charakteristiky polohy v geografii/demografii Statistika míry nerovnoměrnosti charakteristiky polohy v geografii/demografii(2)



Podobné dokumenty
1(173) Statistika. (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008. Karel Zvára. zvara. 16.

literatura Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2010/2011

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

literatura Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2011/2012

Statistika. (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2013/2014. Karel Zvára

alternativní rozdělení Statistika binomické rozdělení bi(n, π)(2)

Pražská plošina Středolabská tabule. Benešovská pahorkatina. Hornosázavská pahorkatina

charakteristiky variability Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 směrodatná odchylka rozptyl(variance)

Státní veterinární správa České republiky. Národní referenční laboratoř pro vzteklinu Informační bulletin č. 5/2009

Věková struktura obyvatelstva

Hospitalizovaní v nemocnicích ČR 2016

Hodnocení adresného zvaní občanů do onkologických screeningových programů ČR

LISTOPAD 2009 PŘIPRAVENO PRO. ri. Heřmanova 22, PRAHA 7 Tel.: , Fax: INBOX@MARKENT.

Mortalita zhoubný novotvar hrtanu, průdušnice a průdušky (C32-C34)

Mortalita - ostatní příčiny

Mortalita Alzheimerovy nemoci, demence a senility (G30, F00 F07)

Přehled učiva matematiky 7. ročník ZŠ

Metodická pomůcka pro zřizování, rozmísťování a evidenci bodů záchrany na území České republiky

Mortalita zhoubný novotvar žaludku (C16) kraj Vysočina

Mortalita chronických nemocí dolní části dýchacího ústrojí (J40 J47)

Mortalita dopravní nehody (V01 V99)

Mortalita onemocnění ledvin (N00 N29) kraj Vysočina

Regionální zpravodajství NZIS Celková mortalita kraj Vysočina Regionální zpravodajství NZIS

Mortalita - nehody (V01 X59)

Zpracovala pracovnice KHS Středočeského kraje: Bc. Kateřina Jedličková, referentka protiepidemického odboru

Než zaklepete u zaměstnavatele

Základy biostatistiky (MD710P09) ak. rok 2008/2009

Zpracovaly pracovnice KHS Stč. kraje: MUDr. Markéta Korcinová, vedoucí protiepidemického odboru Kateřina Jedličková, referentka protiepidemického

Hlášené případy pohlavních nemocí kraj Vysočina

Pocit bezpečí obyvatel Středočeského kraje a spokojenost s činností Policie ČR ve Středočeském kraji

Dopady programového období regionální politiky EU na rozvoj českých mikroregionů PAVEL ZDRAŽIL, PETRA A PPLOVÁ

SIEĆ WSPÓŁPRACY URZĘDÓW PRACY EUROPRACA SUDETY SÍŤ SPOLUPRÁCE ÚŘADŮ PRÁCE EUROPRÁCE SUDETY

KGG/STG Statistika pro geografy

Zpracovaly pracovnice KHS Stč. kraje: MUDr. Markéta Korcinová, vedoucí protiepidemického odboru Václava Zvolská, referentka protiepidemického odboru

ROLE GEOFYZIKÁLNÍCH MĚŘENÍ V PROJEKTECH ARÚ PRAHA

Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.

Zpracovaly pracovnice KHS Stč. kraje: MUDr. Markéta Korcinová, vedoucí protiepidemického odboru Václava Zvolská, referentka protiepidemického odboru

příklad: předvolební průzkum Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 příklad: souvisí plánované těhotenství se vzděláním?

Screening kolorektálního karcinomu: silné a slabé stránky dle dostupných dat




Demografická analýza a prognóza okresu Beroun pro rok 2001

Věková struktura obyvatelstva

VYHODNOCENÍ POVODNÍ V ČERVNU 2013

Základy biostatistiky (MD710P09) ak. rok 2007/2008

Vyhodnocení činnosti KŘP Stčk za rok 2014 tisková konference Praha,

1. DÁLNIČNÍ A SILNIČNÍ SÍŤ V OKRESECH ČR

Jaká je bezpečnost ve městech a v obcích? Preventivní programy a možnosti jejich využití

Mannův-Whitneyův(Wilcoxonův) test pořadová obdoba dvouvýběrového t-testu. Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008

Aplikovaná matematika I

Regresní a korelační analýza

První v!sledky z hodnocení adresného zvaní do programu screeningu karcinomu prsu v "R

Je možná budoucnost českého zdravotnictví bez dat?

Číselné charakteristiky

Zpracovala referentka oddělení protiepidemického pro okresy Praha-východ a Praha západ KHS Stč. kraje: Václava Zvolská

Státní veterinární správa České republiky. Národní referenční laboratoř pro vzteklinu Informační bulletin č. 5/2007

Využití dat EHIS k hodnocení screeningových programů nádorových onemocnění v ČR

Hodnocení adresného zvaní občanů do onkologických screeningových programů v ČR

Financování vodárenské infrastruktury. Ing. Oldřich Vlasák

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

Oficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2008

ANALÝZA VÝSLEDKŮ ZE ZÁVĚREČNÝCH ZPRÁV O PLNĚNÍ ŠKOLNÍCH PREVENTIVNÍCH STRATEGIÍ

Hlášené případy pohlavních nemocí

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Způsoby napájení trakční sítě

Mortalita dopravní nehody (V01 V99)

Mortalita zhoubný novotvar žaludku (C16)

Poměrní ukazatelé. Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí

Mortalita - nehody (V01 X59)

Základní statistické charakteristiky

Mortalita onemocnění jater (K70 K77)

Screening karcinomu prsu: silné a slabé stránky dle dostupných dat

2. Sídelní struktura a způsob bydlení

KAPITOLA 0: MAKROEKONOMICKÝ RÁMEC ANALÝZY VÝZKUMU, VÝVOJE A INOVACÍ

O D B O R O V Ý S V A Z K O V O

Algebraické výrazy pro učební obory

Zpracovala pracovnice KHS Stč. kraje: Václava Zvolská

Matematika pro studenty ekonomie

Zpracovala referentka oddělení protiepidemického pro okresy Praha východ a Praha západ KHS Stč. kraje: Václava Zvolská


Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika?

Přehled vybraných výsledků kontrolní činnosti realizované v roce 2010 odborem hygieny výživy a předmětů běžného užívání

SCREENING KOLOREKTÁLNÍHO KARCINOMU

Státní veterinární správa České republiky. Národní referenční laboratoř pro vzteklinu Informační bulletin č. 5/2010

MATEMATIKA vyšší úroveň obtížnosti

Písemná práce k modulu Statistika

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní

Časovézměny velikostního rozložení částic a jejich depozice vdýchacím traktu. Josef Keder keder@chmi.cz

Zadání projektů z BPC2 pro letní semestr 2007/2008

možné příští úlohy statistické indukce Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 parametry odhady, statistiky populace a výběr

Analýza a vyhodnocení. zdravotního stavu. obyvatel. města TŘEBÍČ. Zdravá Vysočina, o.s. ve spolupráci se Státním zdravotním ústavem

Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008

Matematická statistika


Interpolace, aproximace

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA. VZOR PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY DO NAVAZUJÍCÍHO STUDIA Obor: Manažerská informatika

Transkript:

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 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 51,177 47,8 4177 =48,9 nikoliv [mean(c(51.1,47.8))] 51,147,8 2 =49,4 Úvod 1. října 2007 Statistika (MD360P03Z, MD360P03U)ak. rok 2007/2008 char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 64(173) charakteristiky polohy v geografii/demografii(2) char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 65(173) míry nerovnoměrnosti geografický střed bod průsečíkprůměrnézeměpisnéšířkyaprůměrnézeměpisné délky; průměry vážené velikostí sledovaného jevu geografický medián obdoba mediánu, čára,kterározdělujegeografickéobjektydodvoudisjunktních skupin hodnocenávlastnosturčíváhyobjektů uspořádáníhodnoceníznakůdánozvolenougeografickou vlastností(např. zeměpisnou délkou) 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

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 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 n j 7 14 16 10 6 3 9 3 1 5 3 x j 21 22 24 26 27 28 32 35 36 40 43 45 47 n j 4 3 3 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 sčítejme příjmy nejchudších, dokud nenasčítáme 10% z 1687 (7 108 11)/1687=158/1687=0,0937=9,37% (7 109 11)/1687=169/1687=0,1002=10,02% ujakéčástiz99osobjsmesčítalipříjmy? (78)/99=15/99=0,152=15,2% (79)/99=16/99=0,162=16,2% 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 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 n j 7 14 16 10 6 3 9 3 1 5 3 x j 21 22 24 26 27 28 32 35 36 40 43 45 47 n j 4 3 3 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 sčítejme příjmy nejchudších, dokud nenasčítáme 50% z 1687 (7 10...9 1617)/1687=836/1687=0,4956=49,56% (7 10...9 162 17)/1687=853/1687=0,5056=50,56% ujakéčástiz99osobjsmesčítalipříjmy? (7...91)/99=66/99=0,6667=66,67% (7...92)/99=67/99=0,6768=67,68% char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 68(173) příklad: tolary(rozdělení příjmů) char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 69(173) Lorenzova křivka(tolary) jaké procento získají čtyři(tj. asi 4%) nejbohatší resp. nejchudší? četnosti(celkový měsíční příjem je 1687) x j 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 n j 7 14 16 10 6 3 9 3 1 5 3 x j 21 22 24 26 27 28 32 35 36 40 43 45 47 n j 4 3 3 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 sečteme příjmy oněch čtyř nejbohatších (47454340)/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% Lorenzova křivka pro tolary (Gini=0.228)

char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 70(173) Lorenzova křivka char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 71(173) umělý příklad 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) 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 1 0,2 1 1 0,067 2 0,4 2 3 0,200 3 0,6 3 6 0,400 4 0,8 4 10 0,667 5 1,0 5 15 1,000 Lorenzova křivka pro 1:5 (Gini=0.267) Giniho koeficient koncentrace je dvojnásobkem této plochy char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 72(173) příklad- pokračování výpočet Giniho koeficientu(n = 5) 5 2 = 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 3 1 3 2 3 3 3 4 3 5 4 1 4 2 4 3 4 4 4 5 5 1 5 2 5 3 5 4 5 5 =1076710 =40/25=1,6 x=3 G= 1,6 2 3 =1,6 6 =0,267 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)

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 1 188 126 496,1 2 395,0 Středočeský kraj 1 175 254 11 014,7 106,7 Jihočeský kraj 630 006 10 056,9 62,6 Plzeňský kraj 554 537 7 561,1 73,3 Karlovarský kraj 304 602 3 314,6 91,9 Ústecký kraj 823 265 5 334,5 154,3 Liberecký kraj 430 774 3 163,0 136,2 Královéhradecký kraj 549 643 4 758,4 115,5 Pardubický kraj 507 751 4 518,6 112,4 Vysočina 511 645 6 795,6 75,3 Jihomoravský kraj 1 132 563 7 196,3 157,4 Olomoucký kraj 639 894 5 266,8 121,5 Zlínský kraj 589 839 3 963,5 148,8 Moravskoslezský kraj 1 249 290 5 427,0 230,2 celkem 1 0287 189 78 867,0 130,4 Jdizpět Jdizpětkegrafu Jdizpětkteorii 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) 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) 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 1...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

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) 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) Jdi ke grafu okresů Jdi zpět k tabulce Jdizpětkegrafukrajů 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) 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 = 1 n 2 i=1j=1 i=1j=1 G= k 1 2ȳ = n i n j x i x j = 1 ( n t ) 2 i=1j=1 n i n j y i n i y j n j y i n i y j = 2 k 1 n 2 (N i Y i1 N i1 Y i ) i=1 i=1 ( Ni N k Y i1 Y k N i1 N k Y i Y k Lorenzova křivka spojuje body ) [ ] Ni N k ; Y i Y k n j Jdizpětktabulcedat

char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 82(173) příklad Pavlík, Kühnl: str. 114(okresy středočeského kraje) char. polohy v geogr./demogr. Giniho index Lorenzova křivka Lorenzova křivka s vážením 83(173) příklad Pavlík, Kühnl: str. 114 Okres plocha[km 2 ] obyvatel hustotanakm 2 i n i y i x i BN 1443 88288 61,2 RA 930 56489 60,7 PB 1629 106266 65,2 KH 937 81890 87,4 MB 1067 109766 102,9 NB 881 94377 107,1 BE 662 79764 120,5 KO 819 99408 121,4 PZ 634 77940 122,9 ME 713 96104 134,8 PH 597 94328 158,0 KL 692 154445 223,2 AB 496 1175522 2370,0 celkem 11500 2314587 201,3 Lorenzova křivka pro obyvatel(rozloha) (Gini=0.566)