Statistika
Mgr. Radmila Krkošková, Ph.D.


•
•Statistika a její role v podpoře zelených
• dovedností a udržitelnosti
•
Téma přednášky:
2

Obsah přednášky
3
Použití regresní analýzy v úlohách, které zkoumají dopad makroekonomických ukazatelů na životní
prostředí

Úvod do regresní analýzy
4
Regresní analýza je statistická metoda, která umožňuje zkoumat vztahy mezi závislou proměnnou a
jednou nebo více nezávislými proměnnými. V kontextu udržitelnosti se regresní analýza často používá
k pochopení, jak různé makroekonomické ukazatele, jako jsou HDP, inflace, nezaměstnanost,
energetická spotřeba a emise CO₂, ovlivňují životní prostředí.

Význam makroekonomických ukazatelů
5
Makroekonomické ukazatele poskytují cenné informace o celkovém stavu ekonomiky. Jejich vliv na
životní prostředí může být komplexní a různí se podle kontextu. Níže jsou uvedeny některé klíčové
ukazatele a jejich možné dopady:

Význam makroekonomických ukazatelů
6
Hrubý domácí produkt (HDP):
–Pozitivní dopad: Vyšší HDP může znamenat vyšší investice do ekologických technologií a
infrastruktury.
–Negativní dopad: Vyšší HDP může také vést k vyšší produkci a spotřebě, což může zvýšit znečištění
a vyčerpání přírodních zdrojů.

Význam makroekonomických ukazatelů
7
Inflace:
–Pozitivní dopad: Mírná inflace může podnítit investice do udržitelnosti jako způsob ochrany před
růstem cen.
–Negativní dopad: Vysoká inflace může vést k redukci výdajů na environmentální programy.

Význam makroekonomických ukazatelů
8
Nezaměstnanost:
–Pozitivní dopad: Nízká nezaměstnanost může vést k vyšší pracovní produktivitě a investicím do
zelených projektů.
–Negativní dopad: Vysoká nezaměstnanost může omezit dostupné finance pro ekologické iniciativy.

Význam makroekonomických ukazatelů
9
Energetická spotřeba:
–Pozitivní dopad: Zlepšení energetické účinnosti a přechod na obnovitelné zdroje energie může
snížit emise.
–Negativní dopad: Vysoká energetická spotřeba spojená s fosilními palivy vede ke zvýšeným emisím
CO₂.

Význam makroekonomických ukazatelů
10
Emise CO₂:
–Negativní dopad: Vysoké emise CO₂ přímo přispívají ke klimatickým změnám a zhoršení kvality
ovzduší.

Sestavení regresních modelů
11
Pro analýzu vlivu makroekonomických ukazatelů na environmentální faktory můžeme sestavit jednoduché
nebo vícenásobné regresní modely.
Proces zahrnuje následující kroky:

Sestavení regresních modelů
12
Výběr dat:
–Shromáždění historických dat pro zvolené makroekonomické ukazatele a environmentální faktory.
–Zdroje dat mohou zahrnovat vládní agentury, mezinárodní organizace, a akademické instituce.

Sestavení regresních modelů
13
Vytvoření modelu:
–Definování závislé proměnné (např. emise CO₂) a nezávislých proměnných (např. HDP, inflace,
energetická spotřeba).
–Použití statistického softwaru (např. Excel, R, SPSS) k odhadu parametrů modelu.

Sestavení regresních modelů
14
Odhad parametrů:
–Odhad parametrů modelu pomocí metody nejmenších čtverců.
–Výpočet hodnot pro sklon (β1, β2, ...) a intercept (β0).

Sestavení regresních modelů
15
Testování modelu:
–Použití statistických testů (např. t-testy, F-test) k určení významnosti jednotlivých proměnných.
–Diagnostika modelu pomocí analýzy reziduí a testování předpokladů (např. linearita,
homoskedasticita, nezávislost chyb).

16
Sklon (β1, β2, ...):
Odráží změnu závislé proměnné při jednotkové změně nezávislé proměnné. Např. pozitivní hodnota β1
by znamenala, že zvýšení HDP je spojeno s nárůstem emisí CO₂.
Interpretace parametrů a hodnocení modelu

17
Intercept (β0):
Hodnota závislé proměnné, když jsou všechny nezávislé proměnné nulové.
Interpretace parametrů a hodnocení modelu

18
R-squared (R²):
Míra, jak dobře model vysvětluje variabilitu závislé proměnné. Hodnota blízká 1 naznačuje dobrou
vypovídací schopnost modelu.
Interpretace parametrů a hodnocení modelu

19
Projektové práce v oblasti zlepšení udržitelnosti mohou zahrnovat různé aspekty, od snížení emisí
po zvýšení energetické účinnosti. Níže jsou uvedeny názvy a popisy některých možných projektů:
Prezentace projektů v oblasti zlepšení udržitelnosti

20
1. Projekt: Snižování emisí v průmyslovém sektoru
Cíl: Identifikovat a implementovat technologie a postupy, které sníží emise CO₂ v průmyslové
výrobě.
Metodika: Analýza aktuálních emisí, identifikace největších zdrojů znečištění, návrh a testování
nových technologií.

21
2. Projekt: Zvyšování energetické účinnosti v domácnostech
Cíl: Zlepšit energetickou účinnost ve veřejných a soukromých budovách, snížit spotřebu energie a
emisí.
Metodika: Audit energetické spotřeby, doporučení úprav a technologií, implementace a sledování
výsledků.

22
3. Projekt: Využití obnovitelných zdrojů energie
Cíl: Podpořit přechod na obnovitelné zdroje energie jako jsou solární, větrné a vodní energie.
Metodika: Studie potenciálu obnovitelných zdrojů v dané oblasti, ekonomická analýza, návrh a
instalace systémů.

23
4. Projekt: Ochrana a obnova přírodních ekosystémů
Cíl: Ochrana a obnova ohrožených ekosystémů a biodiverzity.
Metodika: Mapování a hodnocení ekosystémů, identifikace hrozeb, návrh a realizace ochranných
opatření.

24
5. Projekt: Udržitelné zemědělství
Cíl: Podpořit udržitelné zemědělské postupy, které minimalizují negativní dopady na životní
prostředí.
Metodika: Výzkum a propagace organického zemědělství, snižování použití pesticidů a umělých hnojiv,
podpora biodiverzity.

Výstupy z učení
25
1.Identifikovat relevantní makroekonomické ukazatele:
2.
Rozpoznat a vybrat ukazatele, které mohou mít významný dopad na životní prostředí.

Výstupy z učení
26
2. Sestavit regresní modely:
Vytvořit a odhadnout regresní modely pro analýzu vztahů mezi makroekonomickými ukazateli a
environmentálními faktory.

Výstupy z učení
27
3. Interpretovat parametry modelu:
Pochopit význam parametrů regresních modelů a hodnotit jejich přiměřenost a přesnost.

Výstupy z učení
28
4. Spolupracovat v týmech:
Efektivně pracovat ve skupinách, sdílet nápady a společně řešit problémy.

Závěr
29
Regresní analýza je mocným nástrojem pro zkoumání vztahů mezi ekonomickými a environmentálními
faktory. Pomocí této metody můžeme lépe porozumět dopadům ekonomických aktivit na životní prostředí
a navrhnout efektivní strategie pro udržitelnost.

30
Děkuji Vám za pozornost!!!
•