SPIS TREŚCI. Część 1. Teoria i praktyka konstrukcji rodzinnych tablic trwania życia...11

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "SPIS TREŚCI. Część 1. Teoria i praktyka konstrukcji rodzinnych tablic trwania życia...11"

Transkrypt

1 SPIS TREŚCI Wprowadzenie...7 Część 1. Teoria i praktyka konstrukcji rodzinnych tablic trwania życia Model Johna Bongaartsa Model Zenga Yi Dane źródłowe stanowiące podstawę estymacji modelu dla Polski...25 Część 2. Syntetyczne omówienie wyników estymacji rodzinnych tablic trwania życia Syntetyczne omówienie wyników estymacji modelu rodzinnych tablic trwania życia Tablice 22 graficzna prezentacja wybranych wyników Graficzna prezentacja wybranych wyników lata 1988/1989, 1994/1995, Część 3. Rodzinne tablice trwania życia Polska 1988/ Polska 1994/ Polska Literatura...175

2

3 CONTENTS Introduction Part 1. Theory and practical basis for estimation Family Status Life Tables John Bongaart's model Zeng Yi model Source data for estimation Family Status Life Table model for Poland Part 2. Synthetic evaluation of Family Status Life Table estimation Synthetic evaluation of Family Status Life Table estimation Tables 22 graphical presentation of selected results Graphical presentation of selected results years 1988/1989, 1994/1995, Part 3. Family Status Life Tables Poland 1988/ Poland 1994/ Poland Bibliography...175

4

5 Wprowadzenie Radykalne zmiany w procesach demograficznych w Polsce, które zostały zapoczątkowane transformacją społeczno-ekonomiczną i ustrojową na przełomie lat osiemdziesiątych i dziewięćdziesiątych, wymagają coraz to nowych formalnych metod i narzędzi umożliwiających pomiar i ocenę tych zmian. Jednym z takich narzędzi jest makrosymulacyjny 1 model rodzinnych tablic trwania życia. Rodzinne tablice trwania życia to kolejny etap w rozwoju tablic wielostanowych (demografii wielostanowej) bazujących na tablicach stanu cywilnego i tablicach płodności. Model jest narzędziem umożliwiającym pomiar wpływu demograficznych takich determinant, jak: płodność, małżeńskość (w tym: 1. małżeństwo, rozpad małżeństwa, ponowne małżeństwa), umieralność (umieralność dzieci i dorosłych, owdowienia), na zmiany wielkości i struktury rodziny, czyli dynamikę rodziny. Estymacja modelu dla lat 1988/1989, 1994/1995 i 22 umożliwiła wnioskowanie o skali zachodzących zmian w podstawowych procesach demograficznych oraz ich wpływie na wielkość i strukturę rodziny w okresie 6 lat transformacji społeczno-systemowej w Polsce. Wyniki estymacji modelu jednoznacznie dokumentują jak znaczne i istotne przeobrażenia następują w modelu rodziny polskiej. Są one poważnym sygnałem o skali czekających nas zmian w cyklu życia rodziny i w jej składzie. To rodzi określone konsekwencje dla relacji międzygeneracyjnych ze skutkami w wymiarze nie tylko demograficznym, ale przede wszystkim społeczno-ekonomicznym. Ostatni okres, dla którego oszacowano tablice, to rok 22. Statystyki ludnościowe w badanym czasie informują o kolejnych zmianach w procesach demograficznych w Polsce, w tym m.in. o spadku płodności, obniżającej się dzietności, zmniejszającej się skłonności do zawierania małżeństw. Oznacza to kolejne zmiany modelu rodziny polskiej, których zakres może być określony (zmierzony) i badany za pomocą parametrów rodzinnych tablic trwania życia. Dlatego konieczne było, w naszej opinii, powtórzenie estymacji modelu. Przedkładana Czytelnikowi praca składa się ze wstępu, trzech części i bogatego wykazu literatury. W części pierwszej przedstawiono podstawy teoretyczne konstrukcji rodzinnych tablic trwania życia, omawiając dwa podstawowe modele: model John Bongaartsa i model Zenga Yi. Podano również zakres danych źródłowych wykorzystanych do estymacji rodzinnych tablic trwania życia. 1 J. Menken klasyfikuje modele demograficzne na: opisowe i przyczynowe; analityczne i symulacyjne; mikrosymulacyjne i makrosymulacyjne [J. Menken (1998, s. 3)]. 7

6 W części drugiej zamieszczono syntetyczne omówienie wyników estymacji, odnosząc się głównie do interpretacji w postaci graficznej wraz z wybranymi graficznymi zestawieniami danych dla badanych lat 1988/1989, 1994/1995, 22. W części trzeciej zamieszczono znaczną część wyników estymacji w postaci tablic źródłowych dla lat 1988/1989, 1994/1995, 22. Zarówno tablice, jak i wykresy opracowano w wersji polsko-angielskiej z myślą o upowszechnieniu wyników modelu w środowisku międzynarodowym. Kilka z tych wykresów wykorzystano wcześniej przy interpretacji syntetycznej wyników w części drugiej pracy. Jak wykazała analiza wyników estymacji modelu rodzinnych tablic trwania życia (modelu rodziny nuklearnej), model ten dość dobrze mierzy wpływ zmian procesów demograficznych w Polsce na dynamikę rodziny. Jest to model symulacyjny, może być zatem wykorzystywany do różnego rodzaju rachunków hipotetycznych nie tylko w pracach i analizach demograficznych, ale również na dużą skalę na szeroko zdefiniowanym rynku ubezpieczeń. Istnieje duża przydatność modelu rodziny nuklearnej do analiz symulacyjnych związanych z systemem emerytalnym ze względu na występujące w modelu możliwości pomiaru relacji międzygeneracyjnych. Pomiaru takich relacji nie dostarczają analizy wyników prognoz demograficznych. Biorąc pod uwagę reformę ubezpieczeń społecznych w Polsce i przewidywane duże procesowe zmiany z tym związane, wykorzystanie wyników (parametrów) rodzinnych tablic trwania życia wydaje się być nie tylko zalecane, ale wręcz rekomendowane instytucjom ubezpieczeniowym. Oszacowane rodzinne tablice trwania życia dla lat 1988/1989, 1994/1995, 22 są kontynuacją wyestymowanego modelu dla dwóch pierwszych okresów. Tym samym Polska znajduje się w grupie nielicznych krajów na świecie, gdzie przeprowadzono tego typu aplikacje modelowe. Z literatury przedmiotu wiadomo, że takie modele oszacowano dla Austrii, Belgii, Brazylii, Chin, Kanady, USA. Przydatność stosowania tego typu analiz jest szczególnie uzasadniona w sytuacji, kiedy w krótkim czasie zachodzą istotne zmiany w procesach demograficznych. Taka właśnie sytuacja występuje w Polsce od początku okresu transformacji, to jest od roku1989. Przedkładana praca jest zmienionym i uaktualnionym wydaniem poprzedniej publikacji autorstwa E. Frątczak pt. Rodzinne tablice trwania życia Polska 1988/1989, 1994/1995 (Warszawa 21). Istotne zmiany polegają na dokonaniu nowej wersji estymacji rodzinnych tablic trwania życia dla roku 22 oraz reestymacji tablic dla lat 1988/1989 i 1994/1995. Nowa estymacja poprzedniej wersji modelu polegała na wprowadzeniu ujednoliconej klasyfikacji grup wieku przy estymacji rodzinnych tablic trwania życia dla lat 1988/1989 oraz 1994/1995 i 22, tak aby wyniki dla tych trzech okresów były porównywalne. Praca przeznaczona jest dla Czytelnika zaawansowanego w metodyce badania 8

7 procesów ludnościowych oraz praktyków i analityków instytucji ubezpieczeniowych, dla których informacje o procesach demograficznych stanowią podstawę do sporządzania prognoz i do podejmowania decyzji. Z pewnością do pracy tej sięgną magistranci, doktoranci, słuchacze studiów podyplomowych z różnych dyscyplin, przede wszystkim ze względu na walory poznawcze i użytkowe zastosowanych modeli. Na zakończenie warto podkreślić, że po estymacji dla Polski tablic trwania życia według stanu cywilnego [M. Kędelski, E. Gołata (1986); E. Gołata (1987)] jest to kolejny przykład zastosowania modelu cyklu życia jednostki i rodziny, czyli demografii wielostanowej w Polsce. 9

8

9 Część 1 Teoria i praktyka konstrukcji rodzinnych tablic trwania życia Part 1 Theory and practical basis for estimation Family Status Life Tables

10

11 Zmiany w wielkości i składzie rodziny w czasie określa się mianem dynamiki rodziny (family dynamics, por. Zeng Yi 1991; J. Bongaarts 1983). Demograficznymi determinantami zmian składu i wielkości rodziny są: płodność, małżeńskość (w tym 1. małżeństwo, rozpad małżeństwa, ponowne małżeństwa), umieralność (umieralność dzieci i osób dorosłych, owdowienia). W. Brass (1983) określa te determinanty jako determiananty pośredniczące (proximate determinants) w badaniu dynamiki rodziny w celu lepszego i głębszego uwypuklenia oraz rozróżnienia czynników pośredniczących, leżących u podstaw oceny wpływu czynników społecznych i ekonomicznych na zmiany wielkości i struktury rodziny. Do determinant społeczno-ekonomicznych mających wpływ na dynamikę rodziny zalicza się m.in.: dochody, wykształcenie, status aktywności zawodowej. Zdarzeniami, które zmieniają wielkość i skład rodziny są: urodzenia, zgony, małżeństwa, rozwody, owdowienia, ponowne małżeństwa, opuszczanie domu rodzinnego przez dzieci. Model rodzinnych tablic trwania życia jako model makrosymulacyjny jest narzędziem umożliwiającym pomiar wpływu determinant demograficznych na zmiany w wielkości i struktury rodziny, czyli dynamikę rodziny. Rodzinne tablice trwania życia to kolejny etap w rozwoju metodologii tablic wielostanowych (demografii wielostanowej), bazującej na tablicach stanu cywilnego i tablicach płodności. Metodologia konstrukcji tablic stanu cywilnego wraz z zastosowaniami jest w literaturze demograficznej dość dobrze opisana między innymi w pracach: E. Frątczak (1991a; 1991b), E. Gołaty (1987), M. Kędelskiego, E. Gołaty (1986), R. Schoena, W. Urtona (1979), R. Schoena (1975; 1988), F. Willekensa, I. Shah, J.M. Shah, P. Ramachndran (1982), F. Willekensa (1987). Z kolei metoda konstrukcji tablic płodności wraz z zastosowaniami, o traktuje rozdział 3, jest omówiona w pracach: L. Bolesławskiego (1974; 1975; 1993), T. Barnby, A. Cigno (199), C.L. Chianga, B.J. van den Berga (1982), C.L. Chianga (1984), E. Frątczak (1996b), J.M. Hoema i U. Funck-Jensen (1982), J.Z. Holzera (1994a), M. Kędelskiego, J. Paradysza (199), J. Kurkiewicz (1992), J. Oechsli (1975), J. Paradysza (1985), F. Willekensa (1986; 1987; 1988a; 1988b), F. Willekensa, S. Scherbowa (199). Za pierwszą publikację zamieszczającą wybrane miary rodzinnych tablic trwania życia należy uznać pracę J.R. Meyersa pt. Statistical Measures in the Marital Life Cycles Men and Women (1959). Są to miary odniesione do rodziny nuklearnej, oparte na czasie dyskretnym. Ich przegląd zawiera praca E. Frątczak (1991a). Rozwinięciem miar Meyersa do formuły modelowej są miary tablic trwania życia rodziny nuklearnej w modelu G. Feichgtingera i H. Hansluvki [G. Feichtinger, H. Hansluvka (1977); G. Feichtinger (1978; 1987)]. Zarówno w pracach J.R. Meyersa, jak i w modelu G. Feichtingera i H. Hansluvki miary (charakterystyki) cyklu życia rodziny odnoszą się do męża, żony 13

12 i czasu trwania małżeństwa 1. W literaturze demograficznej modelowe rodzinne tablice trwania życia należy uznać za dalszy etap rozwoju metodologii tablic trwania życia łączący tablice stanu cywilnego i tablice płodności. Do najbardziej znanych w literaturze modeli rodzinnych tablic trwania życia należą modele Johna Bongaartsa i Zenga Yi Model Johna Bongaartsa John Bongaarts opracował model cyklu życia rodziny nuklearnej opierając się na metodyce konstrukcji tablic trwania życia. Model ten można ogólnie określić jako logiczne rozszerzenie modelowych tablic trwania życia według stanu cywilnego przez dodanie informacji o dodatkowych stanach (statusach) rodzinnych [J. Bongaarts (1981,1987)]. Model rodziny nuklearnej Bongaartsa określony jest jako female dominant model (jednostką odniesienia identyfikującą rodzinę jest kobieta). Autor zdefiniował model określając go jako MARITAL-PARITY-FECUNDITY- STATUS LIFE TABLE MODEL (co w dosłownym tłumaczeniu oznacza tablice trwania życia dla stanu cywilnego, liczby urodzonych dzieci i płodności). Model ten, oprócz stanu cywilnego (tak jak w modelowych tablicach stanu cywilnego), zawiera informacje o dwóch dodatkowych stanach, tj. płodności (fecundity) i liczbie urodzonych dzieci (parity). Autor przyjął oznaczenie l mpf (x) dla liczebności populacji tablic trwania życia w wieku dokładnie x lat według stanów: cywilnego m, liczby urodzonych dzieci p oraz płodności f. Poszczególne zakresy zmienności stanów określono następująco: m = 1, 2, 3, 4 gdzie: 1 wolna, 2 zamężna, 3 wdowa, 4 rozwiedziona; p = 1, 2, 3,..., N odnosi się do liczby urodzonych dzieci; f = 1, 2 odnosi się do stanu: 1 płodna, 2 niepłodna. Wychodząc z kohorty urodzeń w wieku lat Bongaarts określał liczebności tablic trwania życia l mpf (x) według roczników wieku x, od x = do x = 9. Zdaniem tegoż autora procedury kalkulacyjne w wyznaczaniu parametrów tablic trwania życia mogą być uproszczone przez przyjęcie założeń dotyczących rozkładu poszczególnych zdarzeń w przedziale wieku od x do x + 1. Przyjęte założenia są następujące [por. J. Bongaarts (1987, s. 29); Zeng Yi (1991, s. 49)]: kobieta może przejść ze stanu płodna do stanu niepłodna na początku przedziału wieku, przejścia pomiędzy kategoriami stanu cywilnego oraz zgony mają miejsce dokładnie w środku przedziału wieku, przejścia pomiędzy kategoriami stanu liczby urodzonych dzieci mają miejsce zarówno w pierwszej, jak i w drugiej połowie przedziału wieku. 1 Aplikację modelu cyklu życia w ujęciu Feichtingera i Hansluvki dla Polski przeprowadzili S. Wierzchosławski i D. Król [por. S. Wierzchosławski, D. Król (1986)]. 14

13 Przyjmując za J. Bongaartsem [J. Bongaarts, (1987, s. 21 i nast.)] następujące oznaczenia: l mpf (x) liczebność populacji tablic trwania życia w stanie cywilnym m, w stanie liczby urodzonych dzieci p i stanie płodności f w wieku dokładnie x lat; l mpf (x1) liczebność populacji tablic trwania życia na początku przedziału wieku, ale po transferze dokonanym pomiędzy stanami płodności; l mpf (x2) liczebność populacji tablic trwania życia w środku przedziału wieku, przed transferem pomiędzy statusami stanu cywilnego i po uwzględnieniu zgonów, ale po transferze pomiędzy statusami dzietności i płodności podczas pierwszej połowy przedziału wieku; l mpf (x3) liczebność populacji tablic trwania życia w środku przedziału wieku po transferze stanu cywilnego i wystąpieniu zgonów. Procedura kalkulacji liczebności populacji tablic trwania życia w przedziale wieku od x do x + 1, czyli l mpf (x + 1) na podstawie liczebności w wieku x, tj. l mpf (x) składa się z czterech następujących po sobie etapów (ibid., s. 21, 211). Etap 1. Przejścia pomiędzy stanami płodności W modelu zakłada się możliwość przejścia ze stanu płodna do stanu niepłodna ; transfer odwrotny nie jest możliwy: l mp1 (x1) = l mp1 (x) (1 S mp (x)) (1.1) l mp2 (x1) = l mp2 (x) + S mp (x) l mp1 (x) (1.2) gdzie: S mp (x) proporcja płodnych kobiet w stanie cywilnym m, w stanie liczby urodzonych dzieci p, które stały się bezpłodne w wieku x lat. Etap 2. Przejścia pomiędzy stanami liczby urodzonych dzieci w pierwszej połowie roku Dla pierwszej połowy przedziału wieku przejście pomiędzy stanami liczby dzieci ma miejsce wtedy, gdy procedury odzwierciedlające proces są następujące: l mp1 (x2) = l mp1 (x1) ½ b p (x,m) l mp1 (x1) + ½b p-1 (x,m) l m, p-1, 1 (x1) (1.3) l mp2 (x2) = l mp2 (x1) (1.4) gdzie: b p (x,m) prawdopodobieństwo przejścia ze stanu liczby urodzonych dzieci p, w wieku dokładnie x lat, do stanu p + 1, w wieku dokładnie x + 1, dla kobiet będących w stanie cywilnym m. 15

14 Etap 3. Przejścia pomiędzy stanami stanu cywilnego Ta procedura jest podobna do procedury konstrukcji tablic trwania życia według stanu cywilnego, ponieważ uwzględnia transfery pomiędzy stanami cywilnymi i zgony. Stosowne równania w modelu Bongaartsa są zaczerpnięte bezpośrednio z procedur opisanych przez Schoena [R. Schoen (1975)]. Etap 4. Przejścia pomiędzy kategoriami stanu liczby urodzonych dzieci w drugiej połowie roku Równania są podobne do równań (1.3) oraz (1.4). l mp1 (x + 1) = l mp1 (x3) ½b p (x,m) l mp1 (x3) + ½b p-1 (x,m) l m, p-1,1 (x3) (1.5) l mp2 (x + 1) = l mp2 (x3) (1.6) Podane cztery etapy procedury powtarzamy kolejno dla pojedynczych roczników wieku i otrzymujemy populację tablic trwania życia. W odniesieniu do równań 1.3 i 1.5 Bongaarts założył, że prawdopodobieństwa przejścia pomiędzy kategoriami liczby urodzonych dzieci w pierwszej i drugiej połowie pojedynczego przedziału wieku są równe połowie prawdopodobieństwa dla całego przedziału wieku. Tak szczegółowo ustalone procedury estymacyjne [por. J. Bongaarts (1987, s )], które umożliwiają estymację tablic, zostały nazwane przez autora jako MARITAL- PARITY-FECUNDITY LIFE TABLE (tablice według stanu cywilnego, płodności i liczby dzieci) i nie mogą być traktowane jako rodzinne tablice trwania życia, ponieważ nie zawierają charakterystyk opisujących sytuację dzieci w rodzinie. Kolejnym rozszerzeniem modelu było zatem uwzględnienie charakterystyk opisujących sytuację rodzinną kobiety, określoną przez liczbę dzieci pozostających przy życiu oraz fakt wspólnego zamieszkiwania w domu rodzinnym. Do trzech wyodrębnionych statusów dołączono czwarty, a liczebność populacji tablicy trwania życia dla dowolnego wieku x określono jako l mpfc (x), gdzie: m stan cywilny, p liczba urodzonych dzieci, f płodność, c status rodzinny, w którym wyodrębniono następujące kategorie: c liczba żyjących dzieci, cm liczba żyjących synów, cf liczba żyjących córek, ch liczba dzieci przebywających w domu, chm liczba synów przebywających w domu, chf liczba córek przebywających w domu. 16

15 W określeniu statusu rodzinnego Bongaarts uwzględnił fakt zróżnicowania umieralności wraz z wiekiem dziecka, a technikę estymacji rodzinnych tablic trwania życia autor określił jako PARITAL FAMILY STATUS LIFE TABLE TECHNIQUE (technika kontrukcji częściowych (niepełnych) rodzinnych tablic trwania życia) 2. Średnia wielkość rodziny kobiety w populacji w tablicach jest określana bezpośrednio z wielkości charakterystyk opisujących status rodzinny, oznaczony symbolem ch, tj. liczbą dzieci przebywających w domu. Jeśli kobieta jest zamężna, to wielkość rodziny jest obliczana jako ch + 2, cyfra 2 oznacza dwie osoby dorosłe: żonę i męża. Dla pozostałych stanów cywilnych kobiety (wolne, rozwiedzione, owdowiałe) wielkość rodziny jest wyznaczona jako ch + 1. John Bongaarts przyjął wiele upraszczających założeń do swojego modelu [J. Bongaarts (1987, s. 195); Zeng Yi (1991, s. 52,53)], m.in.: założenie Markowa, że prawdopodobieństwo przejścia pomiędzy stanami zależy od stanu pobytu, a nie zależy od historii jednostki z przeszłości; poszczególne zdarzenia występują raczej w jednym punkcie w czasie niż w ciągu całego okresu (roku); tylko bieżąco zamężne i płodne kobiety rodzą dzieci; ryzyko zgonu jest funkcją tylko wieku i płci; umieralność jest niezależna od zmiany pozostałych statusów; ryzyko pierwszego małżeństwa, ponownego małżeństwa, rozwodu, owdowienia jest funkcją tylko wieku i stanu cywilnego; w przypadku rozwiązania małżeństwa wszystkie dzieci będące w rodzinie pozostają z matką; wskaźniki opuszczania domu rodzinnego matki przez dzieci są funkcją tylko wieku i płci dziecka; wskaźnik płci przy urodzeniu jest stały i równy 1,5 urodzeń męskich na 1 urodzenie żeńskie; ryzyko stania się bezpłodną jest tylko funkcją wieku; wielokrotne porody są traktowane jako urodzenia pojedyncze; liczba stanów wyróżnionych w modelu Bongaartsa to: stan cywilny 4, stan płodności 2, liczba urodzonych dzieci 3 (tj., 1, 2+), liczba stanów rodzinnych 2 (łącznie z uwzględnieniem wieku dziecka). Ogólna liczba możliwych stanów jest równa = 48, a przy założeniu, że kobiety w stanie wolnym są bezdzietne, możliwa liczba stanów jest równa odpowiednio = 362. Model rodziny nuklearnej Bongaartsa jest istotnym wkładem w rozwój metod analizy demografii rodziny. Umożliwia szacowanie liczby, wielkości i struktury rodziny nuklearnej w populacji stacjonarnej, jak również proporcji kobiet w różnych stanach rodzinnych 2 Szczegóły tej techniki w pracach: [J. Bongaarts (1987, s. 192, 193); Zeng Yi (1987; 1991)]. 17

16 i średniego czasu pobytu w każdym stanie. Wyniki aplikacji modelu są funkcją danych wejściowych, stąd też model może być wykorzystany do szczegółowej analizy wpływu zmian takich determinant, jak: płodność, umieralność, zawieranie małżeństw, rozwody, opuszczanie domu rodzinnego przez dzieci, na skład, strukturę rodziny oraz rozkład w czasie zdarzeń z cyklu życia rodziny. W celu usprawnienia prac obliczeniowych związanych z estymacją tablic autor opracował program komputerowy FAMTAB. Weryfikację modelu Bongaartsa dla Polski dla 1988 r. zamieszczono w opracowaniu E. Frątczak (199) Model Zenga Yi Rozszerzenie modelu rodziny nuklearnej Bongaartsa na model rodziny trzypokoleniowej było głównym celem prac prowadzonych przez Zenga Yi. Zamysł ten wyjaśniono przez określenie systemu identyfikacji stanów rodzinnych w rodzinach nuklearnej i trzypokoleniowej. Wiodącą rolę przy tym pełni funkcja markera, którą w modelu Zenga Yi przypisuje się kiedykolwiek zamężnej starszej kobiecie. Koncepcję markera zapożyczono w modelu Zenga Yi od W. Brassa. Określa ona markera jako osobę odniesienia (reference person) identyfikującą gospodarstwo domowe, rodzinę. Jeśli są więc znane charakterystyki statusów rodzinnych markera, to można określić typ oraz wielkość rodziny. Powstają pytania: W jaki sposób należy uwzględnić w charakterystykach statusy rodzinne markera oraz w jaki sposób można wnioskować o strukturze i wielkości rodziny z charakterystyk markera w generalnym systemie identyfikacyjnym rodziny nuklearnej i rodziny trzypokoleniowej? Należy pamiętać, że zarówno model rodziny nuklearnej J. Bongaartsa, jak i model rodziny trzypokoleniowej Zenga Yi są określane jako female dominant models (modele odniesione do kobiety). W modelu rodziny nuklearnej Bongaartsa zakłada się, że dorosłe dzieci muszą opuścić dom rodzinny w momencie zawarcia małżeństwa. W rzeczywistości dzieci mogą opuszczać dom rodzinny przed lub po zawarciu małżeństwa, a rodzice i ich zamężne dzieci wraz z wnukami tworzą rodzinę trzypokoleniową. Ideę markera opisał następująco Zeng Yi: Można sobie wyobrazić, że rodzi się dziecko, dziewczynka niemarker. Kiedy dorośnie, może opuścić dom rodzinny lub nie. Fakt opuszczenia domu rodzinnego może mieć miejsce przed lub po zawarciu małżeństwa. Młoda kobieta, gdy opuszcza dom rodzinny i zakłada samodzielną rodzinę, staje się markerem. Jeśli młoda zamężna kobieta zamieszkuje razem z matką lub teściową, pozycja markera należy do matki lub teściowej. W przypadku śmierci markera jego pozycja zostaje przejęta przez synową, o ile ona zamieszkuje w domu markera. Jeśli nie ma synowej, pozycję markera przejmuje dorosła córka mająca 18 lat i więcej, mieszkająca w domu. O ile w domu markera nie ma ani synowej, ani dorosłej córki, pozostali członkowie rodziny dołączą do innej rodziny markera przez ponowne małżeństwo męża markera lub przez dołączenie do rodziny krewnych. Zarówno markerzy, jak i niemarkerzy 18

17 mogą zawierać związki małżeńskie, rodzić dzieci, dzieci mogą umierać lub opuszczać dom rodzinny, markerzy mogą wychodzić za mąż ponownie, rozwodzić się, mogą dokonywać się zmiany pomiędzy markerem i niemarkerem. Oznacza to, że marker może przyjąć pozycję niemarkera i odwrotnie. Niemarker może stać się markerem przez założenie samodzielnej rodziny lub wskutek zgonu markera. Marker może stać się niemarkerem przez ponowne zamieszkanie z matką lub teściową. Każdy marker należy do rodziny, a jego stan cywilny i stan rodzinny są wykorzystywane do określania wielkości rodziny. Liczba kiedykolwiek zamężnych markerów i niemarkerów, z przynajmniej jednym żyjącym dzieckiem, odpowiada liczbie rodzin trzypokoleniowych. Oznacza to, że niemarker zamieszkuje z matką lub teściową. Różne typy rodzin trójgeneracyjnych mogą być wyróżnione dzięki różnym kombinacjom stanu rodzinnego babci markera i matki kiedykolwiek zamężnego niemarkera. Stan cywilny babci markera oraz stan cywilny i rodzinny matki niemarkera określają wielkość rodziny trzypokoleniowej" [Zeng Yi (1987, s. 11, 12; tł. E. F.)]. Schemat stanów identyfikujących model rodziny nuklearnej i trzypokoleniowej zamieszczono na rysunku1. W modelu Zenga Yi cztery procesy kreują pozycję kobiety, a mianowicie zmiany: stanu cywilnego, stanu rodzinnego, liczby urodzonych dzieci oraz statusu markera. System identyfikacyjny stanów rodzinnych w modelu Zenga Yi zakłada, że zmiany statusu markera powiązane są ze zmianami stanu cywilnego. Jeśli założy się 4 kategorie stanu cywilnego i połączy się je z 2 kategoriami statusu markera, otrzymuje się łącznie 8 możliwych kombinacji określających stan pobytu markera. Są nimi: niezamężny marker, zamężny marker, owdowiały marker, rozwiedziony marker, niezamężny niemarker, zamężny niemarker, owdowiały niemarker, rozwiedziony niemarker. 19

18 Rysunek 1. System identyfikacyjny stanów rodzinnych w modelu Zenga Yi (model rodziny nuklearnej i trzypokoleniowej) mąż żona Rodziny nuklearne samotna matka Rodziny trzypokoleniowe mąż żona dziadkowie samotna matka dziadkowie mąż żona babcia samotna matka babcia Pozostałe rodziny mąż żona bez dzieci samotna matka bez dzieci marker (kobieta) = mężczyzna = Źródło: [Zeng Yi (1991, s. 58)]. 2

19 Uwzględniając system stanów rodzinnych, teoretycznie można sobie wyobrazić dowolną kombinację stanów, których może doświadczyć kobieta: cywilnego, dzietności, markera, rodzinnego (maternal). Oznaczając liczbę stanów: cywilnego, markera liczby dzieci i rodzinnego odpowiednio jako: M, K, P, C oraz przyjmując założenie, że liczba dożywających dzieci przebywających w domu jest zawsze mniejsza lub równa liczbie urodzonych dzieci, dla dowolnej kobiety, i w dowolnym czasie, teoretyczna liczba możliwych kombinacji tych stanów jest równa [Zeng Yi (1987, s. 12; 1991, s. 57)]: P T = MK ( p + 1 ) (1.7) p= Kobieta znajduje się w dowolnym momencie życia w jednym ze stanów należących do kombinacji T. Jeśli oznaczyć kombinację stanów jako i (i = 1, 2, 3,..., T). Niech l i (x), gdzie i = 1, 2, 3,..., T, oznacza liczebności członków kohorty w wieku dokładnie równym x lat w stanie i oraz P ij (x), gdzie i, j = 1, 2,..., T oznacza prawdopodobieństwo, że członek kohorty będący w stanie i w wieku dokładnie x lat przeżyje i będzie w stanie j w wieku dokładnie x + 1 lat, wtedy formuła przejścia ze stanu i do stanu j w przedziale wieku x, x + 1 jest postaci: I T j ( x + 1) = Ii ( x )Pij ( x ) i = l (1.8) Równanie 1.8 można zapisać w postaci notacji macierzowych [Zeng Yi (1987, s.14; 1991, s. 59)]: l(x+1)= P(x) l(x) (1.9) gdzie: l(x) = [l 1 (x), l 2 (x),, l T (x)] (1.1) P11( x) = P12 ( x) P( x) P1 T ( x) P ( x) P 21 P ( x) 22 2T ( x) PT 1( x) P ( ) T 2 x PTT ( x) (1.11) P(x) jest macierzą o wymiarach T T, której estymacja nie jest zbyt łatwa ze względu na liczbę wyróżnionych stanów. Dla przykładu, jeśli liczba stanów cywilnych jest równa cztery, stanów markera dwa, stanów rodzinnych i dzietności dziewięć, wtedy ogólna liczba wyróżnionych stanów jest równa 8 T = 4 2 ( p + 1) = 36 p= Ogólna liczba elementów w macierzy przejścia jest równa = i macierz taką należy określić dla każdego wieku. Chociaż w macierzy jest dużo elementów 21

20 zerowych, to należy mieć na uwadze fakt, że liczba elementów niezerowych jest dostatecznie duża i powstają trudności w estymacji parametrów macierzy przejścia P(x). W modelu rodziny nuklearnej Bongaartsa liczba wyróżnionych stanów była też stosunkowo liczna. Autor ominął trudność związaną z estymacją parametrów przez przyjęcie założenia, że określone zdarzenia mają miejsce w określonym czasie w przedziale wieku x, x + 1. W procedurach estymacyjnych Zeng Yi przyjął założenia wprowadzone przez Bongaartsa, dodając do nich nowe założenia wykorzystane przy estymacji historii rodzinnych tablic trwania życia. Zeng Yi przyjął, że zmiany stanów: cywilnego i markera oraz zgony mają miejsce dokładnie w środku przedziału wieku x, x + 1. Zmiany stanów liczby urodzonych dzieci i stanów rodzinnych (maternal przez co autor określa liczbę dzieci pozostających w domu) występują zarówno w pierwszej, jak i w drugiej połowie roku. Przyjęte założenia umożliwiają oddzielną estymację stanowych prawdopodobieństw przejść dla stanów: cywilnego, markera, rodzinnego, co oznacza uproszczenie zarówno procedur estymacyjnych, jak również wymagań dotyczących danych wejściowych do modelu, a w efekcie końcowym powoduje znaczne uproszczenie procedur estymacji modelu. Na rysunku 2 przedstawiono zmiany stanów w przedziale wieku x, x + 1 w modelu Bongaartsa i modelu Zenga Yi. Nie podajemy w pracy szczegółowej dyskusji i prezentacji procedur estymacyjnych wykorzystywanych w tych modelach, gdyż są one zamieszczone w cytowanych już wielokrotnie pracach autorów. Procedurę estymacji wykorzystaną w modelu Bongaartsa można określić jako dwustopniową, w modelu zaś Zenga Yi jako trzystopniową 3. W procedurze trzystopniowej estymacja obejmuje kolejno trzy etapy: etap 1 estymacja prawdopodobieństw przejść dla stanu cywilnego; etap 2 estymacja prawdopodobieństw przejść dla stanów markera jako prawdopodobieństw warunkowych zależnych od zmian stanu cywilnego (należy przy tym pamiętać, że głównymi przyczynami wywołującymi zmianę statusu markera, oprócz zmian stanu cywilnego, są: opuszczenie domu rodzinnego i zgon matki); etap 3 mnożenie wyznaczonych na etapie 1 i 2 prawdopodobieństw przejść dla wyróżnionych stanów. Otrzymuje się tzw. prawdopodobieństwa przejść dla połączonych statusów stanu cywilnego i markera. Te trzy kroki procedury uznaje się za dość ważne w estymacji modelu. Ponadto szacuje się prawdopodobieństwa przejścia pomiędzy liczbą urodzonych dzieci oraz w kolejności estymuje się prawdopodobieństwa przejścia dla stanów rodzinnych 4. Do szacowania tych ostatnich prawdopodobieństw wykorzystuje się procedury tzw. techniki konstrukcji częściowych (niepełnych) rodzinnych tablic trwania życia. 3 Procedura trzystopniowa dotyczy tylko estymacji prawdopodobieństw zmian stanów cywilnych i markera. Dodatkowo w modelu szacuje się prawdopodobieństwa przejścia pomiędzy liczbą urodzonych dzieci (stanami parity) oraz prawdopodobieństwa przejścia pomiędzy różnymi stanami rodzinnymi. 4 Stany rodzinne są definiowane jako liczby dzieci pozostających w domu rodzinnym i zamieszkujących wspólnie z rodzicem (rodzicami). 22

21 Technika odnosi się do estymacji skumulowanej frakcji (odsetka) dzieci przebywających w domu rodzinnym do określonego wieku, pod warunkiem dożycia tego wieku. Frakcję tę wyznacza się za pomocą średniej ważonej. Rysunek 2. Zmiany stanów w modelu Bongaartsa i modelu Zenga Yi w przedziale wieku x, x + 1 Model J. Bongaartsa zmiany stanu cywilnego; x zgon x + 1 zmiany stanów: dzietności i rodzinnego zmiany stanów: dzietności i rodzinnego Model Zenga Yi zmiany stanów: cywilnego, markera; x zgon x + 1 zmiany stanów: dzietności i rodzinnego zmiany stanów: dzietności i rodzinnego Źródło: Opracowanie własne na podstawie prac: J. Bongaarts (1987, s ); Zeng Yi (1987, s. 15); Zeng Yi (1991, s. 59). Model Zenga Yi, podobnie jak model Bongaartsa, opiera się na założeniu procesu Markowa: prawdopodobieństwa przejścia zależą od stanu pobytu na początku przedziału czasu, a nie od historii osoby z przeszłości. Dodatkowo w modelu Zenga Yi przyjęto założenia: płodność zależy od wieku, liczby urodzonych dzieci oraz stanu cywilnego; umieralność zależy od wieku i stanu cywilnego; zawarcie pierwszych małżeństw, owdowienia, ponowne małżeństwa i rozwody zależą od wieku i stanu cywilnego; zmiany statusu markera (dzieci pozostają w domu lub opuszczają dom rodzinny) zależą od wieku, czasu przebywania kiedykolwiek w stanie zamężnym oraz przeciętnej liczby krewnych kobiety. Wymienione przesłanki implikują dodatkowe założenia, między innymi założenie homogeniczności, które oznacza, że osoby o tych samych charakterystykach mają takie same wartości prawdopodobieństw przejścia. Przyjęte założenia markowowskie oraz dotyczące homogeniczności są w tym modelu mniej restrykcyjne (z uwagi na dużą liczbę stanów i możliwych między nimi przejść) niż w innych modelach demograficznych, np. modelach płodności, w których głównie uwzględnia się wiek, bądź wiek i stan cywilny. 23

22 W odniesieniu do tych założeń w modelu uwzględniono następujące dodatkowe założenia: jednostajny rozkład zdarzeń demograficznych w pojedynczym przedziale wieku, osoby, które zmarły w określonym przedziale wieku, mają te same wartości wskaźników demograficznych przed zgonem jak te, które pozostały przy życiu, poszczególne zdarzenia mają miejsce raczej w jednym punkcie czasu niż w ciągu roku (pomiędzy wiekiem x a x + 1), rodzice przebywają razem ze swoimi dziećmi, przy czym mogą przebywać z jednym zamężnym (żonatym) dzieckiem i jego współmałżonkiem oraz ich zamężnymi dziećmi. Nie ma w rodzinie zamężnych (żonatych) braci oraz sióstr przebywających wspólnie, w przypadku rozwiązania małżeństwa dzieci zawsze pozostają z matką, a jeśli matka umiera, dzieci mogą dołączyć do nowej rodziny założonej przez ojca (tzw. rodziny przysposobionej - step family) lub dołączyć do rodziny innych krewnych, wielokrotne urodzenia w pojedynczym przedziale wieku traktowane są jako urodzenia pojedyncze. Kolejnym postępem metodologicznym w modelu Zenga Yi, w porównaniu z modelem Bongaartsa, było podjęcie próby uogólnienia modelu rodzinnych tablic trwania życia, który jest modelem stacjonarnym, na model ludności ustabilizowanej. Przy wykorzystaniu modelowych tablic trwania życia analiza może być prowadzona z uwzględnieniem dwóch różnych ujęć [Zeng Yi (1988, s. 97, 98)]. W pierwszym ujęciu opis cyklu życia lub historii życia członków realnej bądź fikcyjnej kohorty jest perspektywą historii życia jednostki. Według drugiego ujęcia jest to tablica trwania życia rozumiana jako zestaw określonych prawdopodobieństw przejść perspektywa populacji. Jeśli liczba zgonów na jednostkę czasu jest równa liczbie urodzeń na jednostkę czasu w dostatecznie długim okresie, wówczas mamy do czynienia z populacją stacjonarną. Zagadnienie płodności nie jest dostatecznie wyraźnie uwzględnione w tradycyjnych tablicach trwania życia, a funkcja L(x) tablic trwania życia jest interpretowana jako liczba ludności pomiędzy wiekiem x a x + h w populacji stacjonarnej (gdzie h jest przedziałem wieku). Formuła populacji stacjonarnej nie odnosi się w dosłownym tego słowa znaczeniu do rodzinnych tablic trwania życia, ponieważ leżące u jej podstaw schematy płodności i umieralności niekoniecznie się kompensują. Jeżeli założyć, że leżące u podstaw opracowania rodzinnych tablic trwania życia warunki płodności i umieralności pozostają stałe przez odpowiednio długi czas, wówczas populacja staje się zbieżna z populacją ustabilizowaną. F.W. Oechsli (1975) rozszerzył model populacji tablic trwania życia, który uwzględniał proces zawierania pierwszych małżeństw i dzietność na populacją ustabilizowaną. Rozbieżność między populacją ustabilizowaną a populacją stacjonarną jest konsekwencją wzrostu populacji. Wykorzystując podejście zaproponowane przez F.W. Oechsli, Zeng Yi rozszerzył model rodzinnych tablic trwania życia na model populacji ustabilizowanej przy wykorzystaniu następującej procedury: 24

23 K mkpc (x) = e -r(x+1/2) L mkpc (x) (1.12) gdzie: K mkpc (x) liczba ludności w populacji ustabilizowanej w stanie cywilnym - m, stanie markera k, stanie dzietności p, stanie rodzinnym c, będącej w wieku x ukończonych lat; e podstawa logarytmu naturalnego; r współczynnik przyrostu naturalnego; L mkpc (x) funkcja tablic trwania życia, która oznacza liczbę osobolat przeżytych w stanach: cywilnym m, markera k, dzietności p, rodzinnym c, pomiędzy wiekiem x a x + 1. Oba modele, tj. Bongaartsa i Zenga Yi, mogą być wykorzystywane do rachunków symulacyjnych służących badaniom wpływu determinant demograficznych na wielkość, strukturę rodziny oraz jej cykl życia. Istotnym postępem w modelu Zenga Yi w porównaniu z modelem Bongaartsa było rozszerzenie modelu rodziny nuklearnej do modelu rodziny nuklearnej i trzypokoleniowej przez wprowadzenie instytucji markera oraz nowego systemu identyfikacji stanów rodzinnych. Ponadto zostały udoskonalone procedury estymacyjne 5, gdzie na szczególną uwagę zasługuje omówiona wcześniej procedura estymacji trzystopniowej. Kolejne zmiany polegały na rozszerzeniu modelu rodzinnych tablic trwania życia (który jest modelem populacji stacjonarnej) w model populacji ustabilizowanej według koncepcji Oechsliego. Obaj autorzy opracowali programy komputerowe, które mają służyć rozpowszechnianiu modelowania cyklu życia rodziny. Program opracowany przez Bongaartsa, jak już wspomniano, nosi nazwę FAMTAB, program zaś opracowany przez Zenga Yi FAMY Dane źródłowe stanowiące podstawę estymacji modelu dla Polski Jako materiały źródłowe do estymacji modelu dla Polski wykorzystano informacje pochodzące z NSP 1988, Mikrospisu 1995 oraz dane bieżącej statystyki GUS z lat 1988, 1989 oraz 1994, Zdecydowana większość współczynników, które stanowiły dane źródłowe do estymacji modelu, była wyznaczana jako współczynniki (wskaźniki) occurrence exposure rates (oznaczane symbolami OE) 6. Na potrzeby estymacji tablic współczynniki były wyznaczane jako średnie dla dwóch sąsiadujących lat. Natomiast wskaźniki opuszczania domu rodzinnego niezbędne do modelowania były odtwarzane na podstawie informacji z polskich badań retrospektywnych 1988 i Dane wejściowe do estymacji modelu to: 5 Metoda estymacji opracowana i zastosowana przez Zenga Yi w modelu rodzinnych tablic trwania życia została wykorzystana przez autora w nowym wielostanowym modelu projekcyjnym rodzin i gospodarstw domowych [por. Zeng Yi, J. Vaupel, W. Zhenglian (1997)]. 6 Zasady konstrukcji współczynników occurrence exposure rates (tj. wskaźników wystawienia, inaczej narażenia na wystąpienie zdarzenia) zamieszczono w pracy: [E. Frątczak (1996b)]. 25

24 1. Dane dotyczące umieralności: współczynniki zgonów dla kobiet i mężczyzn ogółem oraz według stanu cywilnego dla kobiet. 2. Dane dotyczące zmian stanów małżeńskich dla kobiet: częstość zawierania 1. małżeństwa, współczynniki OE dla 1. małżeństwa, proporcja kobiet kiedykolwiek zamężnych, minimalny wiek przy zawarciu małżeństwa, średni wiek przy zawarciu małżeństwa, współczynniki OE dla owdowień, współczynniki OE dla rozwodów, współczynniki OE dla ponownych małżeństw dla osób owdowiałych i rozwiedzionych, współczynnik OE dla kohabitacji, liczba stanów cywilnych. 3. Dane dotyczące płodności: współczynniki płodności według wieku, współczynniki OE dla kolejnych urodzeń według wieku matki lub prawdopodobieństwa kolejnych urodzeń. 4. Dane dotyczące opuszczania domu rodzinnego przez dzieci: rozkłady częstości opuszczających dom rodzinny przed zawarciem małżeństwa i ich rozkład według wieku (ich suma powinna równać się 1, lub 1%), procentowy udział rodziców, którzy mają zamężne dzieci i nie zamieszkują z nimi, rozkłady częstości według czasu trwania małżeństwa dzieci opuszczających dom rodzinny po zawarciu małżeństwa (ich suma powinna się równać 1, lub 1 %). Wszystkie wymagane dane są współczynnikami dla pojedynczych grup wieku, pomiędzy najniższym i najwyższym wiekiem (tj lat). Dla pozostałych grup, wymagane są współczynniki dla pięcioletnich grup wieku oraz dla grupy 9 lat i więcej. Dla młodszych grup wieku dane dotyczące umieralności odnoszą się do wieku:, 1 4, 5 9, 1 14 lat. Dane, o których mowa w punktach 1 3, dotyczą szacowania modelu rodziny nuklearnej, natomiast dane w punktach 1 4 odnoszą się zarówno do modelu rodziny nuklearnej, jak i trzypokoleniowej. Dane empiryczne stanowiące podstawę do estymacji modelu lat 1988/1989 i 1994/1995 były liczone jako średnie z dwóch kolejnych lat, natomiast dla modelu 22 były brane tylko dla jednego roku. Konieczność takiego postępowania uwarunkowana była dostępem danych NSP 1988, Mikrospisu 1994 i NSP 22. Na podstawie wyników NSP 1988 i Mikrospisu 1994 jako podstawową populacje odniesienia do szacowania współczynników OE wykorzystano stan na grudzień 1988 i Natomiast dla roku 22 populacją odniesienia oszacowana była ludność według stanu na maj 22. Na rysunkach 2a 2g zamieszczono wybrane wartości wskaźników OE według wieku wykorzystanych do estymacji modelu rodzinnych tablic trwania życia dla dwóch okresów 26

25 /1989 i 22. Rysunek 2a. Częstości zawierania 1. małżeństwa 1st marriage frequency,3,25,2, / ,1,5 wiek w latach - age in years Rysunek 2b. Współczynniki OE dla 1. małżeństwa OE rates, 1st marriage,3,25,2, / ,1,5 wiek w latach - age in years 27

26 Rysunek 2c. Współczynniki OE dla owdowień OE rates, 1st widowhood,3,25,2, / ,1,5 wiek w latach - age in years Rysunek 2d. Współczynniki OE rozwodów OE rates, 1st divorce,14,12,1,8,6 1988/ ,4,2 wiek w latach - age in years 28

27 Rysunek 2e. Współczynniki OE ponownych małżeństw osób rozwiedzionych OE rates for remarriage of divorced,45,4,35,3,25,2 1988/ ,15,1,5 wiek w latach - age in years Rysunek 2f. Współczynniki OE ponownych małżeństw osob owdowiałych OE rates for remarriage of widowed,18,16,14,12,1,8 1988/ ,6,4,2 wiek w latach - age in years 29

28 Rysunek 2g. Współczynniki płodności według wieku kobiety Fertility rates for women by years,2,18,16,14,12,1,8 1988/ ,6,4, wiek w latach - age in years Wymieniony wykaz wskaźników nie obejmuje wszystkich danych wprowadzonych do modelu. W czasie pracy z programem FAMY, który wykorzystano do estymacji modelu dla Polski, przy zakładaniu zbiorów danych wejściowych należy odpowiadać, wprowadzając konkretne wartości liczbowe, na pytania zadawane przez program, np. należy podać udział urodzeń żeńskich wśród noworodków, należy podać % kobiet, które są bezdzietne (nie rodzą dzieci) w ciągu życia. W przypadku braku danych wejściowych, np. współczynników OE pierwszych małżeństw lub współczynników zgonów, istnieje możliwość skorzystania z tablic modelowych po uprzednim podaniu wybranych parametrów. Z danych empirycznych dotyczących zmian procesu zawierania i rozpadu małżeństw, płodności i umieralności za lata 1988/ wynika że: a) Nastąpiły pozytywne zmiany w procesie umieralności, co wyraża się wydłużeniem przeciętnego trwania życia mieszkańców Polski w badanym okresie. Wartość tego parametru wynosiła w roku 22 odpowiednio: 78,8 lat dla kobiet i 7,4 lat dla mężczyzn. W stosunku do roku 199 trwanie życia mężczyzn wydłużyło się o 4 lata, kobiet o 3,5 roku. b) Wyrazem istotnych zmian zachowań demograficznych są znaczące zmiany w procesie tworzenia i rozwoju rodzin, wyrażające się zmianami w skłonności do zawierania nowych małżeństw oraz głębokimi zmianami płodności. 3

29 c) W latach ogólny współczynnik zawierania małżeństw wśród kobiet obniżył się z poziomu,88 do,57, co oznacza spadek o 35%. Podobne zmiany obserwowano w zbiorowości mężczyzn. Przeciętny wiek przy zawarciu pierwszego małżeństwa wzrósł dla kobiet z 22,8 lat w roku 1989 do 24, 4 lat w roku 22 (dla mężczyzn odpowiednio z poziomu 25,1 do 26,6 lat). d) Spadek natężenia zawierania pierwszych małżeństw przekładał się na spadek ich liczby. e) Ogólna liczba nowo-zawartych małżeństw zmniejszyła się w latach z poziomu 255,7 tys. do 191,9 tys., zaś liczba rozwodów w tym czasie zmalała z poziomu 47,2 tys. do 45,4 tys. f) Systematycznie zmniejszanie się liczby nowo zawartych związków i okresowy wzrost liczby rozwodów obserwowany w Polsce w latach 1993 (27, 8 tys.) 22 (45,4 tys.) spowodował powstanie ujemnego sald małżeństw zawieranych i rozwiązanych. W latach saldo zmieniło się z salda dodatniego na poziomie +22,6 tys. w roku 1989 do salda ujemnego ( 14,6 tys. osób) w roku 22. g) Zmiany w poziomie płodności i rodności w Polsce w latach 1988/ charakteryzowały się: obniżaniem się płodności kobiet wynikającym głównie z dość radykalnych i głębokich zmian wzorca płodności przejawiających się w: spadku natężenia urodzeń we wszystkich grupach wieku rozrodczego kobiet, zróżnicowanej dynamice spadku płodności w różnych grupach wieku rozrodczego kobiet, przesunięciu maksimum płodności kobiet z wieku 2 24 lata na wiek lat, wzroście udziału grup wieku i 3 34 lata w wartości współczynnika dzietności ogólnej. Efektem tych zmian jest spadek współczynnika dzietności z poziomi 2,1 do 1,25 i w konsekwencji spadek liczby urodzeń poziomu 564,4 tys. w roku 1989 do 353,8 tys. w roku 22. Zakładając wielką przydatność modelowych rodzinnych tablic trwania jako narzędzia umożliwiającego pomiar wpływu demograficznych determinant na dynamikę rodziny, w sytuacji dużych zmian procesów demograficznych w okresie transformacji w Polsce podjęto zadanie oszacowania takich tablic dla lat 1988/1989, 1994/1995 oraz

30

31 Część 2 Syntetyczne omówienie wyników estymacji rodzinnych tablic trwania życia Part 2 Synthetic evaluation of Family Status Life Table estimation

32

33 2.1. Syntetyczne omówienie wyników estymacji modelu rodzinnych tablic trwania życia Otrzymany zbiór wyników estymacji modeli rodzinnych tablic trwania życia dla Polski dla lat 1988/1989, 1994/1995 oraz 22 jest bardzo obszerny. Niektóre z nich zamieszczono w części 3 publikacji. W tym rozdziale zaprezentowano wykresy, które w sposób syntetyczny przedstawiają zmiany parametrów i wybranych struktur rozkładów między trzema badanymi okresami, dla których dokonano estymacji modelu. Jak wspomniano wcześniej, model rodzinnych tablic trwania życia jako model makrosymulacyjny jest narzędziem umożliwiającym pomiar wpływu determinant demograficznych na zmiany wielkości i struktury rodziny, a bardziej dosłownie na dynamikę rodziny. Demograficznymi determinantami zmian składu i wielkości rodziny są zmiany w poziomie i skali płodności, małżeńskości (w tym 1. małżeństwo, rozpad małżeństwa, ponowne małżeństwa), umieralności (umieralność dzieci i owdowienia). Zdarzeniami, które zmieniają wielkość i skład rodziny, są: urodzenia, zgony, małżeństwa, rozwody, owdowienia, ponowne małżeństwa, opuszczanie domu rodzinnego przez dzieci. Stosownie do rodzaju modelu, wyniki estymacji można interpretować na co najmniej dwa sposoby. Pierwszy sposób to analiza uzyskanych wyników z punktu widzenia cyklu życia jednostki lub członków kohorty. Dokładniej jest to ocena w wymiarze cyklu życia jednostek należących do kohorty. Drugi sposób oceny wyników estymacji rodzinnych tablic trwania życia to opis populacji ustabilizowanej, w której występuje określony poziom umieralności, płodności i małżeńskości. Uzyskane wyniki estymacji modelu dla Polski, ze względu na rodzaj estymowanego modelu dają podstawę do analiz i interpretacji pierwszego typu. Otrzymane wyniki estymacji modelu rodzinnych tablic trwania życia odnoszą się do kohorty syntetycznej (nierzeczywistej), dając odpowiedź na pytanie, jak przebiega historia cyklu życia rodziny odniesiona do jednostki (kobiety), jeśli poziom i przebieg procesów demograficznych stanowiących podstawę estymacji modeli będzie taki, jak w trzech objętych badaniem okresach, to jest 1988/1989, 1994/1995 i 22 Przed przystąpieniem do szczegółowej interpretacji wyników warto przypomnieć, że w tablicach trwania życia według stanu cywilnego rozróżnia się dwa typy miar: population based i marital status based 1. W miarach population based ocena obejmuje historię życia 1 Por. m.in. prace: R. Schoen (1975, 1988); F. Willekens, A. Rogers (1978); F. Willekens, I. Shah, J.M. Shah, P. Ramachndran (1982); E. Gołata (1987); M. Kędelski, E. Gołata (1986). Warto podkreślić, że pierwszymi autorami, którzy dokonali szacunku tablic trwania życia według stanu cywilnego w Polsce z wykorzystaniem programu komputerowego do szacowania wielostanowych tablic LIFEINDEC, IIASA, 1979 (autorstwa F. Willekensa) byli E. Gołata i M. Kędelski. Wyniki estymacji są zamieszczone w pracach: E. Gołata, (1987); M. Kędelski, E. Gołata (1986). W dwu ostatnich pracach może Czytelnik też znaleźć krótki przegląd historii konstrukcji tablic eliminacji w Polsce. Warto za autorami przytoczyć informację, że w Polsce, pierwsze kohortowe tablice zawierania związków małżeńskich przez kobiety w wieku rozrodczym zawdzięczamy pracy L. Bolesławskiego, Z kolei w publikacji L. Bolesławskiego (1994) znajduje się wykaz opracowanych i opublikowanych tablic trwania życia w Polsce przygotowanych w Głównym Urzędzie Statystycznym. 35

34 jednostek należących do kohorty, wyróżnionych ze względu na wiek niezależnie od stanu cywilnego. W miarach marital status based historia życia jednostek należących do kohorty jest zależna od stanu cywilnego. Miary population based określa się jako miary bezwarunkowe, natomiast marital status based jako miary warunkowe. Miary do oceny zmian w stanie cywilnym uzyskane z estymacji modeli rodzinnych tablic trwania życia są miarami typu population based (bezwarunkowymi), czyli dostarczają informacji o stanie cywilnym w wieku x według statusu przy wejściu do populacji (tj. od momentu urodzenia w wieku x = lat). Interpretując uzyskane wyniki, ograniczymy się do oceny zmian w zakresie: stanu cywilnego, rozkładu liczby urodzeń według kolejności i wieku matki, rozkładu kobiet według liczby urodzonych dzieci, struktury rodziny oraz relacji międzygeneracyjnych. Podstawowe zmiany w stanie cywilnym w okresie objętym badaniem (tj. latach 1988/1989, 1994/1995, 22) to: 1. Wzrost udziału kobiet w stanie wolnym (por. rys. 3). Dla przykładu udział kobiet w stanie wolnym w wieku 5 lat w okresie 1988/1989 wynosił 7,67%, w latach zaś 1994/ ,67%, natomiast dla 22 wskaźnik ten osiągnął poziom 22,43%, co oznacza wzrost o 192% w przeciągu 14 lat badanego okresu. 2. Spadek udziału kobiet w stanie zamężnym (por. rys. 4). Według tablic 1988/1989 udział kobiet w stanie zamężnym w wieku 4 lat wynosił 81,94%, tablic 1994/1995 odpowiednio 75,41%, a 22 69,11% w. Stanowi to spadek o ponad 12%. Główną przyczyną spadku udziału kobiet zamężnych we wszystkich grupach wieku była obniżająca się częstość zawierania pierwszych małżeństw wśród kobiet. Ogólny współczynnik zawierania 1. małżeństwa wśród kobiet w latach 1988/89 wynosił,88 i obniżył się do poziomu,66 dla lat 1994/1995 2, by osiągnąć,57 w 22 oznacza to spadek o prawie 65%. 3. Spadek udziału kobiet w stanie owdowiałym (por. rys. 5), czego główną przyczyną były pozytywne zmiany w poziomie umieralności, w tym głównie umieralności mężczyzn oraz wydłużająca się oczekiwana długość życia kobiet. 4. Spadek udziału kobiet w stanie rozwiedzionym (por. rys. 6), co jest odzwierciedleniem malejącej liczby rozwodów. 2 Dokładną analizę skali oraz zakresu zmian formowania i rozpadu związków małżeńskich w Polsce w okresie transformacji zamieszczono w pracy: I. Kowalska (1999). 36

Syntetyczne miary reprodukcji ludności

Syntetyczne miary reprodukcji ludności Trzeci Lubelski Konkurs Statystyczno-Demograficzny z okazji Dnia Statystyki Polskiej Syntetyczne miary reprodukcji ludności Statystyka i Demografia Projekt dofinansowany ze środków Narodowego Banku Polskiego

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT. Syntetyczne miary reprodukcji ludności. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT. Syntetyczne miary reprodukcji ludności. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Syntetyczne miary reprodukcji ludności Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY

Bardziej szczegółowo

Procesy demograficzne współczesnego świata

Procesy demograficzne współczesnego świata WYKŁAD 4 Procesy demograficzne współczesnego świata WYKŁAD 4: Małżeńskość podstawowe pojęcia tworzenie i rozpad rodziny podstawowe mierniki zawierania małżeństw i rozwodów wzorzec małżeńskości homogeniczność

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 2. Tablice trwania życia. (life tables)

Ćwiczenia 2. Tablice trwania życia. (life tables) Ćwiczenia 2 Tablice trwania życia (life tables) Rodzaje tablic: kohortowa (wzdłużna), która obrazuje rzeczywisty proces wymierania wybranej generacji, przekrojowa, która przedstawia hipotetyczny proces

Bardziej szczegółowo

Prognozy demograficzne

Prognozy demograficzne Prognozy demograficzne Zadaniem prognoz demograficznych jest ustalenie przyszłego stanu i struktury ludności zarówno dla całego kraju jak i jego regionów. Jednostkami badania które dotyczą prognozy mogą

Bardziej szczegółowo

Zakres badań demograficznych

Zakres badań demograficznych Zakres badań demograficznych wskaźnik rodności wskaźnik dzietności RUCH NATURALNY STAN I STRUKTURA LUDNOŚCI wskaźniki umieralności wskaźniki zgonów przeciętny dalszy czas trwania życia wskaźnik małżeństw

Bardziej szczegółowo

Kobiety w zachodniopomorskim - aspekt demograficzny

Kobiety w zachodniopomorskim - aspekt demograficzny Urząd Marszałkowski Województwa Zachodniopomorskiego Regionalny Ośrodek Polityki Społecznej Kobiety w zachodniopomorskim - aspekt demograficzny Szczecin 2012 Obserwatorium Integracji Społecznej, Projekt

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 (16.05.2014) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Współczynnik przyrostu naturalnego gdzie: U t - urodzenia w roku t Z t - zgony

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Współczynnik przyrostu naturalnego gdzie: U t - urodzenia w roku t Z t - zgony w roku t L t

Bardziej szczegółowo

Małżeństwa i rozwody. Materiały dydaktyczne Zakład Demografii i Gerontologii Społecznej UŁ

Małżeństwa i rozwody. Materiały dydaktyczne Zakład Demografii i Gerontologii Społecznej UŁ Małżeństwa i rozwody Materiały dydaktyczne Zakład Demografii i Gerontologii Społecznej UŁ Małżeństwa podstawowe pojęcia Zawarcie małżeństwa akt zawarcia związku między dwiema osobami płci odmiennej, pociągającego

Bardziej szczegółowo

Ocena sytuacji demograficznej Gdańska ze szczególnym uwzględnieniem jednostki pomocniczej Wrzeszcz Górny

Ocena sytuacji demograficznej Gdańska ze szczególnym uwzględnieniem jednostki pomocniczej Wrzeszcz Górny Dr Krzysztof Szwarc Ocena sytuacji demograficznej Gdańska ze szczególnym uwzględnieniem jednostki pomocniczej Wrzeszcz Górny Gdańsk 2011 Po transformacji gospodarczej nastąpiły w Polsce diametralne zmiany

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Współczynnik przyrostu naturalnego r = U t Z t L t gdzie: U t - urodzenia w roku t Z t - zgony

Bardziej szczegółowo

Prognoza demograficzna dla gmin województwa dolnośląskiego do 2035 roku

Prognoza demograficzna dla gmin województwa dolnośląskiego do 2035 roku Prognoza demograficzna dla gmin województwa dolnośląskiego do 2035 roku Stanisława Górecka Robert Szmytkie Samorządowa Jednostka Organizacyjna Województwa Dolnośląskiego 1 UWAGI WSTĘPNE Prognoza została

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 2. Tablice trwania życia. (life tables)

Ćwiczenia 2. Tablice trwania życia. (life tables) Ćwiczenia 2 Tablice trwania życia (life tables) 1. Historia 2. Zasady budowy przekrojowych tablic trwania życia 3. Parametr e(0): zróżnicowanie według płci, zmiany w czasie e(0) w Polsce 4. Przykłady alternatywnych

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 2. Tablice trwania życia. (life tables)

Ćwiczenia 2. Tablice trwania życia. (life tables) Ćwiczenia 2 Tablice trwania życia (life tables) 1. Historia 2. Zasady budowy przekrojowych tablic trwania życia 3. Parametr e(0): zróżnicowanie według płci, zmiany w czasie e(0) w Polsce 4. Przykłady alternatywnych

Bardziej szczegółowo

Zmiany demograficzne w świetle wyników prognozy ludności Polski do 2050 r.

Zmiany demograficzne w świetle wyników prognozy ludności Polski do 2050 r. Zmiany demograficzne w świetle wyników prognozy ludności Polski do 2050 r. "Wpływ zmian demograficznych na stan finansów publicznych Seminarium SGH Małgorzata Waligórska Główny Urząd Statystyczny Warszawa,

Bardziej szczegółowo

Syntetyczne miary reprodukcji ludności

Syntetyczne miary reprodukcji ludności Syntetyczne miary reprodukcji ludności Wprowadzenie Reprodukcja ludności (population reproduction) jest to odtwarzanie (w czasie) liczby i struktury ludności pod wpływem ruchu naturalnego i ruchu wędrówkowego.

Bardziej szczegółowo

PŁODNOŚĆ I MAŁZENSKOSC W POLSCE - analiza kohortowa: kohorty urodzeniowe

PŁODNOŚĆ I MAŁZENSKOSC W POLSCE - analiza kohortowa: kohorty urodzeniowe Ewa Frątczak Aneta Ptak-Chmielewska Marek Pęczkowski Iga Sikorska PŁODNOŚĆ I MAŁZENSKOSC W POLSCE - analiza kohortowa: kohorty urodzeniowe 1911-1986 FERTILITY AND NUPTIALITY IN POLAND - cohort analysis:

Bardziej szczegółowo

Syntetyczna ocena wyników płodności kohortowej według wykształcenia kohorty urodzeniowe 1951 1975.

Syntetyczna ocena wyników płodności kohortowej według wykształcenia kohorty urodzeniowe 1951 1975. Syntetyczna ocena wyników płodności kohortowej według wykształcenia kohorty urodzeniowe 1951 1975. E.Frątczak A.Ptak-Chmielewska M.Pęczkowski I.Sikorska Zakład Analizy Historii Zdarzeń i Analiz Wielopoziomowych

Bardziej szczegółowo

Ruch naturalny. (natural movement of population)

Ruch naturalny. (natural movement of population) Ruch naturalny (natural movement of population) Ruch naturalny Podstawowymi komponentami ruchu naturalnego są urodzenia i zgony. Ruch naturalny ludności to tradycyjnie również zdarzenia powodujące zmiany

Bardziej szczegółowo

Wykład 8,

Wykład 8, Wykład 8, 13-05-2016 Metody prognozowania demograficznego. Metody prognozowania ludności (metoda składnikowa, modele wielostanowe, metody prognozowania stochastycznego). PRZEDMIOT PROGNOZOWANIA ludność,

Bardziej szczegółowo

Dekompozycja trendów w urodzeniach pozamałżeńskich Anna Baranowska-Rataj Instytut Statystyki i Demografii SGH

Dekompozycja trendów w urodzeniach pozamałżeńskich Anna Baranowska-Rataj Instytut Statystyki i Demografii SGH Nowe wzorce formowania rodziny w Polsce Konferencja FAMWELL 18.06.2013 Dekompozycja trendów w urodzeniach pozamałżeńskich Anna Baranowska-Rataj Instytut Statystyki i Demografii SGH Struktura prezentacji

Bardziej szczegółowo

Definicja urodzenia żywego

Definicja urodzenia żywego Urodzenia Definicja urodzenia żywego Aktualnie w Polsce obowiązują definicje rekomendowane przez WHO, wprowadzone 1 lipca 1994 roku: Żywe urodzenie to całkowite wydalenie lub wydobycie noworodka z ustroju

Bardziej szczegółowo

Model generyczny prognozujący zapotrzebowanie na usługi edukacyjne w jednostkach samorządu terytorialnego. Warszawa-Poznań, 18 grudnia 2012

Model generyczny prognozujący zapotrzebowanie na usługi edukacyjne w jednostkach samorządu terytorialnego. Warszawa-Poznań, 18 grudnia 2012 Model generyczny prognozujący zapotrzebowanie na usługi edukacyjne w jednostkach samorządu terytorialnego Warszawa-Poznań, 18 grudnia 2012 Budowa modelu Agenda Wprowadzenie do problematyki modelowania

Bardziej szczegółowo

Ewolucja rozwoju ludności Polski: przeszłość i perspektywy

Ewolucja rozwoju ludności Polski: przeszłość i perspektywy Rządowa Rada Ludnościowa Ewolucja rozwoju ludności Polski: przeszłość i perspektywy Zbigniew Strzelecki Janusz Witkowski Warszawa 1. 10. 2009 r. Od przyspieszonego rozwoju do ubytku liczby ludności spowolnienie

Bardziej szczegółowo

Prognozy demograficzne

Prognozy demograficzne Trzeci Lubelski Konkurs Statystyczno-Demograficzny z okazji Dnia Statystyki Polskiej Prognozy demograficzne Demografia Projekt dofinansowany ze środków Narodowego Banku Polskiego Urząd Statystyczny w Lublinie

Bardziej szczegółowo

płodność, umieralność

płodność, umieralność Konferencja naukowa Społeczno-ekonomiczne następstwa rozwoju procesów demograficznych do 2035 roku Biuro Rzecznika Praw Obywatelskich Założenia prognozy ludności płodność, umieralność Warszawa, 25 czerwca

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT. Prognozy demograficzne. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY POLSKIE TOWARZYSTWO STATYSTYCZNE

SIGMA KWADRAT. Prognozy demograficzne. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY POLSKIE TOWARZYSTWO STATYSTYCZNE SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Prognozy demograficzne Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY W LUBLINIE

Bardziej szczegółowo

PROGNOZA DEMOGRAFICZNA NA LATA DLA WOJEWÓDZTWA WARMIŃSKO-MAZURSKIEGO

PROGNOZA DEMOGRAFICZNA NA LATA DLA WOJEWÓDZTWA WARMIŃSKO-MAZURSKIEGO PROGNOZA DEMOGRAFICZNA NA LATA 214-25 DLA WOJEWÓDZTWA WARMIŃSKO-MAZURSKIEGO Niniejsza informacja została opracowana na podstawie prognozy ludności na lata 214 25 dla województw (w podziale na część miejską

Bardziej szczegółowo

Komitet Nauk Demograficznych PAN

Komitet Nauk Demograficznych PAN Komitet Nauk Demograficznych PAN Ewolucja badań procesów ludnościowych oraz relacji między demografią a naukami ekonomicznymi Irena E.Kotowska, Jolanta Kurkiewicz Ewolucja nauk ekonomicznych. Jedność a

Bardziej szczegółowo

Ruchy migracyjne akcentowane w obu landach niemieckich, przyrost naturalny po polskiej stronie

Ruchy migracyjne akcentowane w obu landach niemieckich, przyrost naturalny po polskiej stronie 1 W 2009 r. terytorium województwa lubuskiego, Brandenburgii i Berlina, stanowiące część polsko-niemieckiego obszaru transgranicznego zamieszkiwało 7,0 mln osób. W ciągu niemal dekady liczba ludności w

Bardziej szczegółowo

Struktury demograficzne. Proces starzenia się ludności

Struktury demograficzne. Proces starzenia się ludności 03.12.2015 Struktury demograficzne. Proces starzenia się ludności Tematyka wykładu 1. struktura ludności według płci, miejsca zamieszkania, wieku 2. struktura rodzin i gospodarstw domowych 3. proces starzenia

Bardziej szczegółowo

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Demograficznych i Rynku Pracy

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Demograficznych i Rynku Pracy Materiał na konferencję prasową w dniu 30 maja 2014 r. GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Demograficznych i Rynku Pracy Notatka informacyjna WYNIKI BADAŃ GUS Podstawowe dane demograficzne o dzieciach

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 2 PODSTAWOWE MIERNIKI PŁODNOŚCI ANALIZA PŁODNOŚCI W POLSCE PRZEMIANY PŁODNOŚCI W EUROPIE WYBRANE TEORIE PŁODNOŚCI

WYKŁAD 2 PODSTAWOWE MIERNIKI PŁODNOŚCI ANALIZA PŁODNOŚCI W POLSCE PRZEMIANY PŁODNOŚCI W EUROPIE WYBRANE TEORIE PŁODNOŚCI WYKŁAD 2 PODSTAWOWE MIERNIKI PŁODNOŚCI ANALIZA PŁODNOŚCI W POLSCE PRZEMIANY PŁODNOŚCI W EUROPIE WYBRANE TEORIE PŁODNOŚCI URODZENIA Rodność - natężenie urodzeń w badanej zbiorowości w określonym czasie

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

Demografia i Gerontologia Społeczna Biuletyn Informacyjny 2011, Nr 12. Małżeństwa powtórne

Demografia i Gerontologia Społeczna Biuletyn Informacyjny 2011, Nr 12. Małżeństwa powtórne Demografia i Gerontologia Społeczna Biuletyn Informacyjny 2011, Nr 12 Piotr Szukalski Instytut Socjologii Uniwersytet Łódzki pies@uni.lodz.pl Małżeństwa powtórne Małżeństwa powtórne to kategoria występująca,

Bardziej szczegółowo

Metody analizy demograficznej

Metody analizy demograficznej Metody analizy demograficznej Przedmiot analizy demograficznej Stan w danym momencie lub okresie, np. roku (można więc oceniać natężenie określonego procesu, strukturę lub korelację cech badanej populacji)

Bardziej szczegółowo

Tworzenie się rodzin w Polsce po 1989 roku

Tworzenie się rodzin w Polsce po 1989 roku Tworzenie się rodzin w Polsce po roku Drugie przejście demograficzne Formowanie się związków małżeńskich Niski poziom wsp. małżeństw Późny wiek wstępowania w związek małżeński Inicjacja seksualna przedmałżeńska

Bardziej szczegółowo

PANORAMA DEMOGRAFICZNA WOJEWÓDZTWO LUBUSKIE ORAZ BERLIN I BRANDENBURGIA

PANORAMA DEMOGRAFICZNA WOJEWÓDZTWO LUBUSKIE ORAZ BERLIN I BRANDENBURGIA Urząd Statystyczny w Zielonej Górze 65-534 Zielona Góra, ul. Spokojna 1 www.stat.gov.pl/zg PANORAMA DEMOGRAFICZNA WOJEWÓDZTWO LUBUSKIE ORAZ BERLIN I BRANDENBURGIA Opracowała: Zuzanna Sikora Lubuski Ośrodek

Bardziej szczegółowo

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Demograficznych

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Demograficznych Materiał na konferencję prasową w dniu 27.01.2012 r. GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Demograficznych Notatka informacyjna Podstawowe informacje o sytuacji demograficznej Polski w 2011 roku

Bardziej szczegółowo

Ludność, płodność, rodzina. Polska - Europa

Ludność, płodność, rodzina. Polska - Europa Sytuacja ludności świata 2003 - Raport Funduszu Ludnościowego Narodów Zjednoczonych (UNFPA) - Konferencja prasowa - UN INFORMATION CENTRE Warszawa 08.X.2002 Ludność, płodność, rodzina. Polska - Europa

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Wybrane zjawiska demograficzne i sposoby ich pomiaru

Wykład 2. Wybrane zjawiska demograficzne i sposoby ich pomiaru Wykład 2. Wybrane zjawiska demograficzne i sposoby ich pomiaru Dlaczego demografia? Rozumienie pojęć z zakresu demografii, wiedza o zjawiskach demograficznych jest istotna, ponieważ: żyjemy w czasach,

Bardziej szczegółowo

Analiza korespondencji

Analiza korespondencji Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy

Bardziej szczegółowo

Demografia Liczba, rozmieszczenie i struktura ludności

Demografia Liczba, rozmieszczenie i struktura ludności Demografia Liczba, rozmieszczenie i struktura ludności Materiały dydaktyczne Opracowano na podst. J. Holzer, Demografia, Warszawa 2003. Podstawowe czynniki determinujące rozmieszczenie ludności 1. Czynniki

Bardziej szczegółowo

Portret statystycznej warszawianki Warszawa, 7 marca 2011 r.

Portret statystycznej warszawianki Warszawa, 7 marca 2011 r. Portret statystycznej warszawianki Warszawa, 7 marca 2011 r. Centrum Komunikacji Społecznej Urząd m.st. Warszawy tel. (22) 443 34 00 e-mail: cks@um.warszawa.pl Liczba kobiet w Warszawie Ludność faktycznie

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

Bardziej szczegółowo

STAN I RUCH NATURALNY LUDNOŚCI W WOJEWÓDZTWIE ŚWIĘTOKRZYSKIM W 2007 ROKU

STAN I RUCH NATURALNY LUDNOŚCI W WOJEWÓDZTWIE ŚWIĘTOKRZYSKIM W 2007 ROKU STAN I RUCH NATURALNY LUDNOŚCI W WOJEWÓDZTWIE ŚWIĘTOKRZYSKIM W 2007 ROKU STAN I STRUKTURA LUDNOŚCI W końcu 2007 r. liczba ludności województwa świętokrzyskiego wyniosła 1275,6 tys. osób, co odpowiadało

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Statystyka i demografia Struktury ludności według cech demograficznych społeczno zawodowych Mieczysław Kowerski PROJEKT DOFINANSOWANY ZE

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

Model generyczny prognozujący zapotrzebowanie na usługi edukacyjne w jednostkach samorządu terytorialnego. Warszawa-Poznań, 5 grudnia 2018

Model generyczny prognozujący zapotrzebowanie na usługi edukacyjne w jednostkach samorządu terytorialnego. Warszawa-Poznań, 5 grudnia 2018 Model generyczny prognozujący zapotrzebowanie na usługi edukacyjne w jednostkach samorządu terytorialnego Warszawa-Poznań, 5 grudnia 2018 www.prognozademograficzna.ore.edu.pl 2 Informacje o projekcie Docelowym

Bardziej szczegółowo

SYLABUS. Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii

SYLABUS. Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii Rzeszów, 1 październik 014 r. SYLABUS Nazwa przedmiotu Statystyka i demografia Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii Kod przedmiotu MK_8 Studia Kierunek

Bardziej szczegółowo

4. Ubezpieczenie Życiowe

4. Ubezpieczenie Życiowe 4. Ubezpieczenie Życiowe Składka ubezpieczeniowa musi brać pod uwagę następujące czynniki: 1. Kwotę wypłaconą przy śmierci ubezpieczonego oraz jej wartość aktualną. 2. Rozkład czasu do śmierci ubezpieczonego

Bardziej szczegółowo

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Michał Krzemiński Streszczenie Omówimy metodę generowania trajektorii spacerów losowych (błądzenia losowego), tj. szczególnych procesów Markowa z

Bardziej szczegółowo

Prognoza demograficzna dla gmin województwa dolnośląskiego do 2035 roku

Prognoza demograficzna dla gmin województwa dolnośląskiego do 2035 roku Prognoza demograficzna dla gmin województwa dolnośląskiego do 2035 roku dr Stanisława Górecka dr Robert Szmytkie Uniwersytet Wrocławski Prognoza demograficzna to przewidywanie przyszłej liczby i struktury

Bardziej szczegółowo

Syntetyczna ocena procesu zawierania i rozpadu małżeństw i związków

Syntetyczna ocena procesu zawierania i rozpadu małżeństw i związków Syntetyczna ocena procesu zawierania i rozpadu małżeństw i związków Prezentacja: Iga Sikorska ANALIZY MAŁŻEŃSKOŚCI Analiza funkcjonowania coraz szerzej pojmowanej rodziny wymaga uprzedniego przyjrzenia

Bardziej szczegółowo

STARZENIE SIĘ LUDNOŚCI JAKO DETERMINANTA SPADKU NATĘŻENIA MIGRACJI NA STAŁE W POLSCE

STARZENIE SIĘ LUDNOŚCI JAKO DETERMINANTA SPADKU NATĘŻENIA MIGRACJI NA STAŁE W POLSCE Małgorzata Podogrodzka Szkoła Główna Handlowa w Warszawie STARZENIE SIĘ LUDNOŚCI JAKO DETERMINANTA SPADKU NATĘŻENIA MIGRACJI NA STAŁE W POLSCE Wprowadzenie Obserwowane od początku lat 90. zmiany w liczbie

Bardziej szczegółowo

Stan i struktura demograficzna ludności (NSP-2011)

Stan i struktura demograficzna ludności (NSP-2011) Stan i struktura demograficzna ludności (NSP-2011) STAN I STRUKTURA DEMOGRAFICZNA LUDNOŚCI (NSP-2011). 1. LUDNOŚĆLudność faktycznie zamieszkała (ludność faktyczna). obejmuje następujące grupy: 1.1 Osoby

Bardziej szczegółowo

Dlaczego należy uwzględniać zarówno wynik maturalny jak i wskaźnik EWD?

Dlaczego należy uwzględniać zarówno wynik maturalny jak i wskaźnik EWD? EWD co to jest? Metoda EWD to zestaw technik statystycznych pozwalających oszacować wkład szkoły w końcowe wyniki egzaminacyjne. Wkład ten nazywamy właśnie edukacyjną wartością dodaną. EWD jest egzaminacyjnym

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej Statystyka opisowa. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Elementy statystyku opisowej 1 Elementy statystyku opisowej 2 3 Elementy statystyku opisowej Definicja Statystyka jest to nauka o

Bardziej szczegółowo

prof. dr hab. Irena E. Kotowska dr Katarzyna Kocot-Górecka dr Magdalena Muszyńska mgr Wojciech Łątkowski Wykład: poniedziałki, godz.15.20-17.00, sala 211, budynek A Zajęcia w laboratorium komputerowym:

Bardziej szczegółowo

Ocena prognozy ludności GUS 2003 z perspektywy aglomeracji warszawskiej. Marek Kupiszewski i Jakub Bijak

Ocena prognozy ludności GUS 2003 z perspektywy aglomeracji warszawskiej. Marek Kupiszewski i Jakub Bijak Ocena prognozy ludności GUS 2003 z perspektywy aglomeracji warszawskiej Marek Kupiszewski i Jakub Bijak Uwagi ogólne Nie można ocenić prognozy ludności Warszawy bez oceny prognozy ludności Polski, gdyż

Bardziej szczegółowo

Czas oczekiwania na ciążę w kontekście odraczania decyzji o posiadaniu dziecka. Rezultaty z 1 i 2 fali badania GGS-PL.

Czas oczekiwania na ciążę w kontekście odraczania decyzji o posiadaniu dziecka. Rezultaty z 1 i 2 fali badania GGS-PL. Krzysztof Tymicki Czas oczekiwania na ciążę w kontekście odraczania decyzji o posiadaniu dziecka. Rezultaty z 1 i 2 fali badania GGS-PL. Od opuszczenia domu rodzinnego do przejścia na emeryturę. Życie

Bardziej szczegółowo

Sytuacja demograficzna a szkolnictwo wyższe w Polsce

Sytuacja demograficzna a szkolnictwo wyższe w Polsce Sytuacja demograficzna a szkolnictwo wyższe w Polsce Od 1990 roku polskie szkolnictwo wyższe było w okresie stałego i dynamicznego wzrostu. W ciągu 15 lat liczba studentów osiągnęła rekordowy poziom 1,9

Bardziej szczegółowo

Rozwody w Polsce w ujęciu regionalnym

Rozwody w Polsce w ujęciu regionalnym Demografia i Gerontologia Społeczna Biuletyn Informacyjny 2013, Nr 4 Piotr Szukalski Instytut Socjologii Uniwersytet Łódzki pies@uni.lodz.pl Rozwody w Polsce w ujęciu regionalnym Fakt, iż ostatnie lata

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Podstawowe informacje o orzecznictwie sądów powszechnych w sprawach o rozwód

Podstawowe informacje o orzecznictwie sądów powszechnych w sprawach o rozwód Marlena Gilewicz Naczelnik Wydziału Statystyki w Departamencie Organizacyjnym w Ministerstwie Sprawiedliwości Podstawowe informacje o orzecznictwie sądów powszechnych w sprawach o rozwód W latach 2000

Bardziej szczegółowo

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 3: WYZNACZANIE ROZKŁADU CZASU PRZYSZŁEGO ŻYCIA 1 Hipoteza jednorodnej populacji Rozważmy pewną populację osób w różnym wieku i załóżmy, że każda z tych osób

Bardziej szczegółowo

prof. dr hab. Irena E. Kotowska dr Katarzyna Kocot-Górecka, dr Magdalena Muszyńska mgr Wojciech Łątkowski Wykład: czwartek, godz.11.40-13.20, aula IV Zajęcia w laboratorium komputerowym budynek S: grupa

Bardziej szczegółowo

4. Ubezpieczenie Życiowe

4. Ubezpieczenie Życiowe 4. Ubezpieczenie Życiowe Składka ubezpieczeniowa musi brać pod uwagę następujące czynniki: 1. Kwotę wypłaconą przy śmierci ubezpieczonego oraz jej wartość aktualną. 2. Rozkład czasu do śmierci ubezpieczonego

Bardziej szczegółowo

Marriages and births in Poland/pl

Marriages and births in Poland/pl Marriages and births in Poland/pl Statistics Explained Spadek liczby małżeństw i urodzeń żywych w Polsce Autorzy: Joanna Stańczak, Karina Stelmach, Magdalena Urbanowicz (GUS Statystyka Ludności) Dane z

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego

Bardziej szczegółowo

Model MULTIPOLES - narzędzie do prognozowania, projekcji i symulacji stanu i struktury ludności

Model MULTIPOLES - narzędzie do prognozowania, projekcji i symulacji stanu i struktury ludności Model MULTIPOLES - narzędzie do prognozowania, projekcji i symulacji stanu i struktury ludności Dorota Kupiszewska i Marek Kupiszewski Konferencja Perspektywy demograficzne Europy Instytut Statystyki i

Bardziej szczegółowo

DEMOGRAFIA DOC. DR INŻ. EDYTA NIEMIEC

DEMOGRAFIA DOC. DR INŻ. EDYTA NIEMIEC DEMOGRAFIA DOC. DR INŻ. EDYTA NIEMIEC ZASADY 30 GODZ. WYKŁADÓW - DYSKUSJA egzamin FORMA OPISOWA - 5 PYTAŃ KAŻDY STUDENT WYBIERA 3 PYTANIA, NA KTÓRE ODPOWIADA, ZA KAŻDE PYTANIE MOŻNA OTRZYMAĆ OCENĘ OD NDST

Bardziej szczegółowo

O PEWNEJ METODZIE INTERPOLACJI WSPÓŁCZYNNIKÓW PŁODNOŚCI I O PEWNYM PARAMETRZE NATĘŻENIA URODZEŃ

O PEWNEJ METODZIE INTERPOLACJI WSPÓŁCZYNNIKÓW PŁODNOŚCI I O PEWNYM PARAMETRZE NATĘŻENIA URODZEŃ EMANUEL SIMEONOFF O PEWNEJ METODZIE INTERPOLACJI WSPÓŁCZYNNIKÓW PŁODNOŚCI I O PEWNYM PARAMETRZE NATĘŻENIA URODZEŃ W niniejszym artykule przedstawimy dwa zagadnienia: 1. Metodę interpolacji, opartą na zasadzie

Bardziej szczegółowo

KOMUNIKATzBADAŃ. Osoby niezamężne i nieżonate w polskich rodzinach NR 93/2017 ISSN

KOMUNIKATzBADAŃ. Osoby niezamężne i nieżonate w polskich rodzinach NR 93/2017 ISSN KOMUNIKATzBADAŃ NR 93/2017 ISSN 2353-5822 Osoby niezamężne i nieżonate w polskich rodzinach Przedruk i rozpowszechnianie tej publikacji w całości dozwolone wyłącznie za zgodą. Wykorzystanie fragmentów

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

Bardziej szczegółowo

Małżeństwa powtórne we współczesnej Polsce w ujęciu regionalnym

Małżeństwa powtórne we współczesnej Polsce w ujęciu regionalnym Demografia i Gerontologia Społeczna Biuletyn Informacyjny 2015, Nr 6 Piotr Szukalski Instytut Socjologii Uniwersytet Łódzki pies@uni.lodz.pl Małżeństwa powtórne we współczesnej Polsce w ujęciu regionalnym

Bardziej szczegółowo

Rodzicielstwo w kohabitacji

Rodzicielstwo w kohabitacji Przemiany rodziny w Polsce z perspektywy demografa II Kongres Demograficzny Warszawa, 16.10.2012 Rodzicielstwo w kohabitacji Anna Matysiak Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Monika

Bardziej szczegółowo

Zakład Ubezpieczeń Społecznych 13 lipca 2018 r. Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Zakład Ubezpieczeń Społecznych 13 lipca 2018 r. Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych Zakład Ubezpieczeń Społecznych 13 lipca 2018 r. Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych Szacunkowe skutki finansowe podwyższenia do wysokości emerytury najniższej emerytur z Funduszu Ubezpieczeń

Bardziej szczegółowo

Niepewności pomiarów

Niepewności pomiarów Niepewności pomiarów Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna (ISO) w roku 1995 opublikowała normy dotyczące terminologii i sposobu określania niepewności pomiarów [1]. W roku 1999 normy zostały opublikowane

Bardziej szczegółowo

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Demograficznych

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Demograficznych Materiał na konferencję prasową w dniu 23 października 2007 r. GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Demograficznych Notatka informacyjna WYNIKI BADAŃ GUS Informacja o rozmiarach i kierunkach emigracji

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Wskaźniki demograficzne Graficzna analiza danych

Wykład 2. Wskaźniki demograficzne Graficzna analiza danych Wykład 2. Wskaźniki demograficzne Graficzna analiza danych Co na dzisiejszym wykładzie: definicje kilku ważnych wskaźników demograficznych; prezentacja sytuacji demograficznej w państwach europejskich

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego

Bardziej szczegółowo

Ekonomia rozwoju wykład 11 Wzrost ludnościowy i jego powiązanie z rozwojem. dr Piotr Białowolski Katedra Ekonomii I

Ekonomia rozwoju wykład 11 Wzrost ludnościowy i jego powiązanie z rozwojem. dr Piotr Białowolski Katedra Ekonomii I Ekonomia rozwoju wykład 11 Wzrost ludnościowy i jego powiązanie z rozwojem gospodarczym. dr Piotr Białowolski Katedra Ekonomii I Plan wykładu Powiązanie rozwoju gospodarczego i zmian w poziomie ludności

Bardziej szczegółowo

Jak długo żyją spółki na polskiej giełdzie? Zastosowanie statystycznej analizy przeżycia do modelowania upadłości przedsiębiorstw

Jak długo żyją spółki na polskiej giełdzie? Zastosowanie statystycznej analizy przeżycia do modelowania upadłości przedsiębiorstw Jak długo żyją spółki na polskiej giełdzie? Zastosowanie statystycznej analizy przeżycia do modelowania upadłości przedsiębiorstw dr Karolina Borowiec-Mihilewicz Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Zastosowania

Bardziej szczegółowo

MODELE ROZWOJU POPULACJI Z UWZGLĘDNIENIEM WIEKU

MODELE ROZWOJU POPULACJI Z UWZGLĘDNIENIEM WIEKU MODELE ROZWOJU POPULACJI Z UWZGLĘDNIENIEM WIEKU Dr Wioleta Drobik-Czwarno CIĄG FIBONACCIEGO Schemat: http://blogiceo.nq.pl/matematycznyblog/2013/02/06/kroliki-fibonacciego/ JAK MOŻEMY ULEPSZYĆ DOTYCHCZASOWE

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie bayesowskie

Wnioskowanie bayesowskie Wnioskowanie bayesowskie W podejściu klasycznym wnioskowanie statystyczne oparte jest wyłącznie na podstawie pobranej próby losowej. Możemy np. estymować punktowo lub przedziałowo nieznane parametry rozkładów,

Bardziej szczegółowo

166 Wstęp do statystyki matematycznej

166 Wstęp do statystyki matematycznej 166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

Nazwa przedmiotu. I. Informacje podstawowe. Wydział: Wydział Zarządzania Kierunek: Zarządzanie. Nazwa przedmiotu w j. ang.

Nazwa przedmiotu. I. Informacje podstawowe. Wydział: Wydział Zarządzania Kierunek: Zarządzanie. Nazwa przedmiotu w j. ang. Karta przedmiotu Wydział: Wydział Zarządzania Kierunek: Zarządzanie I. Informacje podstawowe Nazwa przedmiotu Nazwa przedmiotu w j. ang. Język prowadzenia przedmiotu polski /Specjalność WZ-ZA-ZZ-X2-17/18Z-STAPAC

Bardziej szczegółowo

Etapy modelowania ekonometrycznego

Etapy modelowania ekonometrycznego Etapy modelowania ekonometrycznego jest podstawowym narzędziem badawczym, jakim posługuje się ekonometria. Stanowi on matematyczno-statystyczną formę zapisu prawidłowości statystycznej w zakresie rozkładu,

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

Bardziej szczegółowo

PRZECIĘTNE DALSZE TRWANIE ŻYCIA OSÓB W STARSZYM WIEKU W POLSCE W LATACH I PRÓBA SZACUNKU DO 2012 ROKU

PRZECIĘTNE DALSZE TRWANIE ŻYCIA OSÓB W STARSZYM WIEKU W POLSCE W LATACH I PRÓBA SZACUNKU DO 2012 ROKU CZESŁAWA STĘPIEŃ Uniwersytet Łódzki PRZECIĘTNE DALSZE TRWANIE ŻYCIA OSÓB W STARSZYM WIEKU W POLSCE W LATACH 1950 2002 I PRÓBA SZACUNKU DO 2012 ROKU Demograficzne starzenie się społeczeństw staje się coraz

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1. Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy

Bardziej szczegółowo

Rodzaje badań statystycznych

Rodzaje badań statystycznych Rodzaje badań statystycznych Zbieranie danych, które zostaną poddane analizie statystycznej nazywamy obserwacją statystyczną. Dane uzyskuje się na podstawie badania jednostek statystycznych. Badania statystyczne

Bardziej szczegółowo

Joanna Konieczna Repetytorium ze statystyki opisowej (materiał roboczy)

Joanna Konieczna Repetytorium ze statystyki opisowej (materiał roboczy) 1. Dana jest niekompletna macierz danych surowych zawierająca informację o zmiennych X i Y oraz rozkłady zmiennych X i Y. Uzupełnij macierz tak, aby zmienne X i Y miały w tej populacji taki rozkład, jak

Bardziej szczegółowo

Starzenie się populacji. Anna Nicińska

Starzenie się populacji. Anna Nicińska Starzenie się populacji Anna Nicińska Plan zajęć 1. Starzenie się indywidualne 2. Starzenie się populacji 3. Mierniki starości populacji 4. Konsekwencje ekonomiczne (i społeczne) 5. Analiza treści i dyskusja

Bardziej szczegółowo

Rewolucja przemysłowa i teoria przejścia demograficznego

Rewolucja przemysłowa i teoria przejścia demograficznego Rewolucja przemysłowa i teoria przejścia demograficznego XVIII i XIX Głębokie przemiany w wieku oświecenia (gospodarcze, społeczne, kulturowe) Pierwsza Wielka Brytania Postępy w rolnictwie (nawożenie,

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5 Wnioskowanie statystyczne tatystyka w 5 Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających

Bardziej szczegółowo