuellen Daten, welche sich in allen möglichen Websites einbetten lässt.

```{=html}
<div style="min-height:581px"><script type="text/javascript" defer src="https://datawrapper.dwcdn.net/BxLYR/embed.js" charset="utf-8"></script><noscript><img src="https://datawrapper.dwcdn.net/BxLYR/full.png" alt="" /></noscript></div>
```

<hr style="visibility:hidden;" />

Der Produzentenanteil am Konsumentenfranken beschreibt den Anteil des Verkaufspreises eines Produkts -- hier von konventioneller Molkereimilch -- der direkt an den Produzenten oder Landwirt geht.

```{=html}
<div style="min-height:570px"><script type="text/javascript" defer src="https://datawrapper.dwcdn.net/hdlcx/embed.js" charset="utf-8"></script><noscript><img src="https://datawrapper.dwcdn.net/hdlcx/full.png" alt="" /></noscript></div>
```

<hr style="visibility:hidden;" />

Der Produzentenanteil am Konsumentenfranken $R(t)$ für Milch wird wie folgt berechnet.
$$
R(t) = 100\% \frac{P_p(t)}{P_c(t)}
$$
wobei $P_p(t)$ der Produzentenpreis zum Zeitpunkt $t$ ist und $P_c(t)$ der Konsumentenpreis zum Zeitpunkt $t$. Dieser *rohe* Produzentenanteil wurde mithilfe einer saisonalen Zerlegung von Zeitreihen mit Loess (Locally Estimated Scatterplot Smoothing) in Trend, saisonale Effekte und kurzzeitige Fluktuationen zerlegt. Diese Methode ist in der R Funktion `stl` implementiert.

Die Methoden der Datenerhebung und -bereinigung werden auf der [Agrarmarktdaten-Plattform](https://www.agrarmarktdaten.ch/methoden) ausgeführt.
---
title: |
Berechnung des Produzentenanteils am Konsumentenfranken
subtitle: |
Pilotprojekt am Beispiel der konventionellen Molkerei- und UHT-Milch
date: today
lang: de
bibliography: references.bib
---

:::{.callout-note}
Diese Webseite dient als Pilot und zielt nicht darauf ab, eine offizielle Statistik für das Bundesamt für Landwirtschaft zu erstellen.
:::

Die aktuellen Milchpreise werden regelmässig vom Bundesamt für Landwirtschaft auf LINDAS hochgeladen. Mithilfe eines SPARQL-Queries werden diese Daten abgefragt, um aktuelle Marktinformationen zu erhalten. Diese Daten dienen der Berechnung des Produzentenanteils am Konsumentenpreis und werden anschliessend in einer interaktiven Grafik visualisiert. Diese Grafiken sind in diese Test-Webseite eingebettet.[^1]

[^1]: Die interaktiven Grafiken werden in die Testseite als *iframe* eingebettet, um die Ergebnisse anschaulich darzustellen. Dies ermöglicht eine dynamische Präsentation der aktuellen Daten, welche sich in allen möglichen Websites einbetten lässt.

```{=html}
<div style="min-height:581px"><script type="text/javascript" defer src="https://datawrapper.dwcdn.net/BxLYR/embed.js" charset="utf-8"></script><noscript><img src="https://datawrapper.dwcdn.net/BxLYR/full.png" alt="" /></noscript></div>
```

<hr style="visibility:hidden;" />

Der Produzentenanteil am Konsumentenfranken beschreibt den Anteil des Verkaufspreises eines Produkts -- hier von konventioneller Molkereimilch -- der direkt an den Produzenten oder Landwirt geht.

```{=html}
<div style="min-height:570px"><script type="text/javascript" defer src="https://datawrapper.dwcdn.net/hdlcx/embed.js" charset="utf-8"></script><noscript><img src="https://datawrapper.dwcdn.net/hdlcx/full.png" alt="" /></noscript></div>
```

<hr style="visibility:hidden;" />

Der Produzentenanteil am Konsumentenfranken $R(t)$ für Milch wird wie folgt berechnet.
$$
R(t) = 100\% \frac{P_p(t)}{P_c(t)}
$$
wobei $P_p(t)$ der Produzentenpreis zum Zeitpunkt $t$ ist und $P_c(t)$ der Konsumentenpreis zum Zeitpunkt $t$. Dieser *rohe* Produzentenanteil wurde mithilfe einer saisonalen Zerlegung von Zeitreihen mit Loess (Locally Estimated Scatterplot Smoothing) in Trend, saisonale Effekte und kurzzeitige Fluktuationen zerlegt [@cleveland1990stl]. Diese Methode ist in der R Funktion `stl` implementiert.

Die Methoden der Datenerhebung und -bereinigung werden auf der [Agrarmarktdaten-Plattform](https://www.agrarmarktdaten.ch/methoden) ausgeführt.
10 changes: 10 additions & 0 deletions docs/references.bib
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,10 @@
@article{cleveland1990stl,
title={STL: A seasonal-trend decomposition},
author={Cleveland, Robert B and Cleveland, William S and McRae, Jean E and Terpenning, Irma and others},
journal={J. off. Stat},
volume={6},
number={1},
pages={3--73},
year={1990},
url={https://www.wessa.net/download/stl.pdf}
}

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