KSY/STA2 - Statistika II (2023)

charakterizuje absolutní změnu (přírůstek nebo úbytek) hodnoty ukazatele v časovém okamžiku t oproti časovému okamžiku bezprostředně předcházejícímu (t-1)

principem adaptivních přístupů je vytvoření modelu s proměnlivými parametry, tj. modelů, které nepředpokládají stabilitu analytického tvaru ani strukturálních parametrů modelu v čase. Není vyžadována ani spojitost trendové funkce

regresní model, jehož jednotlivé složky jsou spojeny aditivně, tj. pomocí součtu

čtyřpolní dvourozměrná tabulka alternativních proměnných

test sloužící k ověření hypotézy o stejných rozptylech k nezávislých náhodných výběrů

index se stálým základem; charakterizuje změny hodnot vzhledem k určitému, pevně stanovenému období (v relativním vyjádření)

rozdíl se stálým základem; charakterizuje změny hodnot vzhledem k určitému, pevně stanovenému období (v absolutním vyjádření)

je sledovaným obdobím, označujeme ho obvykle jako období 1

graf sloužící ke znázornění závislosti dvou kvantitativních proměnných

slouží k objasnění rozdínosti hodnot Laspeyresova a Paascheho objemového, resp. cenového indexu

spojnicový graf znázorňující průběh podmíněných průměrů znaku y vzhledem k různým hodnotám znaku x

spojnicový graf znázorňující průběh podmíněných rozptylů znaku y vzhledem k různým hodnotám znaku x

chronologicky uspořádaná posloupnost věcně a prostorově srovnatelných údajů o libovolném číselném ukazateli

časová řada ukazatele, jehož hodnoty jsou vyjádřeny v naturálních jednotkách

časová řada ukazatele, jehož hodnoty jsou vyjádřeny v peněžní formě

časová řada ukazatelů, jejichž hodnoty jsou zjišťovány přímo, nejsou odvozené

časová řada ukazatelů, jejichž hodnoty jsou odvozené z hodnot primárních ukazatelů např. pomocí součtu

test, sloužící k ověření vhodnosti celého zvoleného regresního modelu

charakterizuje celkovou variabilitu závisle proměnné y

prosté aritmetické průměry vypočítané z hodnot dvou sousedních klouzavých průměrů, předpokládáme-li, že rozsah klouzavé části m=2p+1, je číslo sudé

speciální průměr, pomocí kterého je možné charakterizovat úroveň hodnot okamžikových ukazatelů

míra těsnosti závislosti kategoriálních dat

dvourozměrná tabulka alternativních znaků

kolísání okolo trendu v důsledku dlouhodobého vývoje s délkou vlny delší než jeden rok

rozklad časové řady na čtyři složky vyjadřující čtyři různé formy časového pohybu (složka trendová, sezónní, cyklická, náhodná)

jedna ze složek regresního modelu, která vyjadřuje představu, že změny proměnné y jsou jednoznačně dány změnami proměnné x

časová řada s periodicitou roční a delší

je vypočítaná na základě napozorovaných (empirických) dat; představuje odhad teorertické regresní funkce

napozorované četnosti (skutečně zjištěné)

odhad hodnot sledovaného ukazatele mimo sledovaný časový interval, nejčastěji směrem do budoucnosti

je geometrickým průměrem Laspeyresova a Paascheho cenového indexu

je geometrickým průměrem Laspeyresova a Paascheho objemového indexu

1. charakteristika výstižnosti regresní funkce;

2. míra těsnosti závislosti proměnné y na vysvětlující proměnné x nebo na větším počtu vysvětlujících proměnných; nabývá hodnot z intervalu <0,1>

vyjadřuje změnu průměrné hodnoty intenzitního ukazatele; individuální jednoduchý index úrovně

časová řada ukazatele, jehož velikost je závislá na délce intervalu, za který je sledován

ukazatel, jehož velikost je závislá na délce intervalu, za který je sledován

výchozí (a nejjednodušší) koncepce modelování časových řad; předpokládá, že reálná hodnota čsové řady je funkcí času

podstatou je pouze popis forem pohybu; vychází z dekompozice časové řady na čtyři formy časového pohybu

počet pozorování, ze kterého je počítán klouzavý průměr

1) aritmetické průměry vypočítané z určitého (předem stanoveného) počtu pozorování, přičemž platí, že následující hodnota klouzavého průměru je vypočtena ze stejného počtu hodnot, ale první hodnotu vypouštíme a přidáme hodnotu následující, tj. "sklouzneme" o jedno pozorování směrem do budoucna;

2) adaptivní metoda sloužící k vyrovnávání hodnot časových řad

míra těsnosti závislosti alternativních znaků

míra těsnosti lineární závislosti číselných proměnných; nabývá hodnot z intervalu <0,1>

míra těsnosti lineární závislosti číselných proměnných; měří nejen sílu lineární závislosti, ale i její směr; nabývá hodnot z intervalu <-1,1>

udává, kolikrát vzrostla (nebo poklesla) hodnota časové řady v okamžiku t proti okamžiku bezprostředně předcházejícímu, tj. t - 1

závislost mezi dvěma kategoriálními proměnnými, z nichž alespoň jedna proměnná je množná

dvourozměrná tabulka slovních proměnných

1. metoda zkoumání oboustranné závislosti číselných proměnných;

2. základní metoda měření síly lineární závislosti číselných proměnných

dvourozměrná tabulka numerických proměnných

časová řada s periodicitou kratší než jeden rok (měsíční, čtvrtletní apod.)

měří změnu hodnot intenzitních ukazatelů p v běžném období proti období základnímu souboru extenzitních ukazatelů q ze základního období

slouží ke srovnání dvou objemů produkce vyjádřené ve stejných cenách (cenách základního období)

závislost, jejíž průběh je možné popsat pomocí přímky

charakterizuje změnu cen (intenzitních ukazatelů p) v běžném období proti období základnímu nějakého konstantního (hypotetickému) souboru extenzitních ukazatelů q (nositelů dané intenzity)

charakterizuje celkovou změnu objemu pomocí neutrálních (hypotetických) cen, tj. cen z jiného než základního či běžného období

počet jednotek v souboru s i-tou variantou znaku x (n_i.), resp. počet jednotek v souboru s j-tou variantou znaku y (n_.j)

viz okrajové četnosti

metoda sloužící k odhadu parametrů lineárních funkcí; je založena na podmínce, aby součet čtverců odchylek empirických hodnot závisle proměnné od hodnot teoretických byl minimální

metoda rozkladu absolutní deference a indexu, založená na předpokladu postupné a izolované změny jednotlivých činitelů

část celkového rozptylu, která odráží variabilitu mezi skupinami, do kterých je soubor roztříděn. Vztahuje se k vlivu, podle nehož bylo provedeno třídění hodnot sledované proměnné.

model, v němž se předpokládá, že sezónní výkyvy se rok od roku neměnní a nejsou ovlivňovány vývojovými změnami v charakteru trendové složky

model, který vychází z předpokladu, že v daném dílčím období se sezónní výkyvy mění přímo úměrně úrovni trendové složky

jsou založeny na předpokladu, že se parametry modelu v průběhu sledované doby nemění

lineární závislost mezi některými nebo všemi vysvětlujícími proměnnými

jedna ze složek regresního modelu, která je výsledkem vedlejších a náhodných vlivů; považujeme ji za náhodnou veličinu

je způsobena nepravidelnými, nepředvídatelnými faktory, které nemají systematický charakter

soustava rovnic, která je výstupem aplikace metody nejmenších čtverců; ze soustavy těchto rovnic je možné vypočítat odhady parametrů dané regresní funkce

esovitě lomená křivka znázorňující kumulativní četnosti (absolutní nebo relativní). Můžeme říct, že jde polygon s tím rozdílem, že namísto absolutní četnosti znaků je na ose „y“ vynášena kumulativní četnost

časová řada ukazatele, jehož hodnoty se vztahují ke konkrétnímu časovému okamžiku, a jehož velikost nezávisí na délce intervalu, ze který je sledován

ukazatel, jehož hodnoty se vztahují ke konkrétnímu časovému okamžiku

udávají součet sdružených četností v jednotlivých řádcích, resp. ve sloupcích dvourozměrné tabulky

měří změnu hodnot intenzitních ukazatelů p v běžném období proti období základnímu souboru extenzitních ukazatelů q z běžného období

slouží ke srovnání dvou objemů produkce oceněné cenami běžného období

míra těsnosti závislosti kategoriálních dat

časové rozpětí mezi rozhodnými okamžiky u okamžikové časové řady, resp. délka sledovaného období u intervalové časové řady

rozdělení četností jedné proměnné, které odpovídá určité obměně druhé proměnné

průměrná hodnota znaku y za předpokladu, že proměnná x nabude určité hodnoty

rozptyl proměnné y za předpokladu, že proměnná x nabude určité hodnoty

míra intenzity závislosti hodnot sledované proměnné na vysvětlujícím faktoru

míra intenzity závislosti hodnot sledované proměnné na vysvětlujícím faktoru

neodvozený, zjišťovaný přímo

střední body klouzavých částí o rozsahu m=2p+1, na nichž je definován lineární trend

viz vnitroskupinový rozptyl

aritmetický průměr jednotlivých prvních diferencí; udává, jak se v průměru změnily (vzrostly či poklesly) hodnoty sledovaného ukazatele ve sledovaném období

geometrický průměr jednotlivých koeficientů růstu; udává kolikrát (nebo o kolik procent) vzrostla (nebo poklesla) hodnota časové řady ve sledovaném období

metoda zkoumání závislosti číselných proměnných; zabývá se jednostrannými závislostmi

směrnice výběrové regresní přímky; udává, jak velká průměrná změna proměnné y odpovídá zvýšení proměnné x o jednotku

matematický model vyjadřující představu o stochastické závislosti; skládá se ze 2 částí (deterministický model a náhodná složka)

index s měnícím se základem; charakterizuje změny hodnot sledovaného ukazatele vzhledem k předcházejícímu období (v relativním vyjádření)

rozdíl s měnícím se základem; charakterizuje změny hodnot sledovaného ukazatele vzhledem k předcházejícímu období (v absolutním vyjádření)

charakteristika výstižnosti regresní funkce

1. část celkového součtu čtverců; charakterizuje část celkové variability proměnné y, kterou nelze zvolenou regresní funkcí vysvětlit;

2. charakteristika výstižnosti regresní funkce

odhad hodnoty náhodné složky

charakteristika variability konstruovaná jako průměr čtverců odchylek jednotlivých hodnot od jejich aritmetického průměru

viz meziskupinový rozptyl

počet jednotek s i-tou variantou znaku x a j-tou variantou znaku y

četnosti, které se nalézají uvnitř dvourozměrné tabulky, a vyjadřují četnost výskytu dvojice proměnných v i-tém řádku a j-tém sloupci

regresní přímky, sloužící k popisu oboustranné závislosti proměnných x a y; jedna z nich popisuje závislost proměnné y na proměnné x, druhá z nich závislost x na y

jsou odvozené z primárních ukazatelů

představují kvantifikaci sezónních výkyvů v modelu proporcionální sezónnosti

proces, jehož cílem je vyloučení sezónní složky z časové řady z důvodu odkrytí základní dynamiky ekonomických jevů a umožnění srovnávání vývoje sledovaného ukazatele v jednotlivých dílčích obdobích v rámci roku

představují kvantifikaci sezónních výkyvů v modelu konstantní sezónnosti

periodicky se opakující výkyvy od hlavní vývojové tendence (trendu) s periodicitou maximálně jeden rok

množina příčin, působících přímo či nepřímo, které se každým rokem pravidelně opakují

jsou výsledkem působení sezónních vlivů na danou časovou řadu; pravidelné výkyvy analyzované časové řady vůči nesezónnímu vývoji řady v průběhu let

viz sdružené četnosti

slouží ke srovnávání hodnot stejnorodých ukazatelů, které jsou složeny z dílčích částí (srovnávání v relativním vyjádření)

slouží ke srovnávání hodnot stejnorodých ukazatelů, které jsou složeny z dílčích částí (srovnávání v absolutním vyjádření)

slouží ke srovnávání hodnot nestejnorodých extenzitních a intenzitních ukazatelů

vyjadřuje změnu hodnoty produkce, tj. jak změnu objemu, tak změnu ceny

měří směr a sílu lineární závislosti 2 pořadí; nabývá hodnot z intervalu <-1,1>

celý název: individuální t-testy o nulové hodnotě regresních parametrů; testují nulovou hodnotu sledovaného regresního parametru

matematická funkce, která je nepozorovatelná (nezměřitelná)

teoretický počet statistických jednotek, které nabývají varianty a_i jedné proměnné a varianty b_j druhé proměnné, v případě, že obě proměnné jsou nezávislé

jedna z částí celkového součtu čtverců; charakterizuje tu část celkové variability proměnné y, kterou je možné vysvětlit pomocí zvolené regresní funkce

test, založený na porovnání empirických četností s teoretickými četnostmi, které bychom očekávali v případě nezávislosti proměnných

vyrovnání hodnot časové řady pomocí matematické funkce

představuje základní charakteristický vývoj časové řady, který je způsoben stálými dlouhotrvajícími vlivy

proměnná veličina, která kvantitativním způsobem popisuje určitou sociáně ekonomickou skutečnost

střední body klouzavých částí o rozsahu m=2p+1, na nichž je definován parabolický trend

model časové řady, který vychází z předpokladu, že vývoj analyzovaného ukazatele nepodléhá pouze vlivu časového faktoru, ale také vlivu skupiny dalších souvisejících faktorů, pomocí kterých se snažíme vývoj analyzovaného ukazatele vysvětlit

část celkového rozptylu, která odráží variabilitu uvnitř skupin, do kterých je soubor roztříděn. Je důsledkem závislosti sledované proměnné na jiných faktorech než na faktoru x.

období, které je základem srovnání, označujeme ho jako období 0