This HTML5 document contains 45 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n12http://localhost/temp/predkladatel/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n9http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/subjekt/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/podDruhVysledku/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F61989100%3A27730%2F11%3A86078619%21RIV12-MSM-27730___/
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/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n14http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F61989100%3A27730%2F11%3A86078619%21RIV12-MSM-27730___
rdf:type
skos:Concept n8:Vysledek
dcterms:description
Metodika stanovuje postup při identifikaci anomálií ve výskytu škodlivin v pracovním a životním prostředí, a to z lineárně i prostorově rozložených dat. Používá přitom geostatistické nástroje implementované v řadě účelových aplikací, nebo dokonce jednoduše sestavitelných v běžně dostupných tabulkových procesorech. Výhodou navrženého postupu je jednak daleko větší míra objektivizace náhledu na zkoumané veličiny, jednak řádové zvýšení rychlosti získání požadovaných informací – obojí vzhledem k tradičně užívaným postupům využívajících standardní, většinou parametrické statistiky se značnou mírou ručních vstupů do procesu zpracování. Podstatnou výhodou je rovněž možnost zmenšení počtu vstupních dat, což s sebou nese i nezanedbatelný ekonomický efekt; vždyť právě data získávaná z terénu jsou jedna z nejdražších. Vedlejším efektem je pak možnost použití těchto postupů – a to v reálném čase. Metodika stanovuje postup při identifikaci anomálií ve výskytu škodlivin v pracovním a životním prostředí, a to z lineárně i prostorově rozložených dat. Používá přitom geostatistické nástroje implementované v řadě účelových aplikací, nebo dokonce jednoduše sestavitelných v běžně dostupných tabulkových procesorech. Výhodou navrženého postupu je jednak daleko větší míra objektivizace náhledu na zkoumané veličiny, jednak řádové zvýšení rychlosti získání požadovaných informací – obojí vzhledem k tradičně užívaným postupům využívajících standardní, většinou parametrické statistiky se značnou mírou ručních vstupů do procesu zpracování. Podstatnou výhodou je rovněž možnost zmenšení počtu vstupních dat, což s sebou nese i nezanedbatelný ekonomický efekt; vždyť právě data získávaná z terénu jsou jedna z nejdražších. Vedlejším efektem je pak možnost použití těchto postupů – a to v reálném čase. The methodology establishes the procedure for identifying anomalies in the occurrence of pollutants in the working and living environment, from linear and spatially distributed data. It uses the geostatistical tools implemented in a number of special-purpose applications, or even simply assembled in any common spreadsheet. The advantage of the proposed procedure is a far greater degree of objectification of view of variables studied, the increase in speed to obtain the required information - both due to the traditionally used procedures using standard parametric statistics with mostly significant degree of manual input into the process. A major advantage is the ability to reduce the number of input data, which also brings substantial economic effect; after all, just the data obtained from the field are one of the most expensive. A side effect is the possibility of using these processes - in real time.
dcterms:title
Methodology for statistical processing of data to identify anomalies of pollutants in the environment Metodika pro statistické zpracování dat k identifikaci anomálií škodlivin v životním prostředí Metodika pro statistické zpracování dat k identifikaci anomálií škodlivin v životním prostředí
skos:prefLabel
Methodology for statistical processing of data to identify anomalies of pollutants in the environment Metodika pro statistické zpracování dat k identifikaci anomálií škodlivin v životním prostředí Metodika pro statistické zpracování dat k identifikaci anomálií škodlivin v životním prostředí
skos:notation
ZU/38471/2011 RIV/61989100:27730/11:86078619!RIV12-MSM-27730___
n8:predkladatel
n9:orjk%3A27730
n3:aktivita
n5:V
n3:aktivity
V
n3:certifikacniOrgan
Zdravotní ústav se sídlem v Ostravě
n3:datumCertifikace
2011-11-22+01:00
n3:dodaniDat
n14:2012
n3:domaciTvurceVysledku
n7:9829644
n3:druhVysledku
n15:N%2FA
n3:duvernostUdaju
n17:S
n3:ekonomickeParametry
nejsou v přímé návaznosti na řešenou problematiku, vliv imisní zátěže na lidské zdraví
n3:entitaPredkladatele
n13:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
211974
n3:idVysledku
RIV/61989100:27730/11:86078619
n3:interniIdentifikace
019/23-11-2011-UM
n3:jazykVysledku
n16:cze
n3:klicovaSlova
isolines; kriging; semivariograms; nonparametric statistics; distribution; anomality
n3:klicoveSlovo
n6:distribution n6:semivariograms n6:nonparametric%20statistics n6:kriging n6:anomality n6:isolines
n3:kontrolniKodProRIV
[FD19BB72FB35]
n3:lokalizaceVysledku
IČO:61989100
n3:obor
n11:DM
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:rokUplatneniVysledku
n14:2011
n3:technickeParametry
Určení postupu při hodnocení sledovaných látek. Z dat daných jako tabulka relační databáze se stanovuje posloupnost kroků:analýza jejich variability, prostorového rozložení, lokálních odhadů, za účelem odhalení potenciálních anomálií sledovaných veličin.
n3:tvurceVysledku
Raclavský, Konstantin Homola, Vladimír
n12:organizacniJednotka
27730