POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS



Podobné dokumenty
MEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC

FAKTORY PŮSOBÍCÍ NA CESTUJÍCÍ V DOPRAVNÍM SYSTÉMU FACTORS WHICH HAVE EFFECT ON PASSENGERS IN TRANSPORT SYSTEM

PENĚŽNÍ VYDÁNÍ NA DOPRAVU V ČR MONETARY TRANSPORT EXPENSES IN CZECH REPUBLIC

MODEL ZAMĚSTNANOSTI A PŘEPRAVY

ENGELOVA KŘIVKA V DOPRAVĚ

VLIV VYBRANÝCH FAKTORŮ NA DOPRAVNÍ SYSTÉM INFLUENCE OF CHOICE FACTORS ON TRANSPORT SYSTEM

Osobní železniční přeprava v EU a její

ELASTICITA POPTÁVKY V DOPRAVĚ A PRŮMĚRNÝCH MEZD ZAMĚSTNANCŮ DEMAND ELASTICITY IN TRANSPORT AND ELASTICITY OF AVERAGE EMPLOYEE WAGES

MODELOVÁNÍ CENOVÉ ELASTICITY POPTÁVKY PO VJEZDU NA AUTOBUSOVÉ NÁDRAŽÍ MODELLING OF PRICE DEMAND ELASTICITY FOR ENTRY TO BUS TERMINAL

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie

POŽADAVKY UŽIVATELE DOPRAVNÍHO SYSTÉMU USER REQUIREMENTS TRANSPORT SYSTEM

OBECNÝ MODEL ODSTAVNÉHO POPLATKU NA AUTOBUSOVÉM NÁDRAŽÍ PRO SOUKROMÉHO VLASTNÍKA GENERAL PARKING FEE MODEL ON BUS TERMINAL FOR PRIVATE OWNER

METODY HODNOCENÍ MĚSTSKÉ HROMADNÉ DOPRAVY

SIMULACE PRÁCE VEŘEJNÉHO LOGISTICKÉHO CENTRA SIMULATION OF FREIGHT VILLAGE WORKING

IDS V ČESKÉ REPUBLICE - SROVNÁNÍ A ZVLÁŠTNOSTI INTEGRATED TRANSPORT SYSTEMS IN THE CZECH REPUBLIC COMPARISONS AND PECULIARITIES

BENEFITY DOPRAVNÍHO SYSTÉMU BENEFITS OF TRANSPORT SYSTEM

Regrese. používáme tehdy, jestliže je vysvětlující proměnná kontinuální pokud je kategoriální, jde o ANOVA

PRAXE A PŘÍNOSY INDEXOVÉHO BENCHMARKINGU PRACTISE AND BENEFITS OF INDEX BENCHMARKING

PREDIKCE DÉLKY KOLONY V KŘIŽOVATCE PREDICTION OF THE LENGTH OF THE COLUMN IN THE INTERSECTION

KRITICKÁ MÍSTA V TECHNOLOGICKÉM PROCESU PŘÍLEŽITOSTNÉ OSOBNÍ SILNIČNÍ DOPRAVY

PROBLEMATIKA VEDENÍ TRAS LINEK LINE ROUTING PROBLEMATIC

1. ÚVOD. Vladislav Křivda 1

INOVAČNÍ TECHNOLOGIE V PŘEKLÁDCE KONTEJNERŮ V NÁMOŘNÍCH PŘÍSTAVECH DEVELOP A NOVEL MARITIME CONTAINER TRANSPORT SYSTEM

ORGANIZAČNÍ STRUKTURA INTEGROVANÝCH DOPRAVNÍCH SYSTÉMŮ A KONTROLNÍ SYSTÉM DOPRAVNÍ OBSLUŽNOSTI

MAPOVÉ PODKLADY A VYUŽITÍ VÝPOČETNÍ TECHNIKY A GISU PRO TVORBU TRAS LINEK MAP BASIS AND USING OF COMPUTERS AND GIS FOR TRANSPORT LINE DESIGN

NÁVRH MODELU VJEZDOVÉHO POPLATKU NA AUTOBUSOVÉ NÁDRAŽÍ PROPOSAL OF THE ENTRANCE FEE MODEL TO THE BUS TERMINAL

2.5 Frekvence vyjížďky, denní vyjížďka podle času stráveného na cestě

Plánování experimentu

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

IMPORTANT FACOTRS FOR DEMAND FOR PUBLIC TRANSPORTATION OF WHEELCHAIRS

Korelační a regresní analýza

Univerzita Karlova v Praze Centrum pro otázky životního prostředí U Kříže Praha 5 ředitel: prof. RNDr. Bedřich Moldan, CSc.

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z tematického okruhu 1 (Logistika)

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Dopravní fakulta Jana Pernera Jan Perner

4EK211 Základy ekonometrie

VYBRANÉ PŘEPRAVY A ULOŽENÍ ZBOŽÍ V PŘEPRAVNÍ JEDNOTCE THE SELECTED TRANSPORTATION OF SPECIAL INTERMODAL UNITS

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

{ } ( 2) Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

Zápis z jednání pracovní skupiny projektu DOPSIT

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

ZJIŠTĚNÍ ÚČINNOSTI ZAŘÍZENÍ PRO PROVOZNÍ INFORMACE V OBCI KOKORY

INFLUENCE OF SPEED RADAR SIGN ON VELOCITY CHANGE IN THE SELECTED LOCATION

NEW TRANSPORT TECHNOLOGY - BUSES ON CALL

4EK211 Základy ekonometrie

KRITICKÁ MÍSTA V NÁKLADNÍ ŽELEZNIČNÍ DOPRAVĚ CRITICAL POINTS IN CARGO RAILROAD TRANSPORT

TECHNIKA UMĚLÝCH PROMĚNNÝCH V PRŮŘEZOVÉ ANALÝZE A V MODELECH ČASOVÝCH ŘAD

Dopravní fakulta Jana Pernera

4EK211 Základy ekonometrie

Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči

Tomáš Karel LS 2012/2013

KRITICKÉ OBLASTI V PROVOZOVÁNÍ MĚSTSKÉ HROMADNÉ DOPRAVY CRITICAL AREAS IN OPERATION OF CITY PUBLIC TRANSPORT

TECHNOLOGICKÝ POSTUP TVORBY INTEGROVANÉHO DOPRAVNÍHO SYSTÉMU, SMLUVNÍ VZTAHY A ÚLOHA ORGANIZÁTORA

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Ekonomický a ekonometrický model. Předpoklady, formulace EKO modelu a očekávání o chování proměnných

STANOVENÍ VÝVOJE NÁKLADŮ FIXING COSTS TREND

Testy nezávislosti kardinálních veličin

ORGANIZACE A ŘÍZENÍ MĚSTSKÉ HROMADNÉ DOPRAVY

OBSERVANCE OF CONDITIONS OF ADR TRANSPORTATION IN THE CZECH REPUBLIC

Témata doktorských disertačních prací pro akademický rok 2016/17 ve studijním oboru Technologie a management v dopravě a telekomunikacích

TECHNOLOGICKÉ UKAZATELE PŘEPRAVY OSOB S OMEZENOU SCHOPNOSTÍ POHYBU V SYSTÉMU MHD

Statistika (KMI/PSTAT)

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

2009/2010 Univerzita Pardubice Dopravní fakulta Jana Pernera

PROBLEMATIKA HOMOGENIZACE DOPRAVNÍHO PROUDU V SILNIČNÍ DOPRAVĚ PROBLEMS OF HOMOGENIZATION OF TRAFFIC FLOW IN ROAD TRANSPORT

Cyklistika a doprava

4EK211 Základy ekonometrie

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X

Rozvojový projekt na rok 2007

TERRORIST ATTACKS INFLUENCE ON AIR TRANSPORT DEMAND

Zelený produkt automobilek a jeho vnímání různými generacemi českých spotřebitelů EVA JADERNÁ, MARTIN MLÁZOVSKÝ

RIZIKA SOUVISEJÍCÍ S PŘEPRAVOU NEBEZPEČNÝCH VĚCÍ V SILNIČNÍ DOPRAVĚ THE RISKS IN CONNECTION WITH ROAD TRANSPORT OF DANGEROUS MATTERS

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9. Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad. Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1

AUDIT. OBJEKT AUDITU: ZŠ a MŠ Cehnice 105,

A TREND OF INTEGRATION OF PUBLIC TRANSPORT IN THE REGION VYSOČINA

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Integrované systémy HD

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

PROPOJENÍ VĚDY, VÝZKUMU, VZDĚLÁVÁNÍ A PODNIKOVÉ PRAXE. PhDr. Dana Pokorná, Ph.D. Mgr. Jiřina Sojková, Státní zámek Sychrov,

Možnosti hodnocení modal splitu hlavních dopravních módů: příklad vybraných dálkových spojení v Česku

VZTAHY MEZI PRODUKCÍ, NÁKLADY A CENOVOU ÚROVNÍ V ZEMĚDĚLSTVÍ A NÁRODNÍM HOSPODÁŔSTVÍ

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Tomáš Karel LS 2012/2013

PROVĚŘENÍ KAPACITY KONTEJNEROVÉHO PŘEKLADIŠTĚ NA VLEČCE ZÁVODU V MLADÉ BOLESLAVI A NÁVRHY NA JEJÍ ZVÝŠENÍ

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Sever Jih Západ Plechovka Točené Sever Jih Západ Součty Plechovka Točené Součty

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

URČENÍ PŘEPOČTOVÝCH KOEFICIENTŮ SILNIČNÍCH VOZIDEL PODLE VSTUPNÍCH DOB DETERMINATION OF COEFFICIENTS OF ROAD VEHICLES ACCORDING TO ENTRY TIMES

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Mgr. Vladan Hruška, Ph.D. Mgr. Jan Píša. Univerzita Jana Evangelisty Purkyně Ústí nad Labem,

Příloha PS2 Průzkum veřejnosti v oblasti dopravy a městské mobility ve městě Přerov

Teorie časových řad Test 2 Varianta A HODNOCENÍ (max. 45 bodů z 50 možných)

Prof. Ing. Jiří Voříšek, CSc. Seminář VŠE, ČSSI a ICT UNIE

VYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE

POSOUZENÍ VYUŽITÍ METODIKY DOPRAVNÍCH ODPORŮ AN ASSESSMENT OF USING OF TRANSPORT RESISTANCES METHODOLOGY

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

Transkript:

POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS Kateřina Pojkarová Anotace:Dopravu vužívají lidé za různým účelem, mimo jiné i ke svým cestám do zaměstnání a do škol. Počet žáků a studentů ted má vliv na poptávku po veřejné dopravě. Modelováním tohoto vztahu se zabývá tento článek. Klíčová slova: doprava, školství, modelování Summar: Transport is used b people for different reason; one of them is transfer to office or school. Number of pupils and students has impact on demand for public transport. This article deals with modeling of this correlation. Ke words: transport, education, model. ÚVOD Na velikost veřejné doprav působí různé vliv od makroekonomických, jako je velikost třeba HDP, až po osobní vkus a preference jednotlivých cestujících. Na velikost poptávk po přepravě v krajích má zajisté vliv i počet dojíždějících do zaměstnání či do škol. Tento článek je zaměřen na modelování vztahu mezi velikostí veřejné doprav železniční, autobusové i městské hromadné a počtem žáků a studentů ve školách.. EKONOMETRICKÝ MODEL DOPRAV A ŠKOLSTVÍ. Ekonomický model Dá se předpokládat, že existuje vztah mezi velikostí přeprav a počtem studentů, neboť tito studenti se do škol musí nějakým způsobem dopravit. Přesto, že část jich bude chodit pěšk nebo použije kolo, či je tam dovezou rodiče autem, dá se předpokládat, že větší část k přemístění se do škol vužije v rámci města MHD, a pokud dojíždějí z jiných obcí, tak dopravu vlakovou nebo autobusovou. Ekonomický model ted bude vpadat následujícím způsobem ( MŠ, ZŠ SŠ ) = f, Ing. Kateřina Pojkarová, Ph.D., Univerzita Pardubice, Dopravní fakulta Jana Pernera, Katedra dopravního managementu, marketingu a logistik, Studentská 95, 50 Pardubice, tel.: +40 466 60 695, fax: +40 466 06 74, e-mail: katerina.pojkarova@upce.cz Pojkarová - Poptávka po veřejné dopravě v závislosti na školství v kraji 58

kde je počet přepravených cestujících, MŠ je počet dětí v mateřských školkách, ZŠ je počet žáků na základních školách, SŠ je počet studentů na gmnáziích, středních odborných školách a středních odborných učilištích (dále jen studenti na střední škole).. Ekonomicko matematický model Ekonomicko matematický model bude mít tvar kde = = = = + 0 0 0 + je počet všech přepravených cestujících veřejnou dopravou, je počet cestujících přepravených železniční dopravou, je počet cestujících přepravených autobusovou dopravou, je počet cestujících přepravených městskou hromadnou dopravou + ε + ε + ε 0 je nulová konstanta, která vjadřuje počet přepravených cestujících železniční dopravou v případě, že počet dětí v MŠ, žáků na ZŠ a studentů na SŠ je nulový, 0 je nulová konstanta, která vjadřuje počet přepravených cestujících autobusovou dopravou v případě, že počet dětí v MŠ, žáků na ZŠ a studentů na SŠ je nulový, 0 je nulová konstanta, která vjadřuje počet přepravených cestujících městskou hromadnou dopravou v případě, že počet dětí v MŠ, žáků na ZŠ a studentů na SŠ je nulový, je parametr vjadřující změnu počtu přepravených cestujících železniční dopravou v případě, že se změní počet dětí v mateřských školkách o jedno, je parametr vjadřující změnu počtu přepravených cestujících autobusovou dopravou v případě, že se změní počet dětí v mateřských školkách o jedno, je parametr vjadřující změnu počtu přepravených cestujících městskou hromadnou dopravou v případě, že se změní počet dětí v mateřských školkách o jedno, je parametr vjadřující změnu počtu přepravených cestujících železniční dopravou v případě, že se změní počet žáků na základních školách o jedno, je parametr vjadřující změnu počtu přepravených cestujících autobusovou dopravou v případě, že se změní počet dětí na základních školách o jedno, je parametr vjadřující změnu počtu přepravených cestujících městskou hromadnou dopravou v případě, že se změní počet dětí na základních školách o jedno, Pojkarová - Poptávka po veřejné dopravě v závislosti na školství v kraji 59

je parametr vjadřující změnu počtu přepravených cestujících železniční dopravou v případě, že se změní počet žáků na středních školách o jedno, je parametr vjadřující změnu počtu přepravených cestujících autobusovou dopravou v případě, že se změní počet dětí na středních školách o jedno, je parametr vjadřující změnu počtu přepravených cestujících městskou hromadnou dopravou v případě, že se změní počet dětí na středních školách o jedno, ε, ε, ε jsou náhodné proměnné. První rovnice je definiční, neboť neobsahuje žádné náhodné složk ani parametr, které je potřeba odhadnout. Tato rovnice pouze vsvituje skutečnost, že celkový počet přepravených cestujících veřejnou dopravou je dán součtem přepravených cestujících v dopravě železniční, silniční a městské hromadné.. Specifikace modelu Pokud některé rodin s malými dětmi bdlí mimo obec s mateřskou školkou a nemají auto, pak bude platit přímá závislost mezi počtem cestujících v železniční a autobusové dopravě a počtem dětí v mateřských školkách. Za předpokladu, že žáci bdlí v obci, kde nejsou základních škol, pak s počtem dětí v základních školách poroste i počet přepravených cestujících železniční i autobusovou dopravou. Přímá závislost bude existovat i mezi počtem přepravených cestujících železniční a autobusovou dopravou a počtem studentů středních škol, neboť velká část studentů navštěvuje školu, která není v místě jejich bdliště, a musí ted dojíždět. Většinu školní docházk na střední škole jsou studenti ve věku, kd nemohou sami řídit auto, a proto k dojíždění vužívají železniční a autobusovou dopravu. Počet cestujících městskou hromadnou dopravou bude přímo závislý na počtu dětí, žáků i studentů na všech tpech škol, neboť velká část z nich upouští od pěší chůze, a raději volí pohodlnější možnost jet dopravním prostředkem. Na střední škol přitom bude nejspíš jezdit víc studentů než na škol základní, neboť tto bývají v menší vzdálenosti od místa bdliště. Ještě méně bude počet cestujících městskou hromadnou dopravou závislý na počtu dětí v mateřských školkách, protože kromě toho, že mateřské škol b měl být také blízko místa bdliště, tak se zde v hojnější míře uplatňuje varianta, kd rodiče své děti do školek vozí autem. Uvedené předpoklad je možné vjádřit matematick: Pojkarová - Poptávka po veřejné dopravě v závislosti na školství v kraji 60

,, > 0 < < < < >,, > 0 > > 0.4 Kvantifikace modelu Pro odhadnutí parametrů modelu bl použit údaje publikované Českým statistickým úřadem v krajských ročenkách roku 008 (údaje ted jsou z roku 007). Tab. - Matice výběrových korelačních koeficientů Železniční doprava Autobusová doprava MHD Celkový počet cestujících MŠ 0,79 0,67 0,45 0,5 ZŠ 0,77 0,69 0,4 0,4 SŠ 0,87 0,45 0,68 0,7 Děti, žáci a studenti celkem 0,8 0,6 0,48 0,5 Zdroj: Autor Z vpočtených výběrových korelačních koeficientů je patrné, že existují přímé závislosti mezi počtem přepravených cestujících a žák a student ve školách, avšak v některých případech jde o závislost, která není statistick významná (např. počet studentů na středních školách a počet přepravených cestujících autobusovou dopravou, počet žáků na základní škole, resp. počet dětí v mateřských školách a počet cestujících v městské hromadné dopravě). Z výběrových korelačních koeficientů za souhrnné údaje vplývá, že počet cestujících je nejvíce ovlivněn počtem studentů středních škol a překvapivě také že počet dětí, žáků a studentů má největší vliv na počet cestujících v železniční dopravě. Číslo 0,5 udává, že je statistick významná (na hladině závislosti 0 %) závislost mezi počtem dětí, žáků a studentů ve školství a počtem přepravených cestujících veřejnou dopravou. Model s odhadnutými parametr má tento tvar = 506,4+,489x = 758+ 6,5x = 60,5 + 9,x,8x 0,7x 8,4x + 0,x + 0,7x +, x Pojkarová - Poptávka po veřejné dopravě v závislosti na školství v kraji 6

.5 Ekonomická a statistická verifikace Ekonomická verifikace znamená ověřit, zda předpoklad stanovené v počátečních krocích platí pro odhadnuté parametr: (,489) < (0,7) (,489), ( 0,7), (0,7) > 0 ( 0,7) < (0,7) (6,5) < (0,) (,8) < (0,) (6,5), (,8), (0,) > 0 (,) > ( 8,4) > (9,) > 0 platí platí Statistická verifikace znamená ověřit platnost modelu po stránce statistické. K tomu se používají například index determinace či F-test a t-test. Index determinace, charakterizující z jak velké části model vstihuje skutečné hodnot, jsou 0,8 pro železniční dopravu, 0,89 pro autobusovou a 0,69 pro městskou hromadnou dopravu. Tto hodnot jsou pro model dostačující. F-test potvrzují významnou závislost vsvětlované proměnné na vsvětlujících u všech rovnic, avšak individuální t-test nepotvrzují platnost použití vbraných proměnných (bereme-li v úvahu 0% hladinu spolehlivosti, pak se neprokázala nenulová hodnota,, a ). Ani ekonomická ani statistická verifikace nepotvrdila platnost modelu..6 Upravený model Na základě toho, jak bl model kvantifikován a jaké výsledk posktla verifikace, je možné navrhnout upravený a zjednodušený model, který popíše pouze závislost poptávk po dopravě na počtu středoškolských studentů. = 448,57+ 0,7x Statistická i ekonomická verifikace potvrdila platnost tohoto zjednodušeného modelu.. ZÁVĚR = 679,0+ 0,88x = 76,6 + 4,45x Velikost poptávk ve veřejné dopravě je závislá na počtu studentů ve školách. Korelační analýza potvrdila závislost i na počtu žáků základních škol a dětí v mateřských Pojkarová - Poptávka po veřejné dopravě v závislosti na školství v kraji 6

školách, avšak model sestavený na základě regresní analýza neprošel statistickou ani ekonomickou verifikací. Ze zjednodušeného modelu je vidět, že veřejná doprava se mění v závislosti na počtu středoškolských studentů. Tato změna není stejná pro všechn druh doprav. Nejpružněji reaguje na změnu v počtu studentů na středních školách poptávka po městské hromadné dopravě. Poptávka po železniční a autobusové dopravě v závislosti na počtu studentů středních škol je neelastická. Tento příspěvek vznikl za podpor výzkumného záměru MSM 0067505 Teorie dopravních sstémů. POUŽITÁ LITERATURA [] Český statistický úřad [online]. [cit. 009-0-7]. Dostupné z <http://czso.cz/csu/redakce.nsf/i/krajske_rocenk> Recenzenti: prof. Ing. Vlastimil Melichar, CSc. Univerzita Pardubice, DFJP, Katedra dopravního managementu, marketingu a logistik doc. Ing. Pavel Šaradín, CSc. Vsoká škola logistik Přerov, Katedra logistik a technických disciplín Pojkarová - Poptávka po veřejné dopravě v závislosti na školství v kraji 6