HRÁTKY S PROCENTY. Závěrečné sekání Math4U, Terchová, Martina Litschmannová
|
|
|
- Roman Špringl
- před 4 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Závěrečné sekání Math4U, Terchová, HRÁTKY S PROCENTY Martina Litschmannová Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky, Katedra aplikované matematiky
2 Obsah pojem procenta trocha typografie srovnávání procentuálních údajů sčítání procentuálních údajů průměrování procentuálních údajů procenta vs. procentní body další příklady s procenty bonus: Zaujalo mě v novinách / na webu
3 Pojmy Procenta používáme obvykle v případě, že chceme vyjádřit část celku (nebo k popisu vývoje nějakého ukazatele). 20 % lidí chybně používá pojem procenta. Každý pátý člověk chybně používá pojem procenta. Pětina lidí chybně používá pojem procenta. 1 % celku Trocha typografie: 20 % čti dvacet procent 20% čti dvacetiprocentní
4 (%) Pozor na srovnávání procentuálních údajů Roční procentuální nárůst hrubé mzdy v roce ,9 7,9 5,5 3,7 3,4 3, ,1 0, Zdroj: publikovano / Není vhodné srovnávat procenta vztahující se k různým základům. Pozor na neuvádění absolutních čísel.
5 Pozor na srovnávání procentuálních údajů V letech těsně po druhé světové válce vzrostla průmyslová výroba v Sovětském svazu za jeden rok o více než 300 %, zatímco západní země dosahovaly růstu jen několik málo procent. Pozor na neuvádění absolutních údajů!!!
6 Pozor na srovnávání procentuálních údajů Podíl potravin (ve výdajích domácnosti) se snížil ze 30 % na 10 %. (dle Tereza Košťáková: O statistice bez čísel, ČSÚ) ilustrační obrázek:
7 Pozor na srovnávání procentuálních údajů Podíl potravin (ve výdajích domácnosti) se snížil ze 30 % na 10 %. (dle Tereza Košťáková: O statistice bez čísel, ČSÚ) modelový příklad: výdaje domácnosti jsou rozloženy pouze mezi potraviny a oblečení rok 1: potraviny: ,- Kč (30 %), oblečení: ,- Kč (70 %) rok 2: potraviny: ,- Kč (10 %), oblečení: ,- Kč (90 %) Lze z daného výroku usuzovat na změnu spotřeby potravin (hladovění, popř. přejídání se) v meziročním srovnání?
8 Pozor na srovnávání procentuálních údajů Podíl potravin (ve výdajích domácnosti) se snížil ze 30 % na 10 %. (dle Tereza Košťáková: O statistice bez čísel, ČSÚ) modelový příklad: výdaje domácnosti jsou rozloženy pouze mezi potraviny a oblečení rok 1: potraviny: ,- Kč (30 %), oblečení: ,- Kč (70 %) rok 2: potraviny: ,- Kč (10 %), oblečení: ,- Kč (90 %) Pozor na neuvádění absolutních údajů!!!
9 Pozor na srovnávání procentuálních údajů Počet zkažených mandarinek v jistém obchodě vzrostl ze 100 (v listopadu) na 600 (v prosinci), což znamená nárůst o 500 %. (dle Tereza Košťáková: O statistice bez čísel, ČSÚ) modelový příklad: listopad: počet zkažených mandarinek: 100 (10 %), celkový počet mandarinek: prosinec: počet zkažených mandarinek: 600 (6 %), celkový počet mandarinek: Měli bychom změnit dodavatele?
10 Pozor na srovnávání procentuálních údajů Počet zkažených mandarinek v jistém obchodě vzrostl ze 100 (v listopadu) na 600 (v prosinci), což znamená nárůst o 500 %. (dle Tereza Košťáková: O statistice bez čísel, ČSÚ) modelový příklad: listopad: počet zkažených mandarinek: 100 (10 %), celkový počet mandarinek: prosinec: počet zkažených mandarinek: 600 (6 %), celkový počet mandarinek: Používejme čísla a procenta, ale přemýšlejme o nich kriticky!!!
11 Sčítání procent Jaké jsou celkové volební preference pravicových stran?
12 (%) Sčítání procent Součet procentuálních údajů má smysl pouze tehdy, vztahují-li se tyto údaje ke stejnému základu Roční procentuální nárůst hrubé mzdy v roce ,9 7,9 5,5 3,7 3,4 3,2 9,9 + 7,9 + 1, ,1 0,4 Jaký je roční procentuální nárůst hrubé mzdy ve skandinávských zemích?
13 Sčítání procent - příklad z nedávné doby Prezidentem republiky může být zvolen občan, který má právo volit a dosáhl věku 40 let. V České republice je funkční období prezidenta 5 let. Nikdo nemůže být zvolen více než dvakrát za sebou, zvolen také nemůže být občan, který byl potrestán za velezradu nebo za hrubé porušení Ústavy nebo jiné součásti ústavního pořádku. Podmínkou k podání kandidatury je získání podpory nejméně dvaceti poslanců nebo deseti senátorů, případně alespoň občanů, kteří podepíší příslušnou petici. V případě, že kandidatura je založena na petici, počítají se pouze tzv. platné podpisy.
14 Sčítání procent - příklad z nedávné doby Jak určit počet platných podpisů? Ministerstvo vnitra provádí kontrolu namátkově vybraných podpisů občanů pod kandidátní peticí na prezidenta republiky a v případě zjištění chybovosti 3 % nebo větší než 3 % z kontrolovaného vzorku, ověří druhý kontrolní vzorek o stejném rozsahu. Znění schváleného zákona: Zjistí-li Ministerstvo vnitra, že druhý kontrolní vzorek vykazuje chybovost u 3 % nebo více než 3 % občanů podepsaných na petici, odečte od celkového počtu občanů podepsaných na petici počet občanů, který procentuálně odpovídá chybovosti v obou kontrolních vzorcích.
15 Sčítání procent - příklad z nedávné doby? Podpisy občanů na petičních listech (prezidentské volby, 2013), zdroj: Kolik platných podpisů mělo být uznáno kandidátce Bobošíkové?
16 Sčítání procent - příklad z nedávné doby? Jak určit celkovou chybovost v obou kontrolních vzorcích? Lze jednoduše sečíst procentuální chybovosti v obou vzorcích? Jaká by byla celková chybovost, kdyby v obou vzorcích byla chyba vzorku 60 %?
17 Sčítání procent - příklad z nedávné doby? celková chybovost = celkový počet neplatných podpisů v obou vzorcích celkový počet ověřovaných podpisů
18 Sčítání procent - příklad z nedávné doby? celková chybovost = 0,077 n + 0,115 n 2n
19 Sčítání procent - příklad z nedávné doby? celková chybovost = 0, ,115 2 = 0,096
20 Sčítání procent - příklad z nedávné doby? celková chybovost = 0,096 počet vyřazených podpisů = 0, = počet platných podpisů = =
21 Sčítání procent - příklad z nedávné doby? Jaká byla realita?
22 Sčítání procent - příklad z nedávné doby Jaká byla realita?
23 Sčítání procent - příklad z nedávné doby "Zjistí-li ministerstvo vnitra, že druhý kontrolní vzorek vykazuje chybovost u 3 procent nebo více než 3 procent občanů podepsaných na petici, odečte od celkového počtu občanů podepsaných na petici počet občanů, který procentuálně odpovídá chybovosti v obou kontrolních vzorcích. Což autoři zákona od začátku legislativního procesu vykládají tak, že se položky sčítají. Pouze Nejvyšší správní soud může rozhodnout, jestli vnitro zákon vykládá dobře," uvedl mluvčí vnitra Vladimír Řepka. Zdroj: Jaká byla realita?
24 Sčítání procent - příklad z nedávné doby Kandidátní listiny podalo 20 uchazečů. Kandidát Jan Toman však svou kandidaturu stáhl a 23. listopadu 2012 Ministerstvo vnitra oznámilo, že 11 uchazečům registraci pro nesplnění podmínek zamítlo. [1] Nejvyšší správní soud 13. prosince 2012 vyhověl stížnosti Jany Bobošíkové, zrušil rozhodnutí MV ČR a nařídil mu, aby ji také zaregistrovalo. K volbě tak bylo připuštěno celkem 9 kandidátů: Jana Bobošíková, Jiří Dienstbier, Jan Fischer, Taťana Fischerová, Vladimír Franz, Zuzana Roithová, Přemysl Sobotka, Karel Schwarzenberg a Miloš Zeman. Zdroj: Jaká byla realita?
25 Sčítání procent - příklad z nedávné doby Zdroj:
26 Sčítání procent - příklad z nedávné doby? Podpisy občanů na petičních listech (prezidentské volby, 2013), zdroj: Kontrolní otázka: Kolik platných podpisů mělo být uznáno kandidátce Bobošíkové, kdyby pro 2. kontrolní vzorek bylo použito 2x více podpisů než pro 1. vzorek?
27 minimální mzda (Kč) Průměrování procent Vývoj minimální mzdy od roku 2007 (zdroj: MPSV) Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
28 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) celkem - Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
29 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) celkem - Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
30 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) celkem - celkový procentuální nárůst =? Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
31 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) celkem - celkový procentuální nárůst = = 16, 5 % Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
32 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) celkem - 16,5 Jaký je roční procentuální nárůst min. mzdy v letech 2015 a 2016? Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
33 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) celkem - 16,5 Jaký je roční procentuální nárůst min. mzdy v letech 2015 a 2016? Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
34 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) , ,6 celkem - 16,5 16,5 % 8,2 % + 7,6 % (procentuální hodnoty se nevztahují ke stejnému základu, tj. nemá smysl je sčítat) Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
35 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) Koef. růstu udává kolikrát se změnila hodnota v časové řadě oproti hodnotě předcházející. Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
36 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) Všimněte si souvislosti mezi koef. růstu a procentuálním nárůstem Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
37 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) Je zřejmé, že x 2016 = x 2016 x 2015 x 2015 = x 2016 x 2015 x 2015 x 2014 x 2014 Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
38 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) Je zřejmé, že x 2016 = x 2016 x 2015 x 2015 = x 2016 x 2015 x 2015 x 2014 x 2014, tj. x 2016 x 2014 = x 2016 x 2015 x 2015 x 2014 Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
39 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) Je zřejmé, že x 2016 = x 2016 x 2015 x 2015 = x 2016 x 2015 x 2015 x 2014 x 2014, tj. k = k 2015 k 2016 Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
40 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) k = k 2015 k 2016 Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
41 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) k = k 2015 k 2016 = തk തk Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
42 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) k = k 2015 k 2016 = ഥk ഥk Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
43 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) തk = k = 1,079 Určete průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016.
44 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) തk = k = 1,079 Průměrný roční procentuální nárůst minimální mzdy v letech 2014 až 2016 je 7,9 %.
45 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) Obecně: k = k 2 k 3 k n = തk n 1 തk = n 1 k 2 k 3 k n = n 1 k = n 1 x n x 1
46 Průměrování procent rok (i) minimální mzda (Kč) (x i ) procentuální nárůst minimální mzdy (%) koeficienty růstu (k i ) ,2 1, ,6 1,076 celkem - 16,5 1,165 (k) průměrný koef. růstu je geometrickým průměrem dílčích koeficientů růstu geom. průměr používáme, když celek je součinem dílčích částí pro výpočet prům. koef. růstu stačí znát první a poslední hodnotu časové řady തk = n 1 k 2 k 3 k n = n 1 k = n 1 x n x 1
47 minimální mzda (Kč) Průměrování procent Vývoj minimální mzdy od roku 2007 (zdroj: MPSV) V době vlády ČSSD docházelo v průměru k nárůstu min. mzdy o 7,9 % ročně.
48 Zdroj: (20. srpna 2015) V době vlády ČSSD docházelo v průměru k nárůstu min. mzdy o 7,9 % ročně.
49 Procenta vs. procentní body rok Míra nezaměstnanosti v obci XX (%) Student 1: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost o 5 %. Student 2: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost na dvojnásobek, tj. o 100 %. Kdo má pravdu? O kolik procent se zvýšila nezaměstnanost v obci XX v roce 2016?
50 Procenta vs. procentní body rok Míra nezaměstnanosti v obci XX (%) Student 1: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost o 5 %. Student 2: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost na dvojnásobek, tj. o 100 %. Kdo má pravdu? 1 % celku
51 Procenta vs. procentní body rok Míra nezaměstnanosti v obci XX (%) Student 1: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost o 5 %. Student 2: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost na dvojnásobek, tj. o 100 %. Kdo má pravdu? 1 % celku
52 Procenta vs. procentní body rok Míra nezaměstnanosti v obci XX (%) Student 1: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost o 5 %. Student 2: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost na dvojnásobek, tj. o 100 %. 1 % Kdo má pravdu? celku, [rozdíl procentuálních hodnot] = procentní bod
53 Procenta vs. procentní body rok Míra nezaměstnanosti v obci XX (%) Student 1: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost o 5 procentních bodů. Student 2: V obci XX se v roce 2016 zvýšila nezaměstnanost na dvojnásobek, tj. o 100 %. 1 % Kdo má pravdu? celku, [rozdíl procentuálních hodnot] = procentní bod
54 Další výpočty s procenty U lichváře jste si půjčili na denní úrok 100 % částku Kč. a) Jakou částku budete muset lichváři vrátit druhý den? Dvojnásobek, tj Kč.
55 Další výpočty s procenty U lichváře jste si půjčili na denní úrok 50 % částku Kč. a) Jakou částku budete muset lichváři vrátit druhý den? 1,5 násobek, tj Kč.
56 Další výpočty s procenty U lichváře jste si půjčili na denní úrok 1,3 % částku Kč. a) Jakou částku budete muset lichváři vrátit druhý den? 1,013 násobek, tj Kč.
57 Další výpočty s procenty U lichváře jste si půjčili na denní úrok 1,3 % částku Kč. b) Jakou částku budete muset lichváři za týden? , , , , ,09 násobek, tj Kč.
58 Další výpočty s procenty U lichváře jste si půjčili na denní úrok 1,3 % částku Kč. c) Za kolik dní budete muset vracet více než Kč? , , ,013 n ,013 n > ,013 n > n log 1,013 > log n > 57,63 Za 58 dní převýší dluh Kč.
59 Další výpočty s procenty Kamarád si u lichváře půjčil na denní úrok 10 %. Jakou částku si kamarád půjčil, víte-li, že kamarád už za týden dlužil více než Kč? x 1,1 x 1,1 2 x 1,1 7 x 1,1 7 x > x > ,1 7 x > Kamarád si půjčil více než Kč.
60 Další výpočty s procenty Kamarád si u lichváře půjčil na denní úrok částku Kč. Jaký úrok mu lichvář dal, když víte, že kamarád už za týden dlužil více než Kč? x x x x > x 7 > 2 x > 7 2 x > 1,104 Lichvář mu musel dát denní úrok větší než 10,4 %.
61 Další výpočty s procenty Intenzita rentgenových paprsků se při průchodu olověnou deskou o tloušťce 13,5 mm sníží o 50 %. a) Jak se změní intenzita rentgenových paprsků při průchodu olověnou deskou o tloušťce 27 mm? d d I 0 0,5 I 0 0,5 2 I 0 Intenzita rentgenových paprsků se sníží na 25 %. Intenzita rentgenových paprsků se sníží o 75 %.
62 Další výpočty s procenty Intenzita rentgenových paprsků se při průchodu olověnou deskou o tloušťce 13,5 mm sníží o 50 %. b) Jak se změní intenzita rentgenových paprsků při průchodu olověnou deskou o tloušťce 20 mm? d d d I 0 0,5 I 0 0,5 2 I 0 0,5 k I 0 = 0,5 d d I 0 I = 0, ,5 I 0 Intenzita rentgenových paprsků se sníží na 36 %. I 0,36 I 0 Intenzita rentgenových paprsků se sníží o 64 %.
63 Další výpočty s procenty Hmotnost izotopu radia je 133 g. Jeho poločas rozpadu je 2,7 minut. Určete, jaké množství z původního izotopu radia zůstane za 19 minut. T T T 133 g 0,5 133 g 0, g 0,5 k 133 = 0,5 t T 133 m = 0,5 19 2,7 133 m 1 g Ze 133 g izotopu radia zůstane po 19 minutách cca 1g.
64 Když to nejde po dobrém Odposloucháno: Každému, kdo procenta chybně používá, bych snížil mzdu o 50 %, ale aby nebrečeli, tak zase o 50 % zvýšil! A není lepší jim plat nejdřív o 100 % zvýšit a pak zase o 100 % snížit?
65 Zaujalo mě v novinách aneb slíbený bonus
66 Procentuální údaj / poměr jako hodnota pravděpodobnosti Ale statisticky se letecké nehody stávají velmi vzácně, podle statistik sdružení leteckých dopravců IATA zhruba jednou na dva miliony uskutečněných letů. To znamená, že bych musela letět dvoumilionkrát, abych měla šanci stát se účastníkem nehody zdroj: Marta Fenclová, Pozor, plná pohotovost!, Dnes magazín, číslo 18,
67 Procentuální údaj / poměr jako hodnota pravděpodobnosti Ale statisticky se letecké nehody stávají velmi vzácně, podle statistik sdružení leteckých dopravců IATA zhruba jednou na dva miliony uskutečněných letů. To znamená, že bych musela letět dvoumilionkrát, abych měla šanci stát se účastníkem nehody. Ani to ještě neznamená, že bych se zranila. Riziko úmrtí by hrozilo, pokud bych letěla krát. Což se nedá za jeden život stihnout zdroj: Marta Fenclová, Pozor, plná pohotovost!, Dnes magazín, číslo 18,
68 Procentuální údaj / poměr jako hodnota pravděpodobnosti Ale statisticky se letecké nehody stávají velmi vzácně, podle statistik sdružení leteckých dopravců IATA zhruba jednou na dva miliony uskutečněných letů. To znamená, že bych musela letět dvoumilionkrát, abych měla šanci stát se účastníkem nehody. Ani to ještě neznamená, že bych se zranila. Riziko úmrtí by hrozilo, pokud bych letěla krát. Což se nedá za jeden život stihnout. Hm Uznávám, že to zní nadějně. Ale co ti, kteří při letecké nehodě zemřou? To jsou prostě největší smolaři na světě? V celém vesmíru? zdroj: Marta Fenclová, Pozor, plná pohotovost!, Dnes magazín, číslo 18,
69 Srovnejte číselné údaje v textu s jejich vizualizací. Statistika nuda je aneb Věřte - nevěřte
70
71 Vývoz v kontextu Jak vysoký by musel být prezentovaný graf, aby výška sloupců prezentujících export do Číny odpovídala výšce sloupců v předchozím grafu? zdroj: výše exportu je uváděna v mld. Kč
72 Závěrečné setkání Math4U, Terchová, A to už je opravdu konec! Děkuji za pozornost! martina.litschmannova@vsb.cz Katedra aplikované matematiky
Statistika kolem nás aneb hrátky s procenty
Statistika kolem nás aneb hrátky s procenty Martina Litschmannová Ostrava, 7. 4. 2017 Pojmy Procenta používáme v případě, že chceme vyjádřit část celku. 20 % lidí chybně používá pojem procenta. Každý pátý
Statistika kolem nás aneb hrátky s procenty
Statistika kolem nás aneb hrátky s procenty Martina Litschmannová ŠKOMAM, 2018 Ostrava, 17. 1. 2018 Pojmy Procenta používáme v případě, že chceme vyjádřit část celku. 20 % lidí chybně používá pojem procenta.
STEM PREFERENCE PREZIDENTSKÝCH KANDIDÁTŮ PROSINEC 2012
INFORMACE Z VÝZKUMU STEM TRENDY 12/12 vydáno dne 18. 12. 12 STEM PREFERENCE PREZIDENTSKÝCH KANDIDÁTŮ PROSINEC 12 Aktuální průzkum STEM se uskutečnil začátkem prosince, tedy po vyřazení J. Bobošíkové, T.
Volební účast v %: Výsledky voleb - jednotlivé obce Rýmařovska
Výsledky voleb - jednotlivé obce Rýmařovska Břidličná Voličů celkem: 2921 2924 Volební účast: 153 1487 52,38 5,85 : 1525 1482 Dienstbier Jiří 392 Zeman Miloš Ing. 381 1139 Fischer Jan Ing. CSc. 33 Schwarzenberg
STEM PREFERENCE PREZIDENTSKÝCH KANDIDÁTŮ PŘELOM ZÁŘÍ A ŘÍJNA 2012
INFORMACE Z VÝZKUMU STEM TRENDY 1/12 vydáno dne 15. 1. 12 STEM PREFERENCE PREZIDENTSKÝCH KANDIDÁTŮ PŘELOM ZÁŘÍ A ŘÍJNA 12 Velká většina české veřejnosti vyjadřuje zájem zúčastnit se volby prezidenta republiky,
STEM PREFERENCE PREZIDENTSKÝCH KANDIDÁTŮ PŘELOM ŘÍJNA A LISTOPADU 2012
INFORMACE Z VÝZKUMU STEM TRENDY 11/12 vydáno dne 15. 11. 12 STEM PREFERENCE PREZIDENTSKÝCH KANDIDÁTŮ PŘELOM ŘÍJNA A LISTOPADU 12 Aktuální průzkum STEM se uskutečnil koncem října a začátkem listopadu, tedy
Výsledky hlasování za územní celky
Výsledky hlasování za územní celky Kraj: Plzeňský kraj Okres: Klatovy Obec: Horažďovice Okrsek: 1 Městský úřad Tabulka: Okrsek 1 souhrnné informace Okrsek 1 souhrnné informace 1. kolo 1 157 655 56,61 655
Analýza mediální prezentace kandidátů na prezidenta ČR v televizním zpravodajství
Analýza mediální prezentace kandidátů na prezidenta ČR v televizním zpravodajství 7. listopadu 0 5. ledna 0 ANALÝZA ZPRAVODAJSTVÍ ČESKÝCH TELEVIZÍ 0/Q Analýza zpravodajství českých televizí posuzované
I. Dopady změn ve výplatě nemocenských dávek
Tisková zpráva ze dne 17. dubna 2009 I. Dopady změn ve výplatě nemocenských dávek V roce 2008 meziročně pokleslo průměrné procento pracovní neschopnosti z 5,62 % na 5,18 %, což je nejnižší výsledek v historii
IV. D ů v o d o v á z p r á v a Obecná část
IV. D ů v o d o v á z p r á v a Obecná část Zhodnocení platného právního stavu Důchody z důchodového pojištění se zvyšují na základě ustanovení 67 zákona č. 155/1995 Sb., o důchodovém pojištění, ve znění
Nemocenské pojištění v roce 2007
Nemocenské pojištění v roce 2007 statistická informace Počet pojištěnců Průměrný počet nemocensky pojištěných za období až 2007 činil 4 469 tis. osob a byl tak o 1,8 % (78 tis. osob) vyšší než ve stejném
Filip Jakš Zuzana Roithová Jan Fischer
V lednu proběhly v České republice první přímé prezidentské volby. Předvolební přípravy i průběh voleb pečlivě sledovali také žáci naší školy. Přečtěte si, co o tom všem napsali: Filip Jakš: V pátek 11.
svobodné volby jsou základním prvkem moderních demokratických režimů
Mgr. Jakub Dziergas Střední škola, Havířov-Šumbark, Sýkorova 1/613, příspěvková organizace Tento výukový materiál byl zpracován v rámci akce EU peníze středním školám - OP VK 1.5. Výuková sada OBČANSKÁ
Barometr 3. čtvrtletí 2014
Barometr 3. čtvrtletí 214 Bankovní a Nebankovní registr klientských informací evidoval koncem 3. čtvrtletí letošního roku celkový dluh ve výši 1,71 bilionu Kč, z toho tvořil dlouhodobý dluh (hypotéky a
Prezidentský volební model (MEDIAN, červenec 2012)
VÝZKUM TRHU, MÉDIÍ a VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ, VÝVOJ SOFTWARE MEDIAN, Národních hrdinů 73, 190 12 Praha 9, tel.: 225 301 111, fax: 225 301 101, http: //www.median.cz, e-mail: median@median.cz oficiální partner
CZ.1.07/1.5.00/ Zefektivnění výuky prostřednictvím ICT technologií III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT
Autor Mgr. Jana Tomkovičová Tematický celek Člověk jako občan Cílová skupina 2. ročník SŠ s maturitní zkouškou Anotace Materiál může být využit jako doplňková aktivita v hodinách občanské nauky. Shrnuje
Prezidentské volby v České republice analýza online médií a Facebooku: 1.10.2012 1.1.2013
Prezidentské volby v České republice analýza online médií a Facebooku: 1.1.212 1.1.213 Shrnutí Automatická analýza velkého množství dat z Internetu ukazuje velmi odlišný obraz, než jaký veřejnosti prezentují
V l á d n í n á v r h ZÁKON. ze dne..2014, kterým se mění zákon č. 155/1995 Sb., o důchodovém pojištění, ve znění pozdějších předpisů
V l á d n í n á v r h ZÁKON ze dne..2014, kterým se mění zákon č. 155/1995 Sb., o důchodovém pojištění, ve znění pozdějších předpisů Parlament se usnesl na tomto zákoně České republiky: Čl. I V 67 odst.
výška (cm) počet žáků
Statistika samostatná práce 1) Ve školním roce /13 bylo v Brně 5 základních škol, ve kterých bylo celkem 5 tříd. Tyto školy navštěvovalo 1 3 žáků. Určete a) kolik tříd průměrně měla jedna ZŠ, b) kolik
Volební účast v %: Výsledky voleb v Rýmařově - celkem + jednotlivé okrsky
Výsledky voleb v Rýmařově - celkem + jednotlivé okrsky Rýmařov celkem Voličů celkem: 728 7187 Volební účast: 3763 374 52,21 51,54 Platných hlasů: 3732 3688 Zeman Miloš Ing. 125 266 Dienstbier Jiří 831
Prezidentský volební model (MEDIAN, listopad-prosinec 2012)
VÝZKUM TRHU, MÉDIÍ a VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ, VÝVOJ SOFTWARE MEDIAN, Národních hrdinů 73, 190 12 Praha 9, tel.: 225 301 111, fax: 225 301 101, http: //www.median.cz, e-mail: median@median.cz oficiální partner
VÝVOJ PRACOVNÍ NESCHOPNOSTI A STRUKTURY PRÁCE NESCHOPNÝCH
VÝVOJ PRACOVNÍ NESCHOPNOSTI A STRUKTURY PRÁCE NESCHOPNÝCH Statistické podklady pro sledování pracovní neschopnosti Statistika pracovní neschopnosti využívá 3 základní zdroje: Český statistický úřad (ČSÚ),
výška (cm) počet žáků
Statistika 1) Ve školním roce 1997/119 bylo v Brně 3 základních škol, ve kterých bylo celkem 1 tříd. Tyto školy navštěvovalo 11 5 žáků. Určete a) kolik tříd průměrně měla jedna ZŠ, b) kolik žáků průměrně
Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky
Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Ověřování podpisů prezidentských kandidátů Plzeň 2016 Kateřina Filipová Prohlášení Prohlašuji, že jsem bakalářskou
U S N E S E N Í. t a k t o : O d ů v o d n ě ní : I. Předmět řízení a obsah návrhu
Vol 7/2012-69 U S N E S E N Í Nejvyšší správní soud rozhodl v senátě složeném z předsedy JUDr. Vojtěcha Šimíčka a soudců JUDr. Josefa Baxy, JUDr. Jakuba Camrdy, JUDr. Lenky Kaniové, JUDr. Radana Malíka,
Vývoj pracovní neschopnosti
VÝVOJ PRACOVNÍ NESCHOPNOSTI A STRUKTURY PRÁCE NESCHOPNÝCH Statistické podklady pro sledování pracovní neschopnosti Statistika pracovní neschopnosti využívá 3 základní zdroje: Český statistický úřad (ČSÚ),
Měření ekonomiky. Ing. Jakub Fischer Katedra ekonomické statistiky VŠE v Praze
Měření ekonomiky Ing. Jakub Fischer Katedra ekonomické statistiky VŠE v Praze Struktura přednášky Nezaměstnanost Inflace Hrubý domácí produkt Platební bilance Nezaměstnanost Základem je rozdělení osob
Makroekonomie I. Dvousektorová ekonomika. Téma. Opakování. Praktický příklad. Řešení. Řešení Dvousektorová ekonomika opakování Inflace
Téma Makroekonomie I Dvousektorová ekonomika opakování Inflace Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky Opakování Dvousektorová ekonomika Praktický příklad Dvousektorová ekonomika je charakterizována
Časové řady - Cvičení
Časové řady - Cvičení Příklad 2: Zobrazte měsíční časovou řadu míry nezaměstnanosti v obci Rybitví za roky 2005-2010. Příslušná data naleznete v souboru cas_rada.xlsx. Řešení: 1. Pro transformaci dat do
Jednání OK , podklad k bodu 2: Návrh valorizace důchodů
Jednání OK 1. 12. 2016, podklad k bodu 2: Návrh valorizace důchodů Znění návrhu Odborná komise pro důchodovou reformu navrhuje stanovit minimální valorizaci procentní výměry důchodů podle indexu spotřebitelských
Barometr 2. čtvrtletí 2012
Barometr 2. čtvrtletí 2012 Podle údajů Bankovního a Nebankovního registru klientských informací dosáhl dluh obyvatelstva k 30. 6. 2012 výše 1 301 mld. Kč, z toho objem dlouhodobých úvěrů dosáhl výše 951,5
Inflace. Makroekonomie I. Osnova k teorii inflace. Co již známe? Vymezení podstata inflace. Definice inflace
Makroekonomie I Teorie inflace Praktické příklady Příklady k opakování Inflace Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky Co již známe? Osnova k teorii inflace Deflátor HDP způsob měření inflace Agregátní
i R = i N π Makroekonomie I i R. reálná úroková míra i N. nominální úroková míra π. míra inflace Téma cvičení
Téma cvičení Makroekonomie I Nominální a reálná úroková míra Otevřená ekonomika Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky Nominální a reálná úroková míra Zahrnutí míry inflace v rámci peněžního trhu
PARLAMENT ČESKÉ REPUBLIKY POSLANECKÁ SNĚMOVNA. VII. volební období 175/0
PARLAMENT ČESKÉ REPUBLIKY POSLANECKÁ SNĚMOVNA VII. volební období 175/0 Vládní návrh zákona, kterým se mění zákon č. 155/1995 Sb., o důchodovém pojištění, ve znění pozdějších předpisů Zástupce předkladatele:
rok počet obyvatel 27,1 30,9 34,8 38,6 43,4 49,4 56,4 62,4 68,3 74,9 82,0
4.5.5 Trendy I Předpoklady: 040503 Pedagogická poznámka: Pokud nechcete zbytečně ztrácet čas tím, že žáci přepisují tabulku do sešitu, je lepší je vytisknout a rozdat. Pedagogická poznámka: Grafy pro příklady
Nezaměstnanost a míra nezaměstnanosti
Nezaměstnanost a míra nezaměstnanosti Nezaměstnanost patří k nejsledovanějším ekonomickým ukazatelům. V České republice však existují minimálně dva ukazatele nezaměstnanosti, první je pravidelně zveřejňován
eu100 špatnou a vyučenými bez maturity. Například mezi nezaměstnanými (, % dotázaných) hodnotilo 8 % z nich nezaměstnanost jako příliš vysokou, mezi O
eu100 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 28 80 12 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Česká veřejnost o nezaměstnanosti červen 201
Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník 3 hodiny týdně PC a dataprojektor Kombinatorika Řeší jednoduché úlohy
Vývoj mezd ve zdravotnictví v roce odměňování podle zákona č. 143/1992 Sb., ve znění pozdějších předpisů
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 13.5.2004 34 Vývoj mezd ve zdravotnictví v roce 2003 - odměňování podle zákona č. 143/1992 Sb., ve znění pozdějších
1.3. Mzdová konvergence
1.3. Mzdová konvergence Průměrné hodinové náklady práce, definované jako celkové pracovní náklady v eurech dělené počtem odpracovaných hodin, mohou být srovnatelnou bází, pomocí níž je možné zhruba porovnat,
Rozpracovaná verze testu z makroekonomie s částí řešení
Rozpracovaná verze testu z makroekonomie s částí řešení Schéma čtyřsektorového modelu ekonomiky Obrázek 1: Do přiloženého schématu čtyřsektorového modelu ekonomiky doplňte chybějící toky: YD (disponibilní
Dlouhodobé úvěry. DD úvěry - počet klientů. Barometr 4. čtvrtletí 2012
Barometr 4. čtvrtletí 2012 Koncem prosince dosáhl dluh obyvatelstva, podle údajů Bankovního a Nebankovního registru klientských informací, výše 1,37 bilionu Kč, což je o 67 mld. Kč více než ve stejném
Vývoj dávek nemocenského pojištění v ČR v letech 1993 2010 v kontextu hospodářského cyklu. Ing. Yvona Legierská
Vývoj dávek nemocenského pojištění v ČR v letech 1993 2010 v kontextu hospodářského cyklu 1. Ing. Yvona Legierská Vědecký seminář doktorandů VŠFS Praha 30.1.2013 2. Nemocenské pojištění v českých zemích
Míra přerozdělování příjmů v ČR
Míra přerozdělování příjmů v ČR Luboš Marek, Michal Vrabec Anotace V tomto článku počítají autoři hodnoty Giniho indexu v České republice. Tento index je spočítán nejprve za celou ČR, poté pro skupinu
ZÁKON ze dne..2011, kterým se mění zákon č. 155/1995 Sb., o důchodovém pojištění, ve znění pozdějších předpisů, a některé další zákony
ZÁKON ze dne..2011, kterým se mění zákon č. 155/1995 Sb., o důchodovém pojištění, ve znění pozdějších předpisů, a některé další zákony Parlament se usnesl na tomto zákoně České republiky: ČÁST PRVNÍ Změna
Tabulky a grafy: C.1 Ekonomický výkon
Tabulky a grafy: C.1 Ekonomický výkon Prameny: ČSÚ, propočty MF ČR. Tabulka C.1.: HDP reálně roční zřetězené objemy, referenční rok 5 ) 3) 7 9 1 11 1 13 1 15 1 Předb. Výhled Výhled Hrubý domácí produkt
IV. Indexy a diference
IV. Indexy a diference Ukazatel specifická statistická veličina popisující určitou sociálně ekonomiclou skutečnost. Ekonomická teorie definuje své pojmy a jejich vztahy často bez ohledu, zda jde o pojmy
Omezená výstavba by mohla snížit neobsazenost
DTZ Research PROPERTY TIMES Omezená výstavba by mohla snížit neobsazenost Brno a Ostrava, Kanceláře, 1. pololetí 2015 17. srpna 2015 Obsah Ekonomický přehled 2 Brno 2 Ostrava 4 Obě města zaznamenala během
2 Sňatečnost. Tab. 2.1 Sňatky podle pořadí,
2 Sňatečnost Obyvatelé ČR v roce 2012 uzavřeli 45,2 tisíce manželství, o 69 více než v roce předchozím. Intenzita sňatečnosti svobodných dále poklesla, průměrný věk při prvním sňatku se u žen nezměnil,
Statistika a bilance hospodaření veřejných rozpočtů, postřehy, fakta a praktické rady a zkušenosti pro samosprávy
Statistika a bilance hospodaření veřejných rozpočtů, postřehy, fakta a praktické rady a zkušenosti pro samosprávy Autor : Lukáš Tesař, Regionservis s.r.o., 11. prosince 2014, Olomouc OBSAH PŘEDNÁŠKY PŘEHLED
IV. D ů v o d o v á z p r á v a Obecná část
IV. D ů v o d o v á z p r á v a Obecná část Zhodnocení platného právního stavu Důchody z důchodového pojištění se zvyšují na základě ustanovení 67 zákona č. 155/1995 Sb., o důchodovém pojištění, ve znění
velmi dobře spíše dobře spíše špatně velmi špatně neví
TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 86 840 19 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Názory občanů na úroveň sociální zabezpečení v ČR a
Počet volných pracovních Počet nezaměstnaných/ 1 volné pracovní místo
Celková nezaměstnanost v kraji - V dubnu 2009 činila míra v Karlovarském kraji 10,1 % 1 a celkový počet dosahoval 17 309 evidovaných na úřadech práce. Ve srovnání se stejným obdobím roku 2008 je zaznamenán
Aritmetická a geometrická posloupnost, definice, vlastnosti, vzorce, užití.
Aritmetická a geometrická posloupnost, definice, vlastnosti, vzorce, užití. ARITMETICKÁ POSLOUPNOST 1. Posloupnost je dána n-týn členem. Určete druh posloupnosti, d, q: 2 5n a) a n = AP; d = -5/4 4 n 2
3. Využití pracovní síly
3. Využití pracovní síly HDP vzrostl nejvíce ze všech krajů. Středočeský kraj zasáhla zhoršená ekonomická situace z let 28 a 29 méně citelně než jako celek. Zatímco HDP České republiky mezi roky 1995 a
*MVCRX01AKOZ7* MVCRX01AKOZ7 prvotní identifikátor
*MVCRX0AKOZ* MVCRX0AKOZ prvotní identifikátor odbor všeobecné správy náměstí Hrdinů / Praha 0 Č. j. MV--/VS-0 Praha. listopadu 0 Počet stránek: 0 R O Z H O D N U T Í Ministerstvo vnitra projednalo podle
Informace o vyplacených dávkách v resortu MPSV ČR v lednu 2013
Informace o vyplacených dávkách v resortu MPSV ČR v lednu 2013 Obsah: strana 1) Vývoj počtu důchodců a výdajů důchodového pojištění 2 2) Vývoj výdajů na dávky nemocenského pojištění a vývoj dočasné pracovní
I. Vývoj čistých mezd zaměstnanců
Tisková zpráva ze dne 11. září 2008 I. Vývoj čistých mezd zaměstnanců Ministerstvo práce a sociálních věcí zpracovalo očekávaný vývoj čistých mezd zaměstnanců v podnikatelském a nepodnikatelském sektoru
2.9.3 Exponenciální závislosti
.9.3 Eponenciální závislosti Předpoklady: 9 Pedagogická poznámka: Látka připravená v této hodině zabere tak jeden a půl vyučovací hodiny. Proč probíráme tak eotickou funkci jako je eponenciální? V životě
Výzkum před prezidentskými volbami vývoj listopad 2017 leden 2018 (4 vlny)
Výzkum před prezidentskými volbami vývoj listopad 2017 leden 2018 (4 vlny) 12. 1. 2018 Zpracováno exkluzivně pro: Metodika výzkumu Cílová skupina Termíny dotazování a velikost vzorku Metoda sběru dat Lidé
Vybrané hospodářské, měnové a sociální ukazatele
M O N I T O R Vybrané hospodářské, měnové a sociální ukazatele 4-2006 Parlament České republiky Kancelář Poslanecké sněmovny Parlamentní institut Ekonomický a sociální monitor Duben 2006 OBSAH ČTVRTLETNĚ
Jak dál v rozvoji doplňkového penzijního spoření?
Jak dál v rozvoji doplňkového penzijního spoření? JUDr. Vít Samek PT 1 Praha, MPSV, 21. května 2015 Odborná komise pro důchodovou reformu Mandát 2015 PT1 Odborné komise pro DR Analyzovat efektivitu státní
Statistika. zpracování statistického souboru
Statistika zpracování statistického souboru statistický soubor zkoumaná skupina znaky zkoumané informace 1 vyjádřen číslem a jednotkou = kvantitativní znak 2 není = kvalitativní znak statistická jednotka
Tabulky a grafy: C.1 Ekonomický výkon
Tabulky a grafy: C.1 Ekonomický výkon Tabulka C.1.1: HDP užití ve stálých cenách roční zřetězené objemy, referenční rok 5 9 1 11 1 13 1 15 1 17 Předb. Výhled Výhled Hrubý domácí produkt mld. Kč 5 335 371
Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava 4. října 2018 Podmíněná pravděpodobnost Při počítání pravděpodobnosti můžeme k náhodnému pokusu přidat i nějakou dodatečnou podmínku. Podmíněná pravděpodobnost
2.9.3 Exponenciální závislosti
.9.3 Eponenciální závislosti Předpoklady: 9 Pedagogická poznámka: Látka připravená v této hodině zabere tak jeden a půl vyučovací hodiny. Proč probíráme tak eotickou funkci jako je eponenciální? V životě
4. Peněžní příjmy a vydání domácností ČR
4. Peněžní příjmy a vydání domácností ČR Národní účty a rodinné účty různé poslání Rychlejší růst spotřeby domácností než HDP Značný růst výdajů domácností na bydlení Různorodé problémy související s tvorbou
Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník a oktáva 3 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice
IX. PŘÍJMY A VÝDAJE DOMÁCNOSTÍ, SOCIÁLNÍ VÝDAJE A. Příjmy, vydání a spotřeba domácností
IX. PŘÍJMY A VÝDAJE DOMÁCNOSTÍ, SOCIÁLNÍ VÝDAJE A. Příjmy, vydání a spotřeba domácností Údaje o příjmech a vydáních domácností byly získány z výsledků výběrového šetření statistiky rodinných účtů. Výběr
MANDATORNÍ VÝDAJE STÁTNÍHO ROZPOČTU. Ing. Daša Smetanková, Ph.D. červenec 2014 Překlad č. 2.097
MANDATORNÍ VÝDAJE STÁTNÍHO ROZPOČTU Ing. Daša Smetanková, Ph.D. červenec 2014 Překlad č. 2.097 2 Obsah: Vývoj mandatorních výdajů...3 Tabulka č. 1: Mandatorní výdaje v ČR v letech 1995-2014 v mld. Kč 1:
Statistika pro geografy
Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických
Statistika veřejných financí ČR, obcí a měst a vývoj hlavních ukazatelů. Autor : Lukáš Tesař, Regionservis s.r.o., 19. června 2014, Znojmo
Statistika veřejných financí ČR, obcí a měst a vývoj hlavních ukazatelů Autor : Lukáš Tesař, Regionservis s.r.o., 19. června 2014, Znojmo OBSAH PŘEDNÁŠKY PŘEHLED HOSPODAŘENÍ A FINANCOVÁNÍ OBCÍ A MĚST ČR
Vliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře)
Vliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře) Následující analýza výhodnosti vstupu do II. pilíři vychází ze stejné metodologie, která je popsána v Pojistněmatematické zprávě
Jedná se o absolventy nástavbového studia po vyučení (L5) a absolventy maturitních oborů SOU (L0) 4
Česká republika Celková míra v dubnu 2008 činila 5,2 % 1, což představuje 292 465 evidovaných na úřadech práce. V letech 2002 2004 se průměrná celková míra v ČR zvyšovala a od roku 2004 začala klesat.
Současný ekonomický vývoj a trh práce
Současný ekonomický vývoj a trh práce Vladimír Dlouhý prezident Hospodářská komora České republiky www.komora.cz ING Bank, 24. října 2018 Struktura prezentace Podnikatelský sentiment Komorová národohospodářská
Osnova vstupní analýzy pro vyhledávání vhodných firem pro klastry
Osnova vstupní analýzy pro vyhledávání vhodných firem pro klastry Vstupní analýza v následující struktuře by měla být v rozsahu cca 20 25 stran formátu A4 (rozsah bez příloh). 1. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKAČNÍ
Sňatečnost a rozvodovost
Sňatečnost a rozvodovost Hrubá míra sňatečnosti (hms) - nejjednodušší ukazatel vyjadřující úroveň sňatečnosti, je definován jako počet sňatků připadajících na 1 000 obyvatel (středního stavu) ve sledovaném
Rozpočty měst a obcí. Ústavní zákon o rozpočtové odpovědnosti. Ministerstvo financí ČR září 2012
Rozpočty měst a obcí Ústavní zákon o rozpočtové odpovědnosti Ministerstvo financí ČR září 2012 CELOSTÁTNÍ INKASO VYBRANÝCH DAŇOVÝCH PŘÍJMŮ KUMULATIVNĚ PO MĚSÍCÍCH V LETECH 2007-2012 (V MLD. KČ) DPH 2007
Vývoj ekologického zemědělství ve světě
Vývoj ekologického zemědělství ve světě Ekologické zemědělství se ve světě stále více rozšiřuje a výměra ekologicky obhospodařovaných ploch ve světě každoročně narůstá. Ke konci roku 2013 (dle pravidelného
Počet volných pracovních Počet nezaměstnaných/ 1 volné pracovní místo
Celková nezaměstnanost v kraji - V dubnu 2010 činila míra v Jihomoravském kraji 10,3 % 1 a celkový počet dosahoval 64 091 evidovaných na úřadech práce. Ve srovnání se stejným obdobím roku 2009 je zaznamenán
Doplňující informace k tématu peněžní prostředky vynakládané vybranými nemocnicemi na úhradu nákladů z činnosti
Doplňující informace k tématu peněžní prostředky vynakládané vybranými nemocnicemi na úhradu nákladů z činnosti Síť zdravotnických zařízení ústavní péče v České republice je složena z nemocnic a odborných
Údaje o počtech a platové úrovni zaměstnanců RgŠ územních samosprávných celků za I. pololetí 2010
OBSAH Údaje o počtech a platové úrovni zaměstnanců RgŠ územních samosprávných celků za I. pololetí 2010 Strana 1. Úvod 2 2. Souhrnné výsledky dosažené v oblasti mzdové regulace RgŠ ÚSC v I. pololetí 2010
Počet volných pracovních Počet nezaměstnaných/ 1 volné pracovní místo. Počet nezaměstnaných absolventů a mladistvých/ 1 volné pracovní místo
Hlavní město Praha Celková nezaměstnanost v kraji - V dubnu 2009 činila míra v Hl. m. Praha 2,7 % 1 a celkový počet dosahoval 21 189 evidovaných na úřadech práce. Ve srovnání se stejným obdobím roku 2008
Počet volných pracovních Počet nezaměstnaných/ 1 volné pracovní místo
Celková nezaměstnanost v kraji - V dubnu 2010 činila míra v Olomouckém kraji 11,5 % 1 a celkový počet dosahoval 38 159 evidovaných na úřadech práce. Ve srovnání se stejným obdobím roku 2009 je zaznamenán
Indexní analýza. Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí
Indexní analýza Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí Indexní analýza Patří mezi nejpouživanější prostředky porovnání. Umožní
Počet volných pracovních Počet nezaměstnaných/ 1 volné pracovní místo
Celková nezaměstnanost v kraji - V dubnu 2009 činila míra v Jihočeském kraji 6,5 % 1 a celkový počet dosahoval 22 439 evidovaných na úřadech práce. Ve srovnání se stejným obdobím roku 2008 míra stoupla
2.3 Prezentace statistických dat (statistické vyjadřovací prostředky)
2.3 Prezentace statistických dat (statistické vyjadřovací prostředky) Statistika musí výsledky své práce převážně číselná data prezentovat (publikovat, zveřejňovat) jednoduše, srozumitelně a přitom výstižně.
TISKOVÁ INFORMACE. Elektřina zdraží méně, některým domácnostem zlevní. Tisková informace, 21. 12. 2011
TISKOVÁ INFORMACE Elektřina zdraží méně, některým domácnostem zlevní Elektřina měla podle původních informací v roce 2012 zdražit až o 3,4 %. Ve skutečnosti však elektřina zdraží v průměru o polovinu,
Makroekonomie I. Opakování. Řešení. Příklad. Řešení. Příklad Příklady k zápočtu. Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D.
Opakování Makroekonomie I y k zápočtu Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky Co je znázorněno? 1). 2).. 1) Růst AD 2) Inflace tažená AD Náklady cyklické nezaměstnanosti v podobě odchylky skutečně
Česká republika. 1 Se vstupem do EU (pro zajištění srovnatelnosti dat) a se snahou o získání přesnějšího ukazatele celkové
Česká republika Celková míra v dubnu 2007 činila 6,8 % 1, což představuje 372 764 evidovaných na úřadech práce. V letech 2002 2004 se průměrná celková míra v ČR zvyšovala a od roku 2004 začala klesat.
3.3 Data použitá v analýze
ALCHYMIE NEPOJISTNÝCH SOCIÁLNÍCH DÁVEK 3.3 Data použitá v analýze V kapitole se vychází zejména z mikrodat statistického šetření SILC, které je dnes jednotně využíváno ve všech zemích EU k měření sociální
Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2015 a predikce na další období. (textová část)
I. Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2015 a predikce na další období (textová část) Obsah strana Metodika a zdroje použitých dat... 1 A. Základní charakteristika příjmové a výdajové situace
RESEARCH TRH REZIDENČNÍCH NEMOVITOSTÍ V PRAZE
RESEARCH TRH REZIDENČNÍCH NEMOVITOSTÍ V PRAZE 14 5 7 8 9 1 11 1 13 14 Leden 14 Únor 14 Březen 14 Duben 14 Květen 14 Červen 14 Červenec 14 Srpen 14 Září 14 Říjen 14 Listopad 14 Prosinec 5 7 8 9 1 11 1 13
Češi k prezidentským volbám v USA
TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 840 129 E-mail: jan.cervenka@soc.cas.cz Češi k prezidentským volbám v USA Technické parametry
Volební preference v pěti největších krajích ČR
Volební preference v pěti největších krajích ČR V Praze vítězí TOP 09, v Ústeckém kraji KSČM a v Moravskoslezském, Jihomoravském a Středočeském kraji ČSSD Před nadcházejícími volbami, kdy ještě nejsou
Leden 2013 / Závěrečná zpráva z exkluzivního výzkumu pro ČT. PREZIDENTSKÉ VOLBY 2013 (1. kolo)
Leden 2013 / Závěrečná zpráva z exkluzivního výzkumu pro ČT PREZIDENTSKÉ VOLBY 2013 (1. kolo) Východiska projektu a metodika Základní informace Zadavatelem výzkumu je Česká televize Realizátor výzkumu
4. Žadatelé o azyl a azylanti
4. Žadatelé o azyl a azylanti Od roku 2004 až do roku 2013 měl počet žadatelů o mezinárodní ochranu přicházejících do České republiky klesající trend. Zatímco v roce 2003 dosáhl počet žadatelů o mezinárodní
předmětu MAKROEKONOMIE
Metodický list pro první soustředění kombinovaného studia předmětu Přednášející: doc. Ing. Božena Kadeřábková, CSc. Úvod do makroekonomie a hrubý domácí produkt, model 45 1. Úvod do makroekonomie, pojem
Vybrané hospodářské, měnové a sociální ukazatele
M O N I T O R Vybrané hospodářské, měnové a sociální ukazatele 2-2008 Parlament České republiky Kancelář Poslanecké sněmovny Parlamentní institut Ekonomický a sociální monitor únor 2008 Obsah Č TVRTLETNĚ
Češi chtějí přímou volbu prezidenta, největší podporu má Švejnar, nejhůře dopadl Nečas
Češi chtějí přímou volbu prezidenta, největší podporu má Švejnar, nejhůře dopadl Nečas Přímá volba prezidenta, o níž se mezi politiky vede dlouhodobá debata, má i nadále podporu více jak dvou třetin obyvatel