This HTML5 document contains 48 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F60460709%3A41110%2F06%3A18288%21RIV07-MZE-41110___/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n17http://localhost/temp/predkladatel/
n10http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n12http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F60460709%3A41110%2F06%3A18288%21RIV07-MZE-41110___
rdf:type
n15:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Příspěvek se zabývá diferenciací územních celků České republiky na základě zkoumání lidského potenciálu. Lidský faktor byl definován 22 proměnnými ze tří oblastí. Jedná se o oblast zalidněnosti, o skupinu demografických ukazatelů a dále o oblast ekonomické aktivity obyvatel. Proměnné byly sledovány za kraje a vybrané okresy České republiky v letech 1994–2004 a pro účely výpočtů byly zastoupeny svými průměry a byly standardizovány. K řešení bylo použito metody hlavních komponent, která umožnila zredukovat počet proměnných bez větší ztráty informace, vybrat pro dané území faktory nejvýznamnější a proměnné agregovat do větších skupin (hlavních komponent). Byly sestaveny dva rozsáhlé modely. První vycházel z údajů krajů České republiky a druhý z údajů okresů kraje Vysočina. Výsledky řešení ukazují na rozdílné role jednotlivých agregovaných proměnných v rozvoji oblastí. Zatímco v České republice jako celku je nejpalčivějším problémem stárnutí populace, růst městské populace a nezaměstnanost, v k Příspěvek se zabývá diferenciací územních celků České republiky na základě zkoumání lidského potenciálu. Lidský faktor byl definován 22 proměnnými ze tří oblastí. Jedná se o oblast zalidněnosti, o skupinu demografických ukazatelů a dále o oblast ekonomické aktivity obyvatel. Proměnné byly sledovány za kraje a vybrané okresy České republiky v letech 1994–2004 a pro účely výpočtů byly zastoupeny svými průměry a byly standardizovány. K řešení bylo použito metody hlavních komponent, která umožnila zredukovat počet proměnných bez větší ztráty informace, vybrat pro dané území faktory nejvýznamnější a proměnné agregovat do větších skupin (hlavních komponent). Byly sestaveny dva rozsáhlé modely. První vycházel z údajů krajů České republiky a druhý z údajů okresů kraje Vysočina. Výsledky řešení ukazují na rozdílné role jednotlivých agregovaných proměnných v rozvoji oblastí. Zatímco v České republice jako celku je nejpalčivějším problémem stárnutí populace, růst městské populace a nezaměstnanost, v k The paper deals with differentiation of regional entities within the Czech Republic based on study of human potential. The human factor has been defined by 22 variables from three domains : population density, demographic indicators and economic activities of inhabitants. The variables have been recorded by regions and selected districts of the C.R. in 1994-2004, for computation purposes they have been represented by their averages and standardized. Principal component method has been employed for solution, facilitating to reduce number of the variables without any considerable loss of information, to select the most significant factors for a given area and to aggregate the variables into larger groups (principal components). Two extensive methods have been constructed. The first one has been based on the C.R. regions, the second one on the data from the Vysočina Region districts. Solution results demonstrate different roles of the separate aggregate variables in regional development. While in
dcterms:title
Analysis of Regional Development with Use of Multivariate Statistical Methods Analýza regionálního rozvoje s využitím vícerozměrných statistických metod, Analýza regionálního rozvoje s využitím vícerozměrných statistických metod,
skos:prefLabel
Analysis of Regional Development with Use of Multivariate Statistical Methods Analýza regionálního rozvoje s využitím vícerozměrných statistických metod, Analýza regionálního rozvoje s využitím vícerozměrných statistických metod,
skos:notation
RIV/60460709:41110/06:18288!RIV07-MZE-41110___
n3:strany
6
n3:aktivita
n18:P
n3:aktivity
P(QG60030)
n3:cisloPeriodika
6
n3:dodaniDat
n12:2007
n3:domaciTvurceVysledku
n10:7721501 n10:9676317
n3:druhVysledku
n5:J
n3:duvernostUdaju
n16:S
n3:entitaPredkladatele
n13:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
465264
n3:idVysledku
RIV/60460709:41110/06:18288
n3:jazykVysledku
n14:cze
n3:klicovaSlova
regional differentiation, regional development, human potential, community, countryside, Vysočina Region, demography, unemployment, Principal Component Method
n3:klicoveSlovo
n6:Vyso%C4%8Dina%20Region n6:countryside n6:demography n6:regional%20differentiation n6:unemployment n6:human%20potential n6:Principal%20Component%20Method n6:regional%20development n6:community
n3:kodStatuVydavatele
CZ - Česká republika
n3:kontrolniKodProRIV
[DC20DB53F140]
n3:nazevZdroje
Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis
n3:obor
n4:BB
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:projekt
n7:QG60030
n3:rokUplatneniVysledku
n12:2006
n3:tvurceVysledku
Prášilová, Marie Svatošová, Libuše
s:issn
1211-8516
s:numberOfPages
8
n17:organizacniJednotka
41110