A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók
Advertisements

Gyermekek a leszakadó világban Társadalmi állapotrajzok konferencia MTA Szociológiai Kutatóintézet november 19.
A Hulladékgazdálkodási technológus FSZ átjárhatósága és kredit beszámíthatóság KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI AGRÁRMÉRNÖKI BSc.
A vasúti elérhetőség és a vendégforgalom közötti összefüggés vizsgálata a Dunántúl vasúti közlekedése alapján Somogyi Bence Ph.D.-hallgató Pécsi Tudományegyetem.
Demográfiai, iskolázási folyamatok és munkaerő kínálat Opponáló gondolatok Hablicsek László és Kutas János zárótanulmányához Készítette: Dr.
Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika október 20.
Frekvencia. Különböző frekvenciájú szinusz hullámok a lentebbiek magasabb frekvenciájúak.
Dr.Vécsei Pál A világgazdasági válság hatása a munkanélküliség területi alakulására Budapest, február.
FELSŐOKTATÁSI INTÉZMÉNYEK WEBOMETRICS RANGSORÁNAK VIZSGÁLATA GOOGLE PAGERANK TEKINTETÉBEN DOSz – Tavaszi Szél Konferencia 2016 Losonczi György.
1. 2 káros tartalmak típusai és előfordulásuk a gyerekek védelmét biztosító szabályok, a felelősség kérdése a korhatár-kategóriák megítélése, a besorolás.
II. Demográfia A népesség összetételének vizsgálata
Dr.Vécsei Pál A világgazdasági válság hatása a munkanélküliség területi alakulására Budapest, február.
„Szeptember végén” A felsőoktatási pályázati tevékenység jelene és jövője Szitáné dr. Kazai Ágnes Semmelweis Pályázati és Innovációs Központ.
Lieszkovszky József Pál (PhD hallgató, RGDI
Muraközy Balázs: Mely vállalatok válnak gazellává?
2. előadás Viszonyszámok
Leíró statisztika Becslés
Dr. Vécsei Pál A lakossági jövedelmek területi változása1992 és 2008 között Budapest, június.
A modern nagyvárosok kifejlődése, az agglomerálódási szakasz
Rendszerező összefoglalás
Eloszlásjellemzők I.: Középértékek
A nagyváros–vidék kettősség az európai térszerkezetben
Környezeti teljesítményértékelés
Hipotézisvizsgálat.
Visual Studio Code Metrics
Dr. Pintér Gábor Pannon Egyetem, Georgikon Kar
MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKAI MUTATÓSZÁMOK
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
dr. Jeney László egyetemi adjunktus Európa regionális földrajza
Földrajzi összefüggések elemzése: sztochasztikus módszerek
Komplex gazdasági folyamatok mérése
Érettségi eredmények május-június
Business Mathematics
Érettségi eredmények május-június
Érték-, ár-, volumenindexek
Érettségi eredmények május-június
Egyenletek, egyenlőtlenségek Érettségi feladatok
A regionális szintek hierarchikus rendszere
Munkanélküliség.
A nagyváros–vidék kettősség az európai térszerkezetben
Az európai nagyvároshálózaton belüli fejlettségi különbségek
A térbeli szintek hierarchikus rendszere
Az Európai Unió földrajzi vonatkozásai
3. előadás.
egyutcás /szalagtelkes falu /útifalu
Területi egyenlőtlenségek összetettebb mérése: Gini együttható
Komplex gazdasági fejlettség összetettebb mérési módszerei
A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók
A nagyváros–vidék kettősség az európai térszerkezetben
Földrajzi összefüggések elemzése: sztochasztikus módszerek
A nagyváros–vidék kettősség az európai térszerkezetben
Pont- és burorékdiagram
Nagyváros–vidék egyenlőtlenség Kelet-Közép-Európában
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Matematika 11.évf. 1-2.alkalom
Foglalkoztatási és Szociális Hivatal
A területi koncentráció mérése: Hirschman–Herfindahl index
Az urbanizáció földrajzi különbségei
A regionális szintek hierarchikus rendszere
Lorenz-görbe dr. Jeney László egyetemi adjunktus
Állandó és Változó Nyomású tágulási tartályok és méretezésük
Fejlesztési szempontból kedvezményezett települések 1985 után
3. előadás.
Az európai nagyvároshálózaton belüli fejlettségi különbségek
A területi eloszlás mérése és a grafikus ábrázolási módszerek
FÜGGVÉNYEK ÉS GRAFIKONJUK
KOHÉZIÓS POLITIKA A POLGÁROK SZOLGÁLATÁBAN
Területi egyenlőtlenségek összetettebb mérése: Gini együttható
Komplex mutatók és a tényezőkre bontás
Kelet-Közép-Európa: erős nagyváros–vidék egyenlőtlenség
Előadás másolata:

A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók dr. Jeney László egyetemi adjunktus jeney@elte.hu Regionális elemzések módszerei III. Szociológia alapszak, regionális és településfejlesztés specializáció; Minden alapszak 2016/2017, II. félév BCE Gazdaságföldrajz és Jövőkutatás Központ

(Súlyozatlan) szórás: nem fajlagos mutatók esetében Adatsorok egyes értékeinek (xi) az átlagtól való négyzetes eltérésének az átlaga Képlete xi = abszolút mutató i régióban n = elemszám (régiók száma) Kiszámítása Excel:  fx= SZÓRÁSP() ( és nem SZÓRÁS) Angol nyelvű Excel  fx= STDEVP() Értékkészlete: 0 ≤ σ ≤ ∞ Minél nagyobb az értéke, annál nagyobb az egyenlőtlenség Mértékegysége: mint az eredeti értékek (xi) mértékegysége 2

(Súlyozatlan) relatív szórás: nem fajlagos mutatók esetében A valódi egyenlőtlenségeket a relatív szórással mérhetjük Képlete σ = xi adatsor szórása x = xi adatsor átlaga Kiszámítása Szórás értékeket elosztjuk az átlaggal és megszorozzuk 100-zal (a szórás értékeit az átlag százalékában fejezzük ki) Értékkészlete: 0 ≤ v ≤ ∞ Minél nagyobb az értéke, annál nagyobb az egyenlőtlenség Mértékegysége: % 3

Súlyozott szórás: fajlagos mutatók esetében Fajlagos mutatók (yi) esetében Adatsorok egyes értékeinek (yi) az átlagtól való négyzetes eltérésének az átlaga Képlete yi = fajlagos mutató i régióban fi = súly (fajlagos mutató nevezője) Értékkészlete: 0 ≤ σ ≤ ∞ Minél nagyobb az értéke, annál nagyobb az egyenlőtlenség Mértékegysége: mint az eredeti értékek (yi) mértékegysége 4

Súlyozott szórás kiszámításának lépései Kiszámítom a fajlagos mutató súlyozott átlagát Minden térség esetében kiszámítom a vizsgált fajlagos mutató értékeinek eltérését a súlyozott átlagtól (Excel  $) Minden térség esetében a kapott különbségeket négyzetre emelem (Excel  jobb oldali Alt+3 együtt, majd 2 = ^2) Minden térség esetében a kapott értékeket megszorzom a térséghez tartozó súllyal 2–4. lépések egy oszlopban is megoldhatók Az így kapott szorzatokat összegzem Ezt az összeget elosztom a súlyok összegével Ennek a hányadosnak a négyzetgyökét veszem (^0,5) 5

Súlyozott relatív szórás: fajlagos mutatók esetében A valódi egyenlőtlenségeket a relatív szórással mérhetjük Fajlagos mutatók esetében: súlyozott relatív szórással Képlete: σ = yi adatsor súlyozott szórása y = yi adatsor súlyozott átlaga Kiszámítása A súlyozott szórás értékeket elosztjuk a súlyozott átlaggal és megszorozzuk 100-zal (a súlyozott szórás értékeit a súlyozott átlag százalékában fejezzük ki) Értékkészlete: 0 ≤ v ≤ ∞ Minél nagyobb az értéke, annál nagyobb az egyenlőtlenség Mértékegysége: % 6

Súlyozott relatív szórás kiszámítása Excelben D E F G 1 y f x átl elt négyzet súlyozás 2 1. régió 24 24 =B2*C2 19 =B2-B$7 361 =E2^2 361 =F2*C2 3 2. régió 4 3,5 14 –1 3. régió 4,5 –5 25 112,5 5 4. régió 12 7 49 6 összeg 10 50 =SZUM(D2:D5) 526 =SZUM(G2:G5) s. átlag 5 =D6/C6 52,6 =G6/C6 8 s. szórás 7,25 =G7^0,5 9 s. relatív szórás 145,05 =B8/B7*100 7

σ konvergencia A nagyvárosok közötti fejlettségi különbségek változása, 1995–2004 Területi egyenlőtlenségi mutatók értékeinek időrendbe állítása (általában relatív szórás és súlyozott relatív szórás alapján) Csökkenő trend  σ konvergencia 8 Adatok forrása: EuroStat