3. VELIČINY UŽÍVANÉ VE STATISTICE A EKONOMICE

Podobné dokumenty
VELIČINY UŽÍVANÉ V EKONOMICE A STATISTICE

5.2 DRUHY POMĚRNÝCH ČÍSEL (UKAZATELŮ)

5.3 SHRNUTÍ LÁTKY NA POMĚRNÁ ČÍSLA, SOUVISLÝ PŘÍKLAD

Struktura nákladů vybraných výrobků rostlinné a živočišné výroby u respondentů s podvojným účetnictvím

2013 NÁKLADY A VÝNOSY VYBRANÝCH ROSTLINNÝCH A ŽIVOČIŠNÝCH VÝROBKŮ (předběžné výsledky)

2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY

NÁKLADY A VÝNOSY VYBRANÝCH ROSTLINNÝCH A ŽIVOČIŠNÝCH VÝROBKŮ (konečné výsledky)

5.2.4 POMĚRNÁ ČÍSLA SPLNĚNÍ PLÁNU

1.3 SOUČASNOST STATISTIKY

5.2.2 POMĚRNÁ ČÍSLA SROVNÁVACÍ, INDIVIDUÁLNÍ JEDNODUCHÉ INDEXY

Zemědělství a potravinářský průmysl

Srovnání údajů. Poměrná čísla Aleš Drobník strana 1

8.1.2 TABULKA SKUPINOVÁ

SHRNUTÍ LÁTKY NA POMĚRNÁ ČÍSLA, SOUVISLÝ PŘÍKLAD

Konference: POTRAVINY, ZDRAVÍ A VÝŽIVA Podtitul: BÍLKOVINY

Zemědělství a potravinářský průmysl. Údaje z vykazovaného roku. Státní ministerstvo životního prostředí a zemědělství

Chov hospodářských zvířat v Plzeňském kraji v roce 2014

V Ý R O Č N Í Z P R Á V A Z A R O K 2013

ANALÝZA VÝVOJE CEN V ZEMĚDĚLSTVÍ V ŠIRŠÍCH SOUVISLOSTECH

Využití simplexového algoritmu v projektování výroby

Vývoj CZV vybraných komodit v ČR a jejich predikce do ledna 2018

Vývoj CZV vybraných komodit v ČR a jejich predikce do srpna 2019

Vývoj CZV vybraných komodit v ČR a jejich predikce do září 2019

Rozbor hospodaření akciové společnosti ZEMASPOL Uherský Brod a.s. U Korečnice 1770, Uherský Brod k

Vývoj CZV vybraných komodit v ČR a jejich predikce do listopadu 2017

Vývoj CZV vybraných komodit v ČR a jejich predikce do dubna 2019

Vývoj CZV vybraných komodit v ČR a jejich predikce do října 2019

Výroční zpráva o výsledcích hospodaření Zemědělská akciová společnost Nivnice

Vývoj CZV vybraných komodit v ČR a jejich predikce do února 2019

Vývoj CZV vybraných komodit v ČR a jejich predikce do února 2018

VÝROČNÍ ZPRÁVA ZA ROK 2013

Graf 3.1 Hrubý domácí produkt v Královéhradeckém kraji (běžné ceny) HDP na 1 obyvatele - ČR HDP na 1 obyvatele - kraj podíl kraje na HDP ČR 4,9

2. STATISTICKÁ SLUŽBA

Ekonomické ukazatele výroby mléka. Jindřich Kvapilík VÚŽV Uhříněves, v.v.i.

Vývoj CZV vybraných komodit v ČR a jejich predikce do srpna 2018

Prezentace dat. Slovní popis a tabulky prosté Aleš Drobník strana 1

1 Indexy a časové řady. 1.1 Srovnávání ukazatelů, indexy

PEKAŘSKÁ STATISTIKA OBSAH: Jaromír Dřízal, předseda Svazu pekařů a cukrářů v ČR

Celkově ke sklizni (ha) Sklizeno ke dni aktualizace (ha)

1 mm = 0,01 dm 1 m = mm 1 mm = 0,001 m 1 km = m 1 m = 0,001 km

Digitální učební materiál

ZEMĚDĚLSKÁ ÚČETNÍ DATOVÁ SÍŤ FADN CZ. Výběrové šetření hospodářských výsledků zemědělských podniků v síti FADN CZ za rok 2010

Chov zvířat v ekologickém zemědělství. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Zemědělská fakulta, Katedra zootechnických věd

- úhyn - převod do starší kategorie

Praktické zkušenosti s managementem zemědělského podniku

Na nájemném za pozemky bylo v roce 2014 vyplaceno ,- Kč.

Zpráva o sledování ukazatelů rentability výroby mléka v ČR za rok 2014

ZEMĚDĚLSKÁ ÚČETNÍ DATOVÁ SÍŤ FADN CZ. Výběrové šetření hospodářských výsledků zemědělských podniků v síti FADN CZ za rok 2012

Odchylky jako nástroj řízení. Odchylky můžeme vyhodnocovat: a) v absolutních jednotkách (množstevních, objemových, měnových)

Přípravný kurz - Matematika

Výroční zpráva o výsledcích hospodaření Zemědělská akciová společnost Nivnice

57 LINEÁRNÍ rovnice slovní úlohy I notebook. April 21, Rozcvička

V Ý R O Č N Í Z P R Á V A

IV. Indexy a diference

VLASTNOSTI LÁTEK. Anotace: Materiál je určen k výuce přírodovědy ve 4. ročníku ZŠ. Seznamuje žáky s vlastnostmi a měřením látek.

ANALYTICKÉ INFORMACE ZEMĚDĚLSTVÍ V PARDUBICKÉM KRAJI V ROCE 2006

Fyzikální veličiny. Převádění jednotek

Chov zvířat v ekologickém zemědělství. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Zemědělská fakulta, Katedra zootechnických věd

Matematika 9. ročník

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011

AKTUÁLNÍ INFORMACE SEKCE CHOVU SKOTU

Přípravný kurz - Matematika

Jméno:... Akademický rok:...

9. STATISTICKÉ TŘÍDĚNÍ

Projekt Efektivní Učení Reformou oblastí gymnaziálního vzdělávání je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

Bilance rostlinných výrobků První polovina 2015

FAKTORY KONKURENCESCHOPNOSTI PRODUKTŮ ROSTLINNÉ VÝROBY V ČR COMPETITIVENESS FACTORS OF PRODUCTS OF PLANT PRODUCTION IN THE CZECH REPUBLIC

9.6 TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO NESPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU

Sklizeň moštových hroznů v ČR v roce 2011 Jiří Sedlo a Martin Půček, Svaz vinařů ČR

Komoditní karta Květen 2013 MLÉKO a mlékárenské výrobky

Vývoj v zemědělství, bilance mléka

Výroční zpráva za rok POLABÍ Vysoká a.s. DIČ: CZ Vysoká nad Labem 160. oddíl B, vložka 1781

Projekt z techniky krmení hospodářských zvířat

Základní škola Nýrsko, Školní ulice, příspěvková organizace. ( zakladni.asp) MIŠ MAŠ

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

POOSLAVÍ Nová Ves, družstvo

S K O T, H O V Ě Z Í M A S O

Mastitidy a ekonomické ztráty

Ing. Antonín Lopatář

Zemědělská půda v České republice

Výroční zpráva za rok 2012 Zemědělská akciová společnost Nivnice

ROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE

V Ý R O Č N Í Z P R Á V A

VNITROSKUPINOVÝ ROZPTYL. Je mírou variability uvnitř skupin Jiný název: průměr rozptylů Vypočítává se jako průměr rozptylů v jednotlivých skupinách

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

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

ZEMĚDĚLSKÉ DRUŽSTVO OPAŘANY

MINISTERSTVO ZEMĚDĚLSTVÍ RUSKÉ FEDERACE KUBÁŇSKÁ STÁTNÍ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERSITA KATEDRA FYTOPATOLOGIE. 26. ledna 2006

VÝROČNÍ ZPRÁVA. za kalendářní rok Zemědělské obchodní družstvo Brniště 1, PSČ IČO: V Brništi dne

Význam chovu skotu Chov skotu. Chov skotu a ovcí přednáška č. 1

1.1.3 Převody jednotek

CO JSME SNĚDLI ZA 61 LET?

Lineární programování

FarmProfit. Ekonomický software pro zemědělce.

Odhady sklizně operativní zpráva k

Jednotky objemu

Přípravný kurz. k přijímacím zkouškám z matematiky pro uchazeče o studium na gymnáziu (čtyřletý obor) pro

EKONOMIKA VYBRANÝCH ZEMĚDĚLSKÝCH KOMODIT PO VSTUPU ČR DO EU AGRICULTURAL COMMODITIES ECONOMICS AFTER ACCESSION OF THE CR TO THE EU

Sklizeň moštových hroznů v ČR v roce Jiří Sedlo, Martin Půček, Lenka Křivánková

Příklady pro přijímací zkoušku z matematiky školní rok 2012/2013

Transkript:

Veličiny užívané ve statistice Aleš Drobník strana 1 3. VELIČINY UŽÍVANÉ VE STATISTICE A EKONOMICE Lze zjednodušeně říci: Statistika = matematika užitá v ekonomice (aj. vědních oborech). Statistika jako užitá (aplikovaná) věda pracuje s pojmenovanými čísly, např. hmotnost 60 t, plocha 10 ha, hektarový výnos 6 t/ha, cena 6 Kč/kg. Uvědomíme si pojmy: pojmenované číslo je číslo uváděné spolu s jednotkou, např. 10 kg, 70 m 2, 20 Kč/kg, veličina (statistický znak či ukazatel) je například hmotnost, plocha, hektarový výnos, cena aj. jednotka dané veličiny je např. kg, q, t; m 2, a, ha; q/ha, t/ha, Kč/kg, Kč/l aj. Veličiny (statistické ukazatele, charakteristiky) lze roztřídit z hlediska užití v ekonomice a statistice na veličiny (ukazatele): veličiny (ukazatele) extenzivní, které se dále dělí na: o prosté extenzivní, neboli ukazatele množství o složené extenzivní, někdy ukazatele celkové veličiny (ukazatele) intenzivní neboli ukazatele úrovně, 3.1 VELIČINY PROSTÉ EXTENZIVNÍ, UKAZATELÉ MNOŽSTVÍ Vyjadřují velikost, rozsah, množství jedním slovem kvantitu. Někdy se označují symboly Q, q. Jde o fyzikální aj. jednotky užívané v hospodářské praxi. Např.: kilogram (kg), metrický cent (q), megagram = tuna (t), metr čtverečný (m 2 ), ar (a), hektar (ha), metr krychlový (m 3 ), litr (l), kus (počet lidí se vyjadřuje v osobách, i když jde o kusy) aj.

Veličiny užívané ve statistice Aleš Drobník strana 2 Jsou to veličiny absolutní. Součet odpovídajících veličin má smysl. Příklad 3.1.1: Farmář vlastní 100 ha půdy na Blatensku a 200 ha na Březnicku. Kolik vlastní půdy celkem? Má smysl sečíst plochy půdy? Má smysl plochy sečíst. Vlastní celkem 300 ha půdy. Příklad 3.1.2: Majitel firmy při inventuře zjistil na skladě v jedné provozovně 70 l mléka, ve druhé provozovně 20 l mléka. Má smysl údaje sečíst? Má smysl objemy sečíst. Získáme informaci, že souhrnné množství mléka na skladě je 90 l mléka. Úkol 3.1.1: Zopakujte základní a odvozené veličiny a jednotky užívané v ekonomice a jejich převody. Příklady 3.1.3: 1 a = 100 m 2 1 ha = 100 a = 10 000 m 2 0,7 a = 70 m 2 73,4 ha = 7 340 a = 734 000 m 2 1 q = 100 kg = 0,1 t 0,47 q = 47 kg = 0,047 t 247 kg = 2,47 q = 0,247 t 1 hl = 100 l 1 m 3 = 1000 dm 3 = 1000 l = 10 hl 2,07 m 3 = 20,7 hl = 2070 l 4 hl = 0,4 m 3 = 400 dm 3 = 400 l Úkol 3.1.2: Převeďte na dané jednotky: 0,7 ha = a = m 2 74,4 a = ha = m 2 4,7 t = kg = q 24,7 q = kg = t 2,4 hl = m 3 = l 49 dm 3 = m 3 = hl = l

Veličiny užívané ve statistice Aleš Drobník strana 3 3.2 VELIČINY INTENZIVNÍ. UKAZATELÉ ÚROVNĚ Vyjadřují kvalitu ve smyslu ekonomickém (nikoliv technickém). Někdy se označují symboly p. Například kvalitu půdy vyjadřuje veličina výnos, kvalitu pracovní síly veličina produktivita, kvalitu dojnice veličina dojivost, kvalitu slepice veličina snáška, kvalitu výrobků či zboží veličina cena. Například: o produktivita práce = výstup/vstup (ks polotovarů/1 h práce), o cena v Kč/ks, Kč/1000ks, Kč/kg, Kč/t, Kč/l Jsou to veličiny relativní. Součet odpovídajících veličin nemá smysl. Smysl má průměr. To ukážeme za chvíli. Nejprve uvedeme jednoduché řešené příklady. Příklad 3.2.1: Zemědělsko-obchodní družstvo Předmíř u Blatné sklidilo v roce 2012 ze 100 ha půdy 600 t pšenice o normální vlhkosti a čistotě (bez přílišného obsahu jiných zrn, třeba ječmene, a bez přílišného obsahu prachu). Jaký je průměrný výnos pšenice v t/ha, q/ha, kg/ha, q/a, kg/a? Výnos je produkce na jednotku plochy: Tedy výnos je 6 t/ha = 6 000 kg/ha = 60 kg/a = 0,6 q/a. Například z 1 hektaru se vypěstuje 6 t pšenice, z 1 aru se vypěstuje 60 kg pšenice. Příklad 3.2.2: Farmář vlastní 10 ks dojnic. Produkce mléka je 140 l/den. Jaká je průměrná denní dojivost v l/den.ks, l/rok.ks, hl/rok.ks? Průměrná dojivost je produkce mléka za čas na jednu dojnici. Průměrná dojivost je 14 litrů mléka na den a kus, neboli 5110 litrů na rok a kus, čili 51,1 hektolitrů mléka na rok a kus. Příklad 3.2.3: Farmář vlastní 1000 ks slepic. Produkce vajec je 270 000 ks/rok. Jaká je průměrná snáška v ks vajec/rok a slepici, ks vajec/měsíc a slepici? Průměrná snáška vajec (ks vajec/ks slepice a rok) = produkce vajec za rok / počet slepic

Veličiny užívané ve statistice Aleš Drobník strana 4 Průměrná snáška je 270 ks vajec na slepici a rok, neboli 22,5 vajec na slepici a měsíc. Neboli průměrná roční snáška jedné slepice je 270 vajec. Průměrná měsíční snáška slepice je 22,5 vajec. Příklad 3.2.4: Dojivost krávy A: 14 l/den a kus, krávy B: 16 l/den a kus a krávy C: 15 l/den a kus. Jaká je průměrná dojivost dojnic? Průměrná dojivost souboru tří dojnic je: Průměrná denní dojivost jedné dojnice je 15 litrů na den. Poznámka: Nelze říci, že dojivost dojnic byla (14 + 16 + 15) = 45 l/den a kus, neboť jednotka je l/den a 3 kusy! Na tomto příkladu jsme ukázali platnost tvrzení: Součet odpovídajících intenzivních veličin nemá smysl. Smysl má průměr. Problém: Když známe pouze průměrnou dojivost souboru dojnic, můžeme říci něco o skutečné dojivosti jednotlivých dojnic? Nemůžeme. Ukážeme si později v kapitole aritmetický průměr. Úkol: Zopakujte si v ekonomice užívané převody intenzivních veličin. Pro oživení některé řešené příklady: Příklad 3.2.5: Cena pšenice je 4000 Kč/t. Vyjádříme cenu v Kč/q a v Kč/ kg. Cenu pšenice můžeme vyjádřit: 4000 Kč/t = 400 Kč/q = 4 Kč/kg

Veličiny užívané ve statistice Aleš Drobník strana 5 Úloha 3.2.1: Farmář dosáhl výnosu ječmene 4 t/ha. Vyjádřete v q/ha, kg/ha, kg/a, q/a. 4 t/ha = = q/ha = kg/ha = kg/a = q/a Úloha 3.2.2: Výnos brambor je 200 kg/a. Vyjádřete v q/a, kg/ha a v t/ha. 200 kg/a = q/a = kg/ha = t/ha 3.3 VELIČINY SLOŽENÉ EXTENZIVNÍ, UKAZATELE CELKOVÉ Vyjadřují kvantitu a jejich součet má reálný smysl. Jde například o produkce, tržby. Veličiny složené extenzivní lze vyjádřit jako součin veličiny prosté extenzivní a veličiny intenzivní (ukážeme si později). Příklad 3.3.1: Farmář chce koupit 10 ha půdy. Bude na ní pěstovat brambory. Očekává hektarový výnos 20 t/ha. Co můžeme spočítat? Lze spočítat očekávanou produkci brambor z celé plochy: Produkce = 10 ha 20 t/ha = 200 t Produkce brambor je 200 tun (ha se vykrátí). Vidíme, že: Produkce v rostlinné výrobě = plocha průměrný výnos Příklad 3.3.2: Farmář chce koupit 10 ks dojnic českého červenostrakatého plemene. Očekává dojivost 14 l/den a ks. Co můžeme spočítat? Produkci mléka od všech dojnic. Produkce mléka = 10 ks 14 l/ d a ks = 140 l / d Produkci mléka od všech dojnic je 140 litrů na den (kusy se vykrátí). Vidíme, že: Produkce mléka v živočišné výrobě = počet dojnic průměrná dojivost Příklad 3.3.3: Podnikatel chce zaměstnat další 3 dělníky. Očekávaná norma na hodinu, tj. produktivita práce (= výstup/vstup = ks polotovarů/1 hod práce) je 70 ks/h a pracovníka. Co lze spočítat?

Veličiny užívané ve statistice Aleš Drobník strana 6 Můžeme spočítat produkci polotovarů od všech dělníků. Produkce polotovarů = 3 pracovníci 70 ks/h a pracovníka. = 210 ks/h Produkce polotovarů od všech dělníků je 210 kusů za hodinu (pracovníci se vykrátí). Vidíme, že: Produkce v průmyslu = počet pracovníků průměrná produktivita Příklad 3.3.4: Ve firmě Penny Blatná prodali za den 100 kg sýra Eidam od výrobce Madeta za cenu 170 Kč/kg. Co lze spočítat? Lze spočítat denní tržbu za tento druh sýra. Tržba = 100 kg 170 Kč/kg. = 17 000 Kč (kg se vykrátí). Tržba = množství cena za jednotku množství Problém: Vytvořte samostatně příklad za prodané litry mléka za den při ceně mléka 15 Kč/l. Poznámka: Plocha, počet krav, počet dělníků, množství sýra v kg, mléka v l jsou veličiny prosté extenzivní. Hektarový výnos, dojivost, produktivita jsou veličiny intenzivní. Na několika příkladech jsme si tedy ukázali platnost tvrzení: Veličina složená extenzivní = veličina prostá extenzivní veličina intenzivní Úloha 3.3.1: Farmář chce vypěstovat na 100 ha půdy žito. Očekává hektarový výnos 4 t/ha. Co můžeme spočítat? Úloha 3.3.2: Podnikatel prodal 10 ks notebooků za cenu 10 000 Kč. Co lze spočítat? PŘÍKLADY V EXCELU Propočítejte si příklady: 06VelicinyVeStatisticeNeresene.xlsx zde jsou neřešené příklady. 06VelicinyVeStatisticeResene.xlsx zde jsou ty samé příklady řešené. 06VelicinyVeStatisticeUkol.xlsx zde jsou nové neřešené příklady.

Veličiny užívané ve statistice Aleš Drobník strana 7 OPAKOVACÍ OTÁZKY 1. Vysvětlíme pojmy: Pojmenované číslo, veličina a jednotka. 2. Jak lze třídit veličiny ve statistice a ekonomice? 3. Vyjmenujeme některé veličiny prosté extenzivní užívané v ekonomice a statistice. Co vyjadřují? Má jejich součet smysl? 4. Vyjmenujeme některé veličiny intenzivní užívané v ekonomice a statistice. Co vyjadřují? Má jejich součet smysl? 5. Vyjmenujeme některé veličiny složené extenzivní užívané v ekonomice a statistice. Co vyjadřují? Má jejich součet smysl? 6. Jak spolu navzájem souvisí odpovídající veličiny složené extenzivní, intenzivní a prosté extenzivní?