1(173) Statistika. (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008. Karel Zvára. zvara. 16.
|
|
|
- Vratislav Robert Němeček
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 1(173) Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 Karel Zvára zvara 16. října 2007 Úvod 1. října 2007 Statistika (MD360P03Z, MD360P03U)ak. rok 2007/2008
2 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 63(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii často známe jen průměry v dílčích souborech a četnosti: průměrysepoužijíjakox j,četnostistandardně příklad: věk nových profesorů a docentů UK 2002: 41profesorů,průměrnývěk51,1(n 1 =41,x 1 =51,1) 77docentů,průměrnývěk47,8(n 2 =77,x 2 =47,8) celkový průměr(vážený průměr): [weighted.mean(c(51.1,47.8),c(41,77))] 41 51, , =48,9 nikoliv [mean(c(51.1,47.8))] 51,1+47,8 2 =49,4
3 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 63(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii často známe jen průměry v dílčích souborech a četnosti: průměrysepoužijíjakox j,četnostistandardně příklad: věk nových profesorů a docentů UK 2002: 41profesorů,průměrnývěk51,1(n 1 =41,x 1 =51,1) 77docentů,průměrnývěk47,8(n 2 =77,x 2 =47,8) celkový průměr(vážený průměr): [weighted.mean(c(51.1,47.8),c(41,77))] 41 51, , =48,9 nikoliv [mean(c(51.1,47.8))] 51,1+47,8 2 =49,4
4 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 64(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii(2) geografický střed bod průsečíkprůměrnézeměpisnéšířkyaprůměrnézeměpisné délky; průměry vážené velikostí sledovaného jevu geografický medián obdoba mediánu, čára,kterározdělujegeografickéobjektydodvoudisjunktních skupin hodnocenávlastnosturčíváhyobjektů uspořádáníhodnoceníznakůdánozvolenougeografickou vlastností(např. zeměpisnou délkou)
5 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 64(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii(2) geografický střed bod průsečíkprůměrnézeměpisnéšířkyaprůměrnézeměpisné délky; průměry vážené velikostí sledovaného jevu geografický medián obdoba mediánu, čára,kterározdělujegeografickéobjektydodvoudisjunktních skupin hodnocenávlastnosturčíváhyobjektů uspořádáníhodnoceníznakůdánozvolenougeografickou vlastností(např. zeměpisnou délkou)
6 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 64(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii(2) geografický střed bod průsečíkprůměrnézeměpisnéšířkyaprůměrnézeměpisné délky; průměry vážené velikostí sledovaného jevu geografický medián obdoba mediánu, čára,kterározdělujegeografickéobjektydodvoudisjunktních skupin hodnocenávlastnosturčíváhyobjektů uspořádáníhodnoceníznakůdánozvolenougeografickou vlastností(např. zeměpisnou délkou)
7 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 64(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii(2) geografický střed bod průsečíkprůměrnézeměpisnéšířkyaprůměrnézeměpisné délky; průměry vážené velikostí sledovaného jevu geografický medián obdoba mediánu, čára,kterározdělujegeografickéobjektydodvoudisjunktních skupin hodnocenávlastnosturčíváhyobjektů uspořádáníhodnoceníznakůdánozvolenougeografickou vlastností(např. zeměpisnou délkou)
8 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 64(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii(2) geografický střed bod průsečíkprůměrnézeměpisnéšířkyaprůměrnézeměpisné délky; průměry vážené velikostí sledovaného jevu geografický medián obdoba mediánu, čára,kterározdělujegeografickéobjektydodvoudisjunktních skupin hodnocenávlastnosturčíváhyobjektů uspořádáníhodnoceníznakůdánozvolenougeografickou vlastností(např. zeměpisnou délkou)
9 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 64(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii(2) geografický střed bod průsečíkprůměrnézeměpisnéšířkyaprůměrnézeměpisné délky; průměry vážené velikostí sledovaného jevu geografický medián obdoba mediánu, čára,kterározdělujegeografickéobjektydodvoudisjunktních skupin hodnocenávlastnosturčíváhyobjektů uspořádáníhodnoceníznakůdánozvolenougeografickou vlastností(např. zeměpisnou délkou)
10 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 64(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii(2) geografický střed bod průsečíkprůměrnézeměpisnéšířkyaprůměrnézeměpisné délky; průměry vážené velikostí sledovaného jevu geografický medián obdoba mediánu, čára,kterározdělujegeografickéobjektydodvoudisjunktních skupin hodnocenávlastnosturčíváhyobjektů uspořádáníhodnoceníznakůdánozvolenougeografickou vlastností(např. zeměpisnou délkou)
11 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 65(173) míry nerovnoměrnosti Giniho index charakterizuje nerovnoměrnost rozdělení bohatství(příjmů,...)jedinýmčíslem G= /(2 x) průměrný rozdíl v bohatství vztažený k dvojnásobku průměru mají-livšichnistejně(x (1) =...=x (n) >0),jenutně =0a tedyg=0 má-li jeden všechno, ostatní nic (0=x (1) =...=x (n 1) <x (n) =a),pakje x= a n 2(n 1)a n 1 G= n 2 =n 2a n Lorenzova křivka je jemnějším nástrojem = 2(n 1)a n 2
12 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 65(173) míry nerovnoměrnosti Giniho index charakterizuje nerovnoměrnost rozdělení bohatství(příjmů,...)jedinýmčíslem G= /(2 x) průměrný rozdíl v bohatství vztažený k dvojnásobku průměru mají-livšichnistejně(x (1) =...=x (n) >0),jenutně =0a tedyg=0 má-li jeden všechno, ostatní nic (0=x (1) =...=x (n 1) <x (n) =a),pakje x= a n 2(n 1)a n 1 G= n 2 =n 2a n Lorenzova křivka je jemnějším nástrojem = 2(n 1)a n 2
13 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 65(173) míry nerovnoměrnosti Giniho index charakterizuje nerovnoměrnost rozdělení bohatství(příjmů,...)jedinýmčíslem G= /(2 x) průměrný rozdíl v bohatství vztažený k dvojnásobku průměru mají-livšichnistejně(x (1) =...=x (n) >0),jenutně =0a tedyg=0 má-li jeden všechno, ostatní nic (0=x (1) =...=x (n 1) <x (n) =a),pakje x= a n 2(n 1)a n 1 G= n 2 =n 2a n Lorenzova křivka je jemnějším nástrojem = 2(n 1)a n 2
14 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 65(173) míry nerovnoměrnosti Giniho index charakterizuje nerovnoměrnost rozdělení bohatství(příjmů,...)jedinýmčíslem G= /(2 x) průměrný rozdíl v bohatství vztažený k dvojnásobku průměru mají-livšichnistejně(x (1) =...=x (n) >0),jenutně =0a tedyg=0 má-li jeden všechno, ostatní nic (0=x (1) =...=x (n 1) <x (n) =a),pakje x= a n 2(n 1)a n 1 G= n 2 =n 2a n Lorenzova křivka je jemnějším nástrojem = 2(n 1)a n 2
15 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 65(173) míry nerovnoměrnosti Giniho index charakterizuje nerovnoměrnost rozdělení bohatství(příjmů,...)jedinýmčíslem G= /(2 x) průměrný rozdíl v bohatství vztažený k dvojnásobku průměru mají-livšichnistejně(x (1) =...=x (n) >0),jenutně =0a tedyg=0 má-li jeden všechno, ostatní nic (0=x (1) =...=x (n 1) <x (n) =a),pakje x= a n 2(n 1)a n 1 G= n 2 =n 2a n Lorenzova křivka je jemnějším nástrojem = 2(n 1)a n 2
16 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 66(173) příklad: tolary(rozdělení příjmů) jaké procento nejchudších získá desetinu celkového bohatství? četnosti 99 osob(celkový měsíční příjem je 1687) x j n j x j n j sčítejme příjmy nejchudších, dokud nenasčítáme 10% z 1687 ( )/1687=158/1687=0,0937=9,37% ( )/1687=169/1687=0,1002=10,02% ujakéčástiz99osobjsmesčítalipříjmy? (7+8)/99=15/99=0,152=15,2% (7+9)/99=16/99=0,162=16,2%
17 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 67(173) příklad: tolary(rozdělení příjmů) jaké procento nejchudších získá polovinu celkového bohatství? četnosti(celkový měsíční příjem je 1687) x j n j x j n j sčítejme příjmy nejchudších, dokud nenasčítáme 50% z 1687 ( )/1687=836/1687=0,4956=49,56% ( )/1687=853/1687=0,5056=50,56% ujakéčástiz99osobjsmesčítalipříjmy? ( )/99=66/99=0,6667=66,67% ( )/99=67/99=0,6768=67,68%
18 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 68(173) příklad: tolary(rozdělení příjmů) jaké procento získají čtyři(tj. asi 4%) nejbohatší resp. nejchudší? četnosti(celkový měsíční příjem je 1687) x j n j x j n j sečteme příjmy oněch čtyř nejbohatších ( )/1687=175/1687=0,1037=10,37% čtyři nejbohatší tedy dostanou přes 10% bohatství, kdežto čtyři nejchudší dostanou (4 10)/1687=40/1687=0,0237=2,37%
19 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 69(173) Lorenzova křivka(tolary) Lorenzova křivka pro tolary (Gini=0.228)
20 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 70(173) Lorenzova křivka variačnířada:0 <x (1) x (2)... x (n) [sort(x)] kumulativnísoučtyproj=0,1,...,n [cumsum(sort(x))] (kolik patří celkem j nejchudším) X 0 =0 X j =x (1) +x (2) +...+x (j) = úsečkamispojitbody[j/n;x j /X n ], 0 j n zajímá nás plocha nad touto lomenou čarou a pod úhlopříčkou jednotkového čtverce j i=1 plocha měří nerovnoměrnost rozdělení nějakého zdroje kdyby dostal každý stejně, bude velikost plochy nulová x (i) Giniho koeficient koncentrace je dvojnásobkem této plochy
21 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 70(173) Lorenzova křivka variačnířada:0 <x (1) x (2)... x (n) [sort(x)] kumulativnísoučtyproj=0,1,...,n [cumsum(sort(x))] (kolik patří celkem j nejchudším) X 0 =0 X j =x (1) +x (2) +...+x (j) = úsečkamispojitbody[j/n;x j /X n ], 0 j n zajímá nás plocha nad touto lomenou čarou a pod úhlopříčkou jednotkového čtverce j i=1 plocha měří nerovnoměrnost rozdělení nějakého zdroje kdyby dostal každý stejně, bude velikost plochy nulová x (i) Giniho koeficient koncentrace je dvojnásobkem této plochy
22 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 70(173) Lorenzova křivka variačnířada:0 <x (1) x (2)... x (n) [sort(x)] kumulativnísoučtyproj=0,1,...,n [cumsum(sort(x))] (kolik patří celkem j nejchudším) X 0 =0 X j =x (1) +x (2) +...+x (j) = úsečkamispojitbody[j/n;x j /X n ], 0 j n zajímá nás plocha nad touto lomenou čarou a pod úhlopříčkou jednotkového čtverce j i=1 plocha měří nerovnoměrnost rozdělení nějakého zdroje kdyby dostal každý stejně, bude velikost plochy nulová x (i) Giniho koeficient koncentrace je dvojnásobkem této plochy
23 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 70(173) Lorenzova křivka variačnířada:0 <x (1) x (2)... x (n) [sort(x)] kumulativnísoučtyproj=0,1,...,n [cumsum(sort(x))] (kolik patří celkem j nejchudším) X 0 =0 X j =x (1) +x (2) +...+x (j) = úsečkamispojitbody[j/n;x j /X n ], 0 j n zajímá nás plocha nad touto lomenou čarou a pod úhlopříčkou jednotkového čtverce j i=1 plocha měří nerovnoměrnost rozdělení nějakého zdroje kdyby dostal každý stejně, bude velikost plochy nulová x (i) Giniho koeficient koncentrace je dvojnásobkem této plochy
24 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 70(173) Lorenzova křivka variačnířada:0 <x (1) x (2)... x (n) [sort(x)] kumulativnísoučtyproj=0,1,...,n [cumsum(sort(x))] (kolik patří celkem j nejchudším) X 0 =0 X j =x (1) +x (2) +...+x (j) = úsečkamispojitbody[j/n;x j /X n ], 0 j n zajímá nás plocha nad touto lomenou čarou a pod úhlopříčkou jednotkového čtverce j i=1 plocha měří nerovnoměrnost rozdělení nějakého zdroje kdyby dostal každý stejně, bude velikost plochy nulová x (i) Giniho koeficient koncentrace je dvojnásobkem této plochy
25 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 70(173) Lorenzova křivka variačnířada:0 <x (1) x (2)... x (n) [sort(x)] kumulativnísoučtyproj=0,1,...,n [cumsum(sort(x))] (kolik patří celkem j nejchudším) X 0 =0 X j =x (1) +x (2) +...+x (j) = úsečkamispojitbody[j/n;x j /X n ], 0 j n zajímá nás plocha nad touto lomenou čarou a pod úhlopříčkou jednotkového čtverce j i=1 plocha měří nerovnoměrnost rozdělení nějakého zdroje kdyby dostal každý stejně, bude velikost plochy nulová x (i) Giniho koeficient koncentrace je dvojnásobkem této plochy
26 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 70(173) Lorenzova křivka variačnířada:0 <x (1) x (2)... x (n) [sort(x)] kumulativnísoučtyproj=0,1,...,n [cumsum(sort(x))] (kolik patří celkem j nejchudším) X 0 =0 X j =x (1) +x (2) +...+x (j) = úsečkamispojitbody[j/n;x j /X n ], 0 j n zajímá nás plocha nad touto lomenou čarou a pod úhlopříčkou jednotkového čtverce j i=1 plocha měří nerovnoměrnost rozdělení nějakého zdroje kdyby dostal každý stejně, bude velikost plochy nulová x (i) Giniho koeficient koncentrace je dvojnásobkem této plochy
27 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 71(173) umělý příklad x 1,...,x 5 :1,2,3,4,5 j j/n x (j) X j X j /X n 0 0,0 0 0, , , , , , , , , , ,000 + Lorenzova křivka pro 1:5 (Gini=0.267)
28 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 72(173) příklad- pokračování výpočet Giniho koeficientu(n = 5) 5 2 = = =40/25=1,6 x=3 G= 1,6 2 3 =1,6 6 =0,267
29 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 73(173) Lorenzova křivka počet hejtmanů v krajích ČR v každém kraji je stejně hejtmanů, proto postupné součty rovnoměrněrostou,totéžplatíprox j /X n lomená čára Lorenzovy křivky přejde v úsečku a plocha zmizí průměrnádiferencejenulová(všechnyrozdíly x i x j u počtu hejtmanů jsou nulové) Lorenzova křivka pro hejtmanu (Gini=0)
30 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 73(173) Lorenzova křivka počet hejtmanů v krajích ČR v každém kraji je stejně hejtmanů, proto postupné součty rovnoměrněrostou,totéžplatíprox j /X n lomená čára Lorenzovy křivky přejde v úsečku a plocha zmizí průměrnádiferencejenulová(všechnyrozdíly x i x j u počtu hejtmanů jsou nulové) Lorenzova křivka pro hejtmanu (Gini=0)
31 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 73(173) Lorenzova křivka počet hejtmanů v krajích ČR v každém kraji je stejně hejtmanů, proto postupné součty rovnoměrněrostou,totéžplatíprox j /X n lomená čára Lorenzovy křivky přejde v úsečku a plocha zmizí průměrnádiferencejenulová(všechnyrozdíly x i x j u počtu hejtmanů jsou nulové) Lorenzova křivka pro hejtmanu (Gini=0)
32 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 74(173) příklad:kraječrkekonciroku2006 kraj obyvatel rozloha[km 2 ] hustotanakm 2 i y i n i x i Hlavní město Praha , ,0 Středočeský kraj ,7 106,7 Jihočeský kraj ,9 62,6 Plzeňský kraj ,1 73,3 Karlovarský kraj ,6 91,9 Ústecký kraj ,5 154,3 Liberecký kraj ,0 136,2 Královéhradecký kraj ,4 115,5 Pardubický kraj ,6 112,4 Vysočina ,6 75,3 Jihomoravský kraj ,3 157,4 Olomoucký kraj ,8 121,5 Zlínský kraj ,5 148,8 Moravskoslezský kraj ,0 230,2 celkem ,0 130,4 Jdizpět Jdizpětkegrafu Jdizpětkteorii
33 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 75(173) Lorenzova křivka(obyvatelé kraje) Lorenzova křivka pro obyvatel (Gini=0.227)
34 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 76(173) Lorenzova křivka pro tolary ještě jinak spousta hodnot proměnné tolary se opakuje, mohli jsme použít četnosti hodnotax (j) sevyskytujen j krát o10*7=70tolarůserozdělilo7 nejchudších osob o11*14=154tolarůserozdělilo14druhých nejchudších... posledních47tolarůpřipadlojedinémunejbohatšímu Lorenzova křivka pro xj * nj(nj) (Gini=0.228) Lorenzova křivka pro tolary (Gini=0.228)
35 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 76(173) Lorenzova křivka pro tolary ještě jinak spousta hodnot proměnné tolary se opakuje, mohli jsme použít četnosti hodnotax (j) sevyskytujen j krát o10*7=70tolarůserozdělilo7 nejchudších osob o11*14=154tolarůserozdělilo14druhých nejchudších... posledních47tolarůpřipadlojedinémunejbohatšímu Lorenzova křivka pro xj * nj(nj) (Gini=0.228) Lorenzova křivka pro tolary (Gini=0.228)
36 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 76(173) Lorenzova křivka pro tolary ještě jinak spousta hodnot proměnné tolary se opakuje, mohli jsme použít četnosti hodnotax (j) sevyskytujen j krát o10*7=70tolarůserozdělilo7 nejchudších osob o11*14=154tolarůserozdělilo14druhých nejchudších... posledních47tolarůpřipadlojedinémunejbohatšímu Lorenzova křivka pro xj * nj(nj) (Gini=0.228) Lorenzova křivka pro tolary (Gini=0.228)
37 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 76(173) Lorenzova křivka pro tolary ještě jinak spousta hodnot proměnné tolary se opakuje, mohli jsme použít četnosti hodnotax (j) sevyskytujen j krát o10*7=70tolarůserozdělilo7 nejchudších osob o11*14=154tolarůserozdělilo14druhých nejchudších... posledních47tolarůpřipadlojedinémunejbohatšímu Lorenzova křivka pro xj * nj(nj) (Gini=0.228) Lorenzova křivka pro tolary (Gini=0.228)
38 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 76(173) Lorenzova křivka pro tolary ještě jinak spousta hodnot proměnné tolary se opakuje, mohli jsme použít četnosti hodnotax (j) sevyskytujen j krát o10*7=70tolarůserozdělilo7 nejchudších osob o11*14=154tolarůserozdělilo14druhých nejchudších... posledních47tolarůpřipadlojedinémunejbohatšímu Lorenzova křivka pro xj * nj(nj) (Gini=0.228) Lorenzova křivka pro tolary (Gini=0.228)
39 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 76(173) Lorenzova křivka pro tolary ještě jinak spousta hodnot proměnné tolary se opakuje, mohli jsme použít četnosti hodnotax (j) sevyskytujen j krát o10*7=70tolarůserozdělilo7 nejchudších osob o11*14=154tolarůserozdělilo14druhých nejchudších... posledních47tolarůpřipadlojedinémunejbohatšímu Lorenzova křivka pro xj * nj(nj) (Gini=0.228) Lorenzova křivka pro tolary (Gini=0.228)
40 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 77(173) případ s vahami- příklad nerovnoměrnost rozmístění obyvatel v republice, ale údaje jen podle krajů potřebovalibychomprokaždýjednotlivýkm 2 znátpočet obyvatel zde žijících známejenpočtyobyvately i vkrajícharozlohukrajůn i předpokládáme rovnoměrné rozmístění uvnitř kraje, tedy x i =y i /n i obyvatelnakaždýkm 2 vi-témkraji každoutakovouhustotux i musímezapočítatn i krát celkováplochan=n n 14 (=N 14 ) průměrnýpočetobyvatelnakm 2 x= in ix i i n i = i n i(y i /n i ) i = y i n n =ȳ Jdizpětktabulce
41 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 77(173) případ s vahami- příklad nerovnoměrnost rozmístění obyvatel v republice, ale údaje jen podle krajů potřebovalibychomprokaždýjednotlivýkm 2 znátpočet obyvatel zde žijících známejenpočtyobyvately i vkrajícharozlohukrajůn i předpokládáme rovnoměrné rozmístění uvnitř kraje, tedy x i =y i /n i obyvatelnakaždýkm 2 vi-témkraji každoutakovouhustotux i musímezapočítatn i krát celkováplochan=n n 14 (=N 14 ) průměrnýpočetobyvatelnakm 2 x= in ix i i n i = i n i(y i /n i ) i = y i n n =ȳ Jdizpětktabulce
42 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 77(173) případ s vahami- příklad nerovnoměrnost rozmístění obyvatel v republice, ale údaje jen podle krajů potřebovalibychomprokaždýjednotlivýkm 2 znátpočet obyvatel zde žijících známejenpočtyobyvately i vkrajícharozlohukrajůn i předpokládáme rovnoměrné rozmístění uvnitř kraje, tedy x i =y i /n i obyvatelnakaždýkm 2 vi-témkraji každoutakovouhustotux i musímezapočítatn i krát celkováplochan=n n 14 (=N 14 ) průměrnýpočetobyvatelnakm 2 x= in ix i i n i = i n i(y i /n i ) i = y i n n =ȳ Jdizpětktabulce
43 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 77(173) případ s vahami- příklad nerovnoměrnost rozmístění obyvatel v republice, ale údaje jen podle krajů potřebovalibychomprokaždýjednotlivýkm 2 znátpočet obyvatel zde žijících známejenpočtyobyvately i vkrajícharozlohukrajůn i předpokládáme rovnoměrné rozmístění uvnitř kraje, tedy x i =y i /n i obyvatelnakaždýkm 2 vi-témkraji každoutakovouhustotux i musímezapočítatn i krát celkováplochan=n n 14 (=N 14 ) průměrnýpočetobyvatelnakm 2 x= in ix i i n i = i n i(y i /n i ) i = y i n n =ȳ Jdizpětktabulce
44 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 77(173) případ s vahami- příklad nerovnoměrnost rozmístění obyvatel v republice, ale údaje jen podle krajů potřebovalibychomprokaždýjednotlivýkm 2 znátpočet obyvatel zde žijících známejenpočtyobyvately i vkrajícharozlohukrajůn i předpokládáme rovnoměrné rozmístění uvnitř kraje, tedy x i =y i /n i obyvatelnakaždýkm 2 vi-témkraji každoutakovouhustotux i musímezapočítatn i krát celkováplochan=n n 14 (=N 14 ) průměrnýpočetobyvatelnakm 2 x= in ix i i n i = i n i(y i /n i ) i = y i n n =ȳ Jdizpětktabulce
45 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 77(173) případ s vahami- příklad nerovnoměrnost rozmístění obyvatel v republice, ale údaje jen podle krajů potřebovalibychomprokaždýjednotlivýkm 2 znátpočet obyvatel zde žijících známejenpočtyobyvately i vkrajícharozlohukrajůn i předpokládáme rovnoměrné rozmístění uvnitř kraje, tedy x i =y i /n i obyvatelnakaždýkm 2 vi-témkraji každoutakovouhustotux i musímezapočítatn i krát celkováplochan=n n 14 (=N 14 ) průměrnýpočetobyvatelnakm 2 x= in ix i i n i = i n i(y i /n i ) i = y i n n =ȳ Jdizpětktabulce
46 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 77(173) případ s vahami- příklad nerovnoměrnost rozmístění obyvatel v republice, ale údaje jen podle krajů potřebovalibychomprokaždýjednotlivýkm 2 znátpočet obyvatel zde žijících známejenpočtyobyvately i vkrajícharozlohukrajůn i předpokládáme rovnoměrné rozmístění uvnitř kraje, tedy x i =y i /n i obyvatelnakaždýkm 2 vi-témkraji každoutakovouhustotux i musímezapočítatn i krát celkováplochan=n n 14 (=N 14 ) průměrnýpočetobyvatelnakm 2 x= in ix i i n i = i n i(y i /n i ) i = y i n n =ȳ Jdizpětktabulce
47 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 78(173) Lorenzova křivka: obyvatelé krajů, vztaženo k rozloze + Lorenzova křivka pro obyvatel(rozloha) (Gini=0.29) Jdi ke grafu okresů Jdi zpět k tabulce
48 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 79(173) Lorenzova křivka: obyvatelé okresů, vztaženo k rozloze Lorenzova křivka pro obyvatel(rozloha) (Gini=0.334) Jdizpětkegrafukrajů
49 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 80(173) poznámky hrubší hodnocení(kraje, nikoliv okresy) znamená menší hodnotu Giniho indexu! nezáleží na zvolených jednotkách navodorovnéosejdeoumístěnívřaděodnejchudšíchk nejbohatším označmekumulativnísoučtyn i = k j=1 n j nasvisléosejdeopodílnabohatství označmekumulativnísoučtyodnejchudšíchy i = i j=1 y j prozajímavost:n k =n,rozdělujesebohatstvíy k vevšechpřípadechjepořadísčítancůdánopořadím hustot x i = y i n i (např.obyvatel/rozloha)
50 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 80(173) poznámky hrubší hodnocení(kraje, nikoliv okresy) znamená menší hodnotu Giniho indexu! nezáleží na zvolených jednotkách navodorovnéosejdeoumístěnívřaděodnejchudšíchk nejbohatším označmekumulativnísoučtyn i = k j=1 n j nasvisléosejdeopodílnabohatství označmekumulativnísoučtyodnejchudšíchy i = i j=1 y j prozajímavost:n k =n,rozdělujesebohatstvíy k vevšechpřípadechjepořadísčítancůdánopořadím hustot x i = y i n i (např.obyvatel/rozloha)
51 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 80(173) poznámky hrubší hodnocení(kraje, nikoliv okresy) znamená menší hodnotu Giniho indexu! nezáleží na zvolených jednotkách navodorovnéosejdeoumístěnívřaděodnejchudšíchk nejbohatším označmekumulativnísoučtyn i = k j=1 n j nasvisléosejdeopodílnabohatství označmekumulativnísoučtyodnejchudšíchy i = i j=1 y j prozajímavost:n k =n,rozdělujesebohatstvíy k vevšechpřípadechjepořadísčítancůdánopořadím hustot x i = y i n i (např.obyvatel/rozloha)
52 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 80(173) poznámky hrubší hodnocení(kraje, nikoliv okresy) znamená menší hodnotu Giniho indexu! nezáleží na zvolených jednotkách navodorovnéosejdeoumístěnívřaděodnejchudšíchk nejbohatším označmekumulativnísoučtyn i = k j=1 n j nasvisléosejdeopodílnabohatství označmekumulativnísoučtyodnejchudšíchy i = i j=1 y j prozajímavost:n k =n,rozdělujesebohatstvíy k vevšechpřípadechjepořadísčítancůdánopořadím hustot x i = y i n i (např.obyvatel/rozloha)
53 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 80(173) poznámky hrubší hodnocení(kraje, nikoliv okresy) znamená menší hodnotu Giniho indexu! nezáleží na zvolených jednotkách navodorovnéosejdeoumístěnívřaděodnejchudšíchk nejbohatším označmekumulativnísoučtyn i = k j=1 n j nasvisléosejdeopodílnabohatství označmekumulativnísoučtyodnejchudšíchy i = i j=1 y j prozajímavost:n k =n,rozdělujesebohatstvíy k vevšechpřípadechjepořadísčítancůdánopořadím hustot x i = y i n i (např.obyvatel/rozloha)
54 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 80(173) poznámky hrubší hodnocení(kraje, nikoliv okresy) znamená menší hodnotu Giniho indexu! nezáleží na zvolených jednotkách navodorovnéosejdeoumístěnívřaděodnejchudšíchk nejbohatším označmekumulativnísoučtyn i = k j=1 n j nasvisléosejdeopodílnabohatství označmekumulativnísoučtyodnejchudšíchy i = i j=1 y j prozajímavost:n k =n,rozdělujesebohatstvíy k vevšechpřípadechjepořadísčítancůdánopořadím hustot x i = y i n i (např.obyvatel/rozloha)
55 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 80(173) poznámky hrubší hodnocení(kraje, nikoliv okresy) znamená menší hodnotu Giniho indexu! nezáleží na zvolených jednotkách navodorovnéosejdeoumístěnívřaděodnejchudšíchk nejbohatším označmekumulativnísoučtyn i = k j=1 n j nasvisléosejdeopodílnabohatství označmekumulativnísoučtyodnejchudšíchy i = i j=1 y j prozajímavost:n k =n,rozdělujesebohatstvíy k vevšechpřípadechjepořadísčítancůdánopořadím hustot x i = y i n i (např.obyvatel/rozloha)
56 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 80(173) poznámky hrubší hodnocení(kraje, nikoliv okresy) znamená menší hodnotu Giniho indexu! nezáleží na zvolených jednotkách navodorovnéosejdeoumístěnívřaděodnejchudšíchk nejbohatším označmekumulativnísoučtyn i = k j=1 n j nasvisléosejdeopodílnabohatství označmekumulativnísoučtyodnejchudšíchy i = i j=1 y j prozajímavost:n k =n,rozdělujesebohatstvíy k vevšechpřípadechjepořadísčítancůdánopořadím hustot x i = y i n i (např.obyvatel/rozloha)
57 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 81(173) výpočet v případě vah kumulativnísoučtyn i = k j=1 n j, Y i = k j=1 Y j střednídiferenceprůměrnýchpočtůobyvatelnakm 2 (hustot) = 1 n 2 k = 1 n 2 k i=1j=1 i=1j=1 G= k 1 2ȳ = k n i n j x i x j = 1 ( n t ) 2 k k i=1j=1 n i n j y i n i y j k n j y i n i y j = 2 k 1 n 2 (N i Y i+1 N i+1 Y i ) i=1 i=1 ( Ni N k Y i+1 Y k N i+1 N k Y i Y k Lorenzova křivka spojuje body Jdizpětktabulcedat ) [ ] Ni N k ; Y i Y k n j
58 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 81(173) výpočet v případě vah kumulativnísoučtyn i = k j=1 n j, Y i = k j=1 Y j střednídiferenceprůměrnýchpočtůobyvatelnakm 2 (hustot) = 1 n 2 k = 1 n 2 k i=1j=1 i=1j=1 G= k 1 2ȳ = k n i n j x i x j = 1 ( n t ) 2 k k i=1j=1 n i n j y i n i y j k n j y i n i y j = 2 k 1 n 2 (N i Y i+1 N i+1 Y i ) i=1 i=1 ( Ni N k Y i+1 Y k N i+1 N k Y i Y k Lorenzova křivka spojuje body Jdizpětktabulcedat ) [ ] Ni N k ; Y i Y k n j
59 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 81(173) výpočet v případě vah kumulativnísoučtyn i = k j=1 n j, Y i = k j=1 Y j střednídiferenceprůměrnýchpočtůobyvatelnakm 2 (hustot) = 1 n 2 k = 1 n 2 k i=1j=1 i=1j=1 G= k 1 2ȳ = k n i n j x i x j = 1 ( n t ) 2 k k i=1j=1 n i n j y i n i y j k n j y i n i y j = 2 k 1 n 2 (N i Y i+1 N i+1 Y i ) i=1 i=1 ( Ni N k Y i+1 Y k N i+1 N k Y i Y k Lorenzova křivka spojuje body Jdizpětktabulcedat ) [ ] Ni N k ; Y i Y k n j
60 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 82(173) příklad Pavlík, Kühnl: str. 114(okresy středočeského kraje) Okres plocha[km 2 ] obyvatel hustotanakm 2 i n i y i x i BN ,2 RA ,7 PB ,2 KH ,4 MB ,9 NB ,1 BE ,5 KO ,4 PZ ,9 ME ,8 PH ,0 KL ,2 AB ,0 celkem ,3
61 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 83(173) příklad Pavlík, Kühnl: str. 114 Lorenzova křivka pro obyvatel(rozloha) (Gini=0.566)
charakteristiky polohy v geografii/demografii Statistika míry nerovnoměrnosti charakteristiky polohy v geografii/demografii(2)
Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara 16. října 2007 1(173) char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka
literatura Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 cvičení, zápočet, zkouška přehled témat
1(254) úvod základní pojmy příklady variační řada charakteristiky polohy 2(254) Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara
literatura Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2010/2011
úvod základní pojmy příklady variační řada charakteristiky polohy Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2010/2011 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara (naposledy
Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2008/2009
1(258) Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2008/2009 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara 12. ledna 2009 Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2008/2009 úvod
literatura Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2008/2009 cvičení, zápočet, zkouška přehled témat
1(258) úvod základní pojmy příklady variační řada charakteristiky polohy 2(258) Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2008/2009 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara
Příloha č Tabulky a grafy porovnání výsledků z přezkoumání hospodaření za období let 2008 až 2012, obcí, MČ, DSO
Příloha č. 10 - Tabulky a grafy porovnání výsledků z přezkoumání hospodaření za období let 2008 až 2012, obcí, MČ, DSO Tabulka porovnání výsledků z přezkoumání hospodaření za období let 2008 2012 závěr
PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy
PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy Tabulka doporučených mezd pro Jihomoravský kraj 20 404 121 24 347 144 26 808 158 21 681 126 26 547
PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy
PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy Tabulka doporučených mezd pro Hlavní město Praha horní hranice horní hranice 27 047 155 27 668 166
Přehled průběhu pozemních komunikací v jednotlivých krajích ČR
Přehled průběhu pozemních komunikací v jednotlivých ích ČR probíhá v ích Plzeňský Ústecký Zlínský Dálnice D1 X X X X X X X Dálnice D11 X X X X Dálnice D2 X Dálnice D3 X X Dálnice D5 X X Dálnice D8 X X
Věková struktura obyvatelstva
Věková struktura obyvatelstva Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy
Výnosy z kmenových včelstev v kg Sektor Počet Počet včelstev. k 1.5. k 31.10. a 1 2 3 4 5 6 7. 44 62 9,68 0,097 600,0 6,00 Ostatní 0,00
0 sumární sestava kraj: Hlavní město Praha.0.0 Sektor včelstev k.. k.0. a, 0,0 00,0,00 0 0 0 0,00 0,000 0,0,00 0, 0,,0,00 0 0, 0, 0,0,00, 0,,0,00 včelstev 0 včelstev včelstev 0 0 0 Vykoupeno medu v kg
literatura Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2011/2012
úvod základní pojmy příklady variační řada charakteristiky polohy Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2011/2012 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara (naposledy
Mortalita zhoubný novotvar hrtanu, průdušnice a průdušky (C32-C34)
Mortalita zhoubný novotvar hrtanu, průdušnice a průdušky (C32-C34) Zpracoval: Mortalita zhoubný novotvar hrtanu, průdušnice a průdušky (C32-C34): Shrnutí Definice: Počet zemřelých dle vybrané skupiny příčin
Mortalita - ostatní příčiny
Mortalita - ostatní příčiny Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity
Mortalita zhoubný novotvar žaludku (C16) kraj Vysočina
Mortalita zhoubný novotvar žaludku (C16) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz
Mortalita chronických nemocí dolní části dýchacího ústrojí (J40 J47)
Mortalita chronických nemocí dolní části dýchacího ústrojí (J4 J47) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut
Mortalita onemocnění ledvin (N00 N29) kraj Vysočina
Mortalita onemocnění ledvin (N N29) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy
Mortalita dopravní nehody (V01 V99)
Mortalita dopravní nehody (V1 V99) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Evropská Institute unieof Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a
Regionální zpravodajství NZIS Celková mortalita kraj Vysočina Regionální zpravodajství NZIS
Celková mortalita kraj Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity
Mortalita Alzheimerovy nemoci, demence a senility (G30, F00 F07)
Mortalita Alzheimerovy nemoci, demence a senility (G3, F F7) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky
Mortalita - nehody (V01 X59)
Mortalita - nehody (V1 X59) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity
Statistika. (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2013/2014. Karel Zvára
úvod základní pojmy nominální znak histogram variační řada medián míry polohy Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2013/2014 Karel Zvára karel.zvara@natur.cuni.cz, karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/
Sportovní hala 31. ZŠ Plzeň - dívky Pondělí 15. 6. 2015 číslo čas utkání soupeři skupina výsledek
Sportovní hala 31. ZŠ Plzeň - dívky Pondělí 15. 6. 2015 DB01 09:00 DB1 Zlínsky kraj - DB2 Jihočeský kraj B DB02 09:40 DB3 Liberecký kraj - DB4 Středočeský kraj B DB03 10:20 DB5 Ústecký kraj - DB6 Plzeňský
Hlášené případy pohlavních nemocí kraj Vysočina
Hlášené případy pohlavních nemocí kraj Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic Institut biostatistiky a analýz Masarykovy
JSOU REGIONY ČR Z HLEDISKA
XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách 18. 20. 6. 2014 - Hustopeče JSOU REGIONY ČR Z HLEDISKA MEZD A PLATŮ HOMOGENNÍ? PROF. ING. JIŘÍ KRAFT, CSC. TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI, EF, KEK DOC.
Kraj dojížďky. Královéhradecký. Karlovarský Ústecký Liberecký
1. Frekvence dojížďky do zaměstnání a školy Území: Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký 23 332 x 16 989 703 975 150 957 564 641 411 263 957 310 167 245 x 6 642 Středočeský kraj
Vybrané statistické metody. You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.
Vybrané statistické metody Analýza časových řad Statistická řada je posloupnost hodnot znaku, které jsou určitým způsobem uspořádány. Je-li toto uspořádání realizováno na základě časového sledu hodnot
Praha - bytové prostory
Praha - bytové prostory Praha 1 Praha 2 Garsonka 3 750 000 13 000 2 770 000 12 000 Byt 2+1 6 900 000 19 000 4 100 000 15 000 Byt 3+1 10 100 000 21 000 5 200 000 16 000 Byt 4+1 11 500 000 35 000 7 000 000
ZŠ Práčská 37, Praha 10
ZŠ Práčská 37, Praha 10 za 3. místo v Hlavním městě Praze ZŠ a MŠ Kluky za 3. místo v Jihočeském kraji ZŠ Sulíkov, okres Blansko za 3. místo v Jihomoravském kraji ZŠ praktická a ZŠ speciální Chodov za
Počet obytných místností Number of rooms
Tab. 5.2.6 Trvale obydlené byty podle období výstavby nebo a podle počtu obytných místností v krajích k 1. 3. 2001 /v %/ Permanently occupied dwellings: by period of construction or and number of rooms
DIVÁCI TV ÓČKO. O b ch o d n í p r e z e n t a c e
DIVÁCI TV ÓČKO O b ch o d n í p r e z e n t a c e CELKOVÁ SLEDOVANOST TV ÓČKO Televize Óčko vysílá už od roku 2002 a je to tak první česká tematická televize se zaměřením na hudbu a moderní lifestyle.
Stav včelařství v ČR a Zlínském kraji
Stav včelařství v ČR a Zlínském kraji 2006-2012 1. Souhrnné zhodnocení poskytnutých podpor z rozpočtu ZK. 2. Grafická ukázka poskytnutých podpor (ZK, jednotlivé okresy). 3. Statistické vyhodnocení (ČR,
Kraje v ukazatelích. Srovnání vývoje základních ukazatelů kvantitativního vývoje vzdělávání na úrovni krajů a ČR
Příloha 2 Kraje v ukazatelích Srovnání vývoje základních ukazatelů kvantitativního vývoje vzdělávání na úrovni krajů a ČR Tabulková část červen 2007 Ukazatel 1: Podíl dětí ve věku 5 let navštěvujících
Jaká je bezpečnost ve městech a v obcích? Preventivní programy a možnosti jejich využití
Jaká je bezpečnost ve městech a v obcích? Preventivní programy a možnosti jejich využití IX. Konference o bezpečnosti v obcích a městech Praha 16. dubna 2015 JUDr. Tomáš Koníček 23. 1. 2015 Základní statistické
SYSTEMATICKÉ MĚŘENÍ OBSAHU RADIONUKLIDŮ V PITNÉ VODĚ DODÁVANÉ DO VEŘEJNÝCH VODOVODŮ V ČR V ROCE 2016
SYSTEMATICKÉ MĚŘENÍ OBSAHU RADIONUKLIDŮ V PITNÉ VODĚ DODÁVANÉ DO VEŘEJNÝCH VODOVODŮ V ČR V ROCE 2016 Ing. Hana Procházková Státní úřad pro jadernou bezpečnost, Oddělení přírodních zdrojů e-mail: hana.prochazkova@sujb.cz
JEDNOTNÁ PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKA 2018 STRUKTURA PŘIHLÁŠENÝCH A SIGNÁLNÍ VÝSLEDKY
JEDNOTNÁ PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKA 18 STRUKTURA PŘIHLÁŠENÝCH A SIGNÁLNÍ VÝSLEDKY Zpracoval: Centrum pro zjišťování výsledků vzdělávání Oddělení statistiky a analýz KVĚTEN 18 % Z POČTU FYZYCKÝCH OSOB POČET UCHAZEČŮ
Než zaklepete u zaměstnavatele
Než zaklepete u zaměstnavatele Úřad práce v Pardubicích Mgr. Lucie Tvarůžková Informační den o práci a podnikání, 24. 9. 2009 Informační centrum Pardubice Region Tourism Hlavníčinnosti a služby ÚP Poskytují
STATISTIKY CR NA ÚZEMÍ JIHOMORAVSKÉHO KRAJE DO ROKU 2016
STATISTIKY CR NA ÚZEMÍ JIHOMORAVSKÉHO KRAJE DO ROKU 2016 1.1 Vývoj cestovního ruchu v rámci ČR v hromadných ubytovacích zařízeních (HUZ) v ČR 2012 15 098 817 43 278 457 2011 / 2012 - - 2013 15 407 671
Výkaz o včelařství v ČR v roce 2015 (V.1) sumární sestava - kraj: Středočeský kraj. Počet včelstev. k k
Výkaz o včelařství v ČR v roce (V.1) sumární sestava - kraj: Středočeský kraj Právnické osoby, 44 2152 4147 24,43 0,35 101 319,00 1 433,75 Včelařské kroužky 20 31 44 10,84 0,53 477,00 23,20 Včelaři, členové
Prioritní regionální silniční síť seznam úseků
Prioritní regionální silniční síť seznam úseků Oprávněnými žadateli u projektů z SC 1.1 jsou kraje nebo jimi zřízené organizace. Projekt se může týkat pouze komunikací, které jsou ve vlastnictví příslušného
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
hemoglobinu v letech
Analýza dat VZP o léčbě diabetu mellitu v České republice Data za období 2002-2006 IV. Vyšetření glykovaného hemoglobinu v letech 2002-2006 Ve spolupráci s Diabetickou asociací České republiky (DAČR) vytvořil
Praha - bytové prostory
Praha - bytové prostory Praha 1 Praha 2 Garsonka 3 690 000 13 500 2 630 000 12 500 Byt 2+1 6 700 000 20 000 3 900 000 17 000 Byt 3+1 9 900 000 22 000 5 600 000 18 000 Byt 4+1 10 110 000 30 000 7 000 000
Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí
Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí Stav 5-01, oddíl 094 za rok 2015 Statistická informace je sestavena
Návrhy dalších možností statistického zpracování aktualizovaných dat
Návrhy dalších možností statistického zpracování aktualizovaných dat Při zjišťování disparit ve fyzické dostupnosti bydlení navrhuji použití těchto statistických metod: Bag plot; Krabicové grafy a jejich
CENOVÉ MAPY ČESKÉ REPUBLIKY
str. 60 CENOVÉ MAPY ČESKÉ REPUBLIKY Ústecký Liberecký Královéhradecký Karlovarský Praha Plzeňský Středočeský Jihočeský Pardubický Jihomoravský Zlínský BYTOVÉ PROSTORY Praha 1 Praha 2 PRODEJ PRONÁJEM PRODEJ
DIVÁCI TV ÓČKO. O b ch o d n í p r e z e n t a c e
DIVÁCI TV ÓČKO O b ch o d n í p r e z e n t a c e CELKOVÁ SLEDOVANOST TV ÓČKO Televize Óčko vysílá už od roku 2002 a je to tak první česká tematická televize se zaměřením na hudbu a moderní lifestyle.
1. Mateřské škole Praha - Újezd nad Lesy
1. Mateřské škole Praha - Újezd nad Lesy za 1. místo v Hlavním městě Praze ZŠ Dačice, Neulingerova 108 za 1. místo v Jihočeském kraji ZŠ a MŠ J. Á. Komenského, Žeravice za 1. místo v Jihomoravském kraji
Rozlohy správních obvodů obsluhované dle personální obsazenosti stavebních úřadů k Rozlohy správních obvodů Kategorie a b c d SÚ celkem
Ústav územního rozvoje, Brno, A.4.5/SŘ Dotazníkové šetření a podklady pro Analýzu prvoinstanční speciální stavební úřady pro dopravní stavby Grafy.A a.c Počty stavebních úřadů podle personální obsazenosti
Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí
Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí Stav 5-01, oddíl 094 za rok 2012 Statistická informace je sestavena
Program regenerace MPR a MPZ 2018
2 760 000 8 812 000 12 570 000 11 866 000 12 802 000 10 395 690 8 214 000 9 183 000 12 864 000 19 071 000 17 739 000 16 671 000 16 616 570 25 235 000 Program regenerace MPR a MPZ 2018 Objem poskytnutých
Stavebnictví v regionech
Stavebnictví v regionech Petra Cuřínová Tisková konference, 20. dubna 2016, Brno ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD Na padesátém 81, 100 82 Praha 10 www.czso.cz 1 STAVEBNICTVÍ ČR V RÁMCI EVROPY Váhy indexu stavební
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Počet stran: 10 Datum odevzdání: 13. 5. 2016 Pavel Kubát Obsah Úvod... 3 1 Charakterizujte
Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY
Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY Statistika Statistický soubor Statistická jednotky Statistický znak STATISTIKA Vědní obor, který se zabývá hromadnými jevy Hromadné jevy
Rozdělení populace v ČR podle věku a pohlaví (v %)
tabulka č. 1 Rozdělení populace v ČR podle věku a pohlaví (v %) Populace celkem* Populace ohrožená chudobou ** Věk Celkem Muži Ženy Celkem Muži Ženy Celkem 100 100 100 100 100 100 0-15 18 32 16-24 12 13
Ústav územního rozvoje, Brno 2012, A.4.15/SŘ Dotazníkové šetření a podklady pro Analýzu 2011 prvoinstanční speciální stavební úřady pro vodní stavby 1
Ústav územního rozvoje, Brno 212, A.4.15/SŘ Dotazníkové šetření a podklady pro Analýzu 211 prvoinstanční speciální stavební úřady pro vodní stavby 1 Grafy 1.A a 1.C Počty stavebních úřadů podle personální
Úmrtnost v České a Slovenské republice a jejich krajích v letech
Úmrtnost v České a Slovenské republice a jejich krajích v letech 1996 2009 XLI. konference ČDS Česko a Slovensko ve společném státě a samostatně, podobnosti a odlišnosti Olomouc 26. 27. května 2011 Ivana
Oficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2008
Oficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2008 Jan Daneš, Helena Bartoňková, Miroslava Skovajsová Analýza dat: Ondřej Májek, Ladislav Dušek, Daniel Klimeš, Pavel Andres Úvod
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
Sociodemografické údaje auditorů
Sociodemografické údaje auditorů Pohlaví Údaje v tabulce Pohlaví Absolutní Relativní f 1793 54,09 % m 1522 45,91 % Údaje v grafech 26. 10. 2015 3 z 20 2014 RA Copyright reklamni-auditor.cz Věk Údaje v
DIVÁCI TV ÓČKO. O b ch o d n í p r e z e n t a c e
DIVÁCI TV ÓČKO O b ch o d n í p r e z e n t a c e DIVÁCI NETERESTRICKÝCH TV DENNÍ SLEDOVANOST 385 tis. 371 tis. 367 tis. 364 tis. 265 tis. 164 tis. 143 tis. 137 tis. 118 tis. 107 tis. 84 tis. 58 tis. 48
Základní škola Ruda nad Moravou. Označení šablony (bez čísla materiálu): EU-OPVK-PV-ZCH Česká Republika. Poloha a obyvatelstvo. Mgr. Helena VIII.
Označení šablony (bez čísla materiálu): EU-OPVK-PV-ZCH Česká Republika Číslo mate riálu 1. 12.3.2012 2. 15.3.2012 3. 19.3.2012 Datum Třída Téma hodiny Ověřený materiál - název Téma, charakteristika utor
Přehled epidemiologie zhoubných novotvarů kromě nemelanomových kožních (C00 C97 bez C44)
Přehled epidemiologie zhoubných novotvarů kromě nemelanomových kožních (C00 C97 bez C44) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the
charakteristiky variability Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 směrodatná odchylka rozptyl(variance)
Statistika MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 007/008 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara 8. října 007 18) charakteristiky variability charakteristiky tvaru závislost dvojice
Souhrn údajů statistických částí Zpráv o činnosti certifikovaných ICM v ČR za rok 2014
Souhrn údajů statistických částí Zpráv o činnosti certifikovaných v ČR za rok 2014 Souhrn údajů statistických částí Zpráv o činnosti certifikovaných v ČR za rok 2014 Souhrn údajů statistických částí zpráv
ČTENÁŘI BEZPLATNÝCH TITULŮ MEDIÁLNÍ SKUPINY MAFRA
ČTENÁŘI BEZPLATNÝCH TITULŮ MEDIÁLNÍ SKUPINY MAFRA CELKOVÁ ČTENOST A NÁKLAD Deník Metro 1 277 000 ČTENÁŘŮ V DELŠÍM OBDOBÍ Týdeník 5plus2 1 813 000 ČTENÁŘŮ V DELŠÍM OBDOBÍ Inzertní kombinace XXL Kombi 2
2.2.2 Zavedení procesní inovace
2.2.2 Zavedení procesní inovace V ČR v období inovovaly podniky nejvíce v rámci procesní inovace podpůrné činnosti (67,6 % ze všech podniků s procesní inovací). Metody výroby v ČR inovovalo 58,6 % a metody
Karcinom děložního hrdla v ČR - novinky - Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita
Karcinom děložního hrdla v ČR - novinky - Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita IT infrastruktura pro monitoring ZN cervixu 14 regional coordination offices Health care facilities
NEZAMĚSTNANOST V KARLOVARSKÉM KRAJI K
NEZAMĚSTNANOST V KARLOVARSKÉM KRAJI K 31. 1. 2014 Karlovarský kraj dosáhl k 31. 1. 2014 čtvrtý nejvyšší podíl nezaměstnaných v České republice. Podíl nezaměstnaných činil v Karlovarském kraji 9,69 %. Oproti
Konkurenceschopnost krajů České republiky. Jana Kouřilová Karolína Pelantová Katedra regionálních studií, NF VŠE, Praha
Konkurenceschopnost krajů České republiky Jana Kouřilová Karolína Pelantová Katedra regionálních studií, NF VŠE, Praha Cílem příspěvku je zhodnotit konkurenceschopnost krajů České republiky pomocí britské
Příjemci podle typu žadatele
Program Podpora obnovy KP prostřednictvím ORP 28 Příjemci příspěvku podle typu žadatele Typ žadatele Počet, náboženská společnost, židovská () 27 fyzická osoba () 52 fyzická osoba podnikající () 7, příspěvková
Informace o stavu bodového systému v České republice PŘESTUPKY A TRESTNÉ ČINY III. Q O 070 Odbor kabinet ministra O 072 Oddělení tiskové
Informace o stavu bodového systému v České republice PŘESTUPKY A TRESTNÉ ČINY I 2014 O 070 Odbor kabinet ministra O 072 Oddělení tiskové OBSAH Návod Ministerstva dopravy Jak nedostat body... 3 Souhrn a
Přehled nezaměstnanosti čerstvých absolventů oborů vzdělání s výučním listem podle skupin oborů v jednotlivých krajích za období let
Přehled nezaměstnanosti čerstvých absolventů oborů vzdělání s výučním listem podle skupin oborů v jednotlivých krajích za období let 2015-2019 Na základě opatření uvedených v Dlouhodobém záměru vzdělávání
Národní strategie bezpečnosti silničního provozu leden Informace o plnění základních strategických a dílčích cílů
Národní strategie bezpečnosti silničního provozu 2011-2020 Informace o plnění základních strategických a dílčích cílů 19.2.2015 Obsah 1. Úvod... 4 1.1 Národní databáze... 4 2. Strategické cíle... 5 2.1
NZÚ Výzva pro rodinné domy Přehled žádostí dle počtu opatření a objemu podpory OBLAST PODPORY
NZÚ Výzva pro rodinné domy 1. 4. 15. 7. 2015 Přehled žádostí dle počtu opatření a objemu podpory OBLAST PODPORY Počet Průměrná Podpora [Kč] opatření podpora [Kč] A.0 - zateplení (dílčí opatření úspora
Metodologické přístupy khodnocení regionálních disparit. Libuše Svatošová Ivana Boháčková
Metodologické přístupy khodnocení regionálních disparit Libuše Svatošová Ivana Boháčková Rovnoměrný rozvoj regionů Široký komplex procesů, jejichž cílem je dosažení pozitivních změn v ekonomické, sociální
Doporučení pro stanovení rozmezí mezd/platů v projektech OP VK
I N V E S T I C E D O R O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í Doporučení pro stanovení rozmezí mezd/platů v projektech OP VK Jednou z podmínek čerpání finančních prostředků z Operačního programu Vzdělávání pro
REGISTR KONTAMINOVANÝCH PLOCH
REGISTR KONTAMINOVANÝCH PLOCH Podle zákona č. 156/1998 Sb., o hnojivech, ve znění pozdějších předpisů, provádí ÚKZÚZ v rámci agrochemického zkoušení zemědělských půd (AZZP) také sledování obsahů rizikových
Počet lůžek v krajích 31.12. 2012
Tabulky: Tabulka 1: Vysočina - ubytovací kapacity... 3 Tabulka 2: Hromadná ubytovací zařízení - Kraje 212... 4 Tabulka 3: Počet hostů - Vysočina... 4 Tabulka 4: Počet hostů - Kraje... 6 Tabulka 5: Hosté
Ing. Eva Hamplová, Ph.D. Ing. Jaroslav Kovárník, Ph.D.
XX. MEZINÁRODNÍ KOLOKVIUM O REGIONÁLNÍCH VĚDÁCH REGIONÁLNÍ DISPARITY KONCENTRACE AKTIVNÍCH PODNIKATELSKÝCH JEDNOTEK V ČESKÉ REPUBLICE V LETECH 2010-2016 REGIONAL DISPARITIES OF CONCENTRATION OF ACTIVE
Ústřední kontrolní a zkušební ústav zemědělský v Brně Odbor bezpečnosti krmiv a půdy REGISTR KONTAMINOVANÝCH PLOCH
Ústřední kontrolní a zkušební ústav zemědělský v Brně Odbor bezpečnosti krmiv a půdy REGISTR KONTAMINOVANÝCH PLOCH 1990-2008 Zpracoval: Ing. Ladislav Kubík, Ph.D. Schválil: Mgr. Šárka Poláková, Ph.D. vedoucí
Krajská pobočka Úřadu práce ČR v Brně. Měsíční statistická zpráva
Krajská pobočka Úřadu práce ČR v Brně Měsíční statistická zpráva duben 2018 Zpracovali: Mgr. Tomáš Řepa, Ph.D. RNDr. Eva Toušková http://portal.mpsv.cz/upcr/kp/jhm/statistiky Informace o nezaměstnanosti
Výsledky zmapování regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení
Výsledky zmapování regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení Martina Mikeszová Oddělení ekonomické sociologie, tým socioekonomie bydlení DC001 Cíl: Kvantifikace a deskripce vývoje finanční
Výběrová (hodnoticí) kritéria pro projekty přijímané v rámci LXIV. výzvy Operačního programu Životní prostředí Prioritní osa 3
Výběrová (hodnoticí) kritéria pro projekty přijímané v rámci LXIV. výzvy Operačního programu Životní prostředí Prioritní osa 3 ZVEŘEJNĚNO DNE 30. 1. 2015 Výběrová (hodnoticí) kritéria v Operačním programu
DISPARITY KRAJŮ ČR. Pavla Jindrová Univerzita Pardubice, Fakulta ekonomicko-správní, Ústav matematiky
DISPARITY KRAJŮ ČR Pavla Jindrová Univerzita Pardubice, Fakulta ekonomicko-správní, Ústav matematiky Abstract: The Czech Republic is structured among 14 regions (NUTS3). The comparison among regions of
Ceny nemovitostí v Jihomoravském kraji v letech 1998 až 2005
Ceny nemovitostí v Jihomoravském kraji v letech 1998 až 25 Od roku 1997 spolupracuje Ministerstvo financí a Český statistický úřad na systému monitorování cen nemovitostí v ČR. Na základě zákona 151/1997
Základní statistické údaje o trestné činnosti v roce 2012
Policejní prezidium 15. 1. 2013 Základní statistické údaje o trestné činnosti v roce 2012 plk. JUDr. Václav Kučera 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Graf č. 1.:... 3. Srovnání dosavadního počtu vykázání v jednotlivých letech:... 3. Graf 2.:... 3
Obsah Graf č. 1.:... 3 Srovnání dosavadního počtu vykázání v jednotlivých letech:... 3 Graf 2.:... 3 Srovnání jednotlivých krajů 1.1.2007 31.12.2011:... 3 Přehled počtu vykázání v jednotlivých krajích
Lékaři, stomatologové a farmaceuti podle hlavního oboru činnosti (fyzické osoby) v roce 2001
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 16. 12. 2002 61 Lékaři, stomatologové a farmaceuti podle hlavního oboru činnosti (fyzické osoby) v roce 2001 Řada lékařů
Produkce a nakládání s odpady. v roce 2010. Ing. Jiří Hrbek. Ing. Miloslava a Veselá. prostředí ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD. www.czso.
Produkce a nakládání s odpady v roce 2010 Ing. Jiří Hrbek Ing. Miloslava a Veselá Odbor statistiky ti tik zemědělství, lesnictví a životního prostředí Statistické zjišťování o odpadech (Odp 5-01) Produkce
Požadovaná podpora Kč. Podíl výsledné podpory v rámci 1. výzvy Opatření 3.1 OP RLZ. Podíl schválených projektů v rámci 1. výzvy Opatření 3.
Schválené projekty v rámci 1. výzvy pro Opatření 3.1 OP RLZ Zkvalitňování vzdělávání ve školách a školských zařízeních a rozvoj podpůrných systémů ve vzdělávání Počet schválených projektů 21 153 408 986,00
Sankce EU vůči Rusku. Závěrečná zpráva. Září 2014
Sankce EU vůči Rusku Závěrečná zpráva Září 2014 Hlavní zjištění 82 % dotázaných ví o sankcích EU vůči Rusku. Častěji jsou informováni muži, lidé nad 0 let, s maturitou nebo VŠ a lidé, kteří se zajímají
Odměňování v českém zdravotnictví v r. 2017
Odměňování v českém zdravotnictví v r. 217 Národní zdravotnický informační systém ČR (NZIS) Program statistických zjišťování resortu zdravotnictví - Sekce ekonomická NZIS Report č.2 (7/218) Připravil autorský
Postavení venkova v krajích České republiky
Postavení venkova v krajích České republiky Úvod 1. Vymezení venkova Obsah publikací 2. Venkovský a městský prostor v kraji 2.1. Území, sídelní struktura, dostupnost 2.2. Obyvatelstvo 2.3. Ekonomika 2.4.
ČTENÁŘI BEZPLATNÝCH TITULŮ MEDIÁLNÍ SKUPINY MAFRA
ČTENÁŘI BEZPLATNÝCH TITULŮ MEDIÁLNÍ SKUPINY MAFRA CELKOVÁ ČTENOST A NÁKLAD Deník Metro 1 229 000 ČTENÁŘŮ CELKEM Týdeník 5plus2 1 777 000 ČTENÁŘŮ CELKEM Inzertní kombinace XXL Kombi 2 589 000 ČTENÁŘŮ CELKEM
Přehledové tabulky pro jednotlivé kraje:
Přehled nezaměstnanosti čerstvých absolventů oborů vzdělání s výučním listem podle skupin oborů v jednotlivých krajích za období let 2014-2018 Na základě opatření uvedených v Dlouhodobém záměru vzdělávání
MONITORING ČERPÁNÍ DOTACÍ EU V PROGRAMOVÉM OBDOBÍ Březen 2018 (data k 1.3.)
MONITORING ČERPÁNÍ DOTACÍ EU V PROGRAMOVÉM OBDOBÍ 214 22 Březen 218 (data k 1.3.) Miliardy Kč Čerpání dotací EU v České republice Graf 1 Celkový počet podaných a schválených žádostí o podporu v jednotlivých
Lékaři, stomatologové a farmaceuti podle hlavního oboru činnosti (fyzické osoby) v roce 2002
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 6.11.2003 65 Lékaři, stomatologové a farmaceuti podle hlavního oboru činnosti (fyzické osoby) v roce 2002 Řada lékařů
MONITORING ČERPÁNÍ DOTACÍ EU V PROGRAMOVÉM OBDOBÍ Listopad 2018 (data k 1.11.)
MONITORING ČERPÁNÍ DOTACÍ EU V PROGRAMOVÉM OBDOBÍ 214 22 Listopad 218 (data k 1.11.) Miliardy Kč Čerpání dotací EU v České republice Graf 1 Celkový počet podaných a schválených žádostí o podporu v jednotlivých
Epidemiologie zhoubného novotvaru průdušnice, průdušky a plíce (C33, C34)
Epidemiologie zhoubného novotvaru průdušnice, průdušky a plíce (C33, C34) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic