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

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

literatura Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 cvičení, zápočet, zkouška přehled témat

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

Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2008/2009

literatura Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2008/2009 cvičení, zápočet, zkouška přehled témat

Příloha č Tabulky a grafy porovnání výsledků z přezkoumání hospodaření za období let 2008 až 2012, obcí, MČ, DSO

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

Přehled průběhu pozemních komunikací v jednotlivých krajích ČR

Věková struktura obyvatelstva

Výnosy z kmenových včelstev v kg Sektor Počet Počet včelstev. k 1.5. k a ,68 0, ,0 6,00 Ostatní 0,00

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

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

Mortalita - ostatní příčiny

Mortalita zhoubný novotvar žaludku (C16) kraj Vysočina

Mortalita chronických nemocí dolní části dýchacího ústrojí (J40 J47)

Mortalita onemocnění ledvin (N00 N29) kraj Vysočina

Mortalita dopravní nehody (V01 V99)

Regionální zpravodajství NZIS Celková mortalita kraj Vysočina Regionální zpravodajství NZIS

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

Mortalita - nehody (V01 X59)

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

Sportovní hala 31. ZŠ Plzeň - dívky Pondělí číslo čas utkání soupeři skupina výsledek

Hlášené případy pohlavních nemocí kraj Vysočina

JSOU REGIONY ČR Z HLEDISKA

Kraj dojížďky. Královéhradecký. Karlovarský Ústecký Liberecký

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

Praha - bytové prostory

ZŠ Práčská 37, Praha 10

Počet obytných místností Number of rooms

DIVÁCI TV ÓČKO. O b ch o d n í p r e z e n t a c e

Stav včelařství v ČR a Zlínském kraji

Kraje v ukazatelích. Srovnání vývoje základních ukazatelů kvantitativního vývoje vzdělávání na úrovni krajů a ČR

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

SYSTEMATICKÉ MĚŘENÍ OBSAHU RADIONUKLIDŮ V PITNÉ VODĚ DODÁVANÉ DO VEŘEJNÝCH VODOVODŮ V ČR V ROCE 2016

JEDNOTNÁ PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKA 2018 STRUKTURA PŘIHLÁŠENÝCH A SIGNÁLNÍ VÝSLEDKY

Než zaklepete u zaměstnavatele

STATISTIKY CR NA ÚZEMÍ JIHOMORAVSKÉHO KRAJE DO ROKU 2016

Výkaz o včelařství v ČR v roce 2015 (V.1) sumární sestava - kraj: Středočeský kraj. Počet včelstev. k k

Prioritní regionální silniční síť seznam úseků

Míra přerozdělování příjmů v ČR

hemoglobinu v letech

Praha - bytové prostory

Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí

Návrhy dalších možností statistického zpracování aktualizovaných dat

CENOVÉ MAPY ČESKÉ REPUBLIKY

DIVÁCI TV ÓČKO. O b ch o d n í p r e z e n t a c e

1. Mateřské škole Praha - Újezd nad Lesy

Rozlohy správních obvodů obsluhované dle personální obsazenosti stavebních úřadů k Rozlohy správních obvodů Kategorie a b c d SÚ celkem

Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí

Program regenerace MPR a MPZ 2018

Stavebnictví v regionech

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

Rozdělení populace v ČR podle věku a pohlaví (v %)

Ústav územního rozvoje, Brno 2012, A.4.15/SŘ Dotazníkové šetření a podklady pro Analýzu 2011 prvoinstanční speciální stavební úřady pro vodní stavby 1

Úmrtnost v České a Slovenské republice a jejich krajích v letech

Oficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2008

Vývoj mezd ve zdravotnictví v roce odměňování podle zákona č. 143/1992 Sb., ve znění pozdějších předpisů

Sociodemografické údaje auditorů

DIVÁCI TV ÓČKO. O b ch o d n í p r e z e n t a c e

Základní škola Ruda nad Moravou. Označení šablony (bez čísla materiálu): EU-OPVK-PV-ZCH Česká Republika. Poloha a obyvatelstvo. Mgr. Helena VIII.

Přehled epidemiologie zhoubných novotvarů kromě nemelanomových kožních (C00 C97 bez C44)

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

Souhrn údajů statistických částí Zpráv o činnosti certifikovaných ICM v ČR za rok 2014

ČTENÁŘI BEZPLATNÝCH TITULŮ MEDIÁLNÍ SKUPINY MAFRA

2.2.2 Zavedení procesní inovace

Karcinom děložního hrdla v ČR - novinky - Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita

NEZAMĚSTNANOST V KARLOVARSKÉM KRAJI K

Konkurenceschopnost krajů České republiky. Jana Kouřilová Karolína Pelantová Katedra regionálních studií, NF VŠE, Praha

Příjemci podle typu žadatele

Informace o stavu bodového systému v České republice PŘESTUPKY A TRESTNÉ ČINY III. Q O 070 Odbor kabinet ministra O 072 Oddělení tiskové

Přehled nezaměstnanosti čerstvých absolventů oborů vzdělání s výučním listem podle skupin oborů v jednotlivých krajích za období let

Národní strategie bezpečnosti silničního provozu leden Informace o plnění základních strategických a dílčích cílů

NZÚ Výzva pro rodinné domy Přehled žádostí dle počtu opatření a objemu podpory OBLAST PODPORY

Metodologické přístupy khodnocení regionálních disparit. Libuše Svatošová Ivana Boháčková

Doporučení pro stanovení rozmezí mezd/platů v projektech OP VK

REGISTR KONTAMINOVANÝCH PLOCH

Počet lůžek v krajích

Ing. Eva Hamplová, Ph.D. Ing. Jaroslav Kovárník, Ph.D.

Ústřední kontrolní a zkušební ústav zemědělský v Brně Odbor bezpečnosti krmiv a půdy REGISTR KONTAMINOVANÝCH PLOCH

Krajská pobočka Úřadu práce ČR v Brně. Měsíční statistická zpráva

Výsledky zmapování regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení

Výběrová (hodnoticí) kritéria pro projekty přijímané v rámci LXIV. výzvy Operačního programu Životní prostředí Prioritní osa 3

DISPARITY KRAJŮ ČR. Pavla Jindrová Univerzita Pardubice, Fakulta ekonomicko-správní, Ústav matematiky

Ceny nemovitostí v Jihomoravském kraji v letech 1998 až 2005

Základní statistické údaje o trestné činnosti v roce 2012

Graf č. 1.: Srovnání dosavadního počtu vykázání v jednotlivých letech: Graf 2.:... 3

Lékaři, stomatologové a farmaceuti podle hlavního oboru činnosti (fyzické osoby) v roce 2001

Produkce a nakládání s odpady. v roce Ing. Jiří Hrbek. Ing. Miloslava a Veselá. prostředí ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD.

Požadovaná podpora Kč. Podíl výsledné podpory v rámci 1. výzvy Opatření 3.1 OP RLZ. Podíl schválených projektů v rámci 1. výzvy Opatření 3.

Sankce EU vůči Rusku. Závěrečná zpráva. Září 2014

Odměňování v českém zdravotnictví v r. 2017

Postavení venkova v krajích České republiky

ČTENÁŘI BEZPLATNÝCH TITULŮ MEDIÁLNÍ SKUPINY MAFRA

Přehledové tabulky pro jednotlivé kraje:

MONITORING ČERPÁNÍ DOTACÍ EU V PROGRAMOVÉM OBDOBÍ Březen 2018 (data k 1.3.)

Lékaři, stomatologové a farmaceuti podle hlavního oboru činnosti (fyzické osoby) v roce 2002

MONITORING ČERPÁNÍ DOTACÍ EU V PROGRAMOVÉM OBDOBÍ Listopad 2018 (data k 1.11.)

Epidemiologie zhoubného novotvaru průdušnice, průdušky a plíce (C33, C34)

Transkript:

1(173) Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara 16. října 2007 Úvod 1. října 2007 Statistika (MD360P03Z, MD360P03U)ak. rok 2007/2008

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 51,1+77 47,8 41+77 =48,9 nikoliv [mean(c(51.1,47.8))] 51,1+47,8 2 =49,4

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 51,1+77 47,8 41+77 =48,9 nikoliv [mean(c(51.1,47.8))] 51,1+47,8 2 =49,4

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)

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)

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)

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)

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)

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)

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)

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

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

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

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

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

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 10+8 11)/1687=158/1687=0,0937=9,37% (7 10+9 11)/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%

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 16+17)/1687=836/1687=0,4956=49,56% (7 10+...+9 16+2 17)/1687=853/1687=0,5056=50,56% ujakéčástiz99osobjsmesčítalipříjmy? (7+...+9+1)/99=66/99=0,6667=66,67% (7+...+9+2)/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) 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 (47+45+43+40)/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%

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)

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

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

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

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

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

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

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

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 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) + + + + +

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 =10+7+6+7+10 =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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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) + + ++ + + + + ++ + + + + Jdi ke grafu okresů Jdi zpět k tabulce

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

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 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 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 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 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 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 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 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 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

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

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

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 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

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) + + + + + + + + + + + + + +