Mputu Losala Lomo, Denis-Robert (2023): The Clustering Method Applied in a Fair Division Process. Published in: International Journal of Scientific Research and Innovative Technology , Vol. 10, No. 1 (March 2023): pp. 1-29.
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Abstract
In this paper, we intend to present our two processes for the equitable sharing of resources which use several variables, take into account the type of variables and the origin of the resource, involving in particular the notions of data transformation and of clustering used in Statistics. These processes are: PRRS (for Procédé de la Répartition des Ressources Sans réduction des inégalités, in English Process of the Distribution of Resources without reduction of inequalities) and PRRC (for Procédé de la Répartition des Ressourcesà partir des résultats de la Classification, in English Process of the Distribution of Resources from Clustering results). They come to solve the problem of injustice in a sharing of resources (in particular, a sum of money), the injustice due to 1) the use of a single variable (criterion) instead of several, 2) the direct use of homogeneous variables where the same unit of measurement is expressed differently for each variable, 3) the direct use of heterogeneous variables and 4) the lack of reduction of inequalities between individuals, in certain cases.
Item Type: | MPRA Paper |
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Original Title: | The Clustering Method Applied in a Fair Division Process |
English Title: | The Clustering Method Applied in a Fair Division Process |
Language: | English |
Keywords: | Ascending Hierarchical Classification, Equitable sharing, Resource, Process, Reduction of inequalities. |
Subjects: | C - Mathematical and Quantitative Methods > C4 - Econometric and Statistical Methods: Special Topics > C44 - Operations Research ; Statistical Decision Theory |
Item ID: | 122924 |
Depositing User: | Denis-Robert Mputu Losala lomo |
Date Deposited: | 12 Dec 2024 14:26 |
Last Modified: | 12 Dec 2024 14:26 |
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URI: | https://mpra.ub.uni-muenchen.de/id/eprint/122924 |