Jan Popelka Doktorand oboru Statistika

Prezentace na téma: "Jan Popelka Doktorand oboru Statistika"— Transkript prezentace:

1 Jan Popelka Doktorand oboru Statistika
Nezaměstnanost na Příbramsku – analýza faktorů ovlivňujících dobu do znovuzaměstnání Jan Popelka Doktorand oboru Statistika Den doktorandů FIS

2 Původní model Úřad práce v Příbrami Evidovaní v lednu 2002
Sledované období: leden 2002 – červen 2003 597 evidovaných uchazečů o zaměstnání (175 zprava cenzorováno) SLEDOVANÉ FAKTORY věk, pohlaví, vzdělání Den doktorandů FIS

3 Původní model Proměnné AGE a AGE^2 (spojité) Závěry
Model neprokázal statisticky významný rozdíl mezi muži a ženami Model neprokázal statisticky významný rozdíl mezi vysokoškolsky vzdělanými osobami a osobami se základní vzděláním Den doktorandů FIS

4 Nový model Úřad práce v Příbrami Evidovaní v roce 2002
Sledované období: leden 2002 – červen 2004 4275 evidovaných uchazečů o zaměstnání Den doktorandů FIS

5 Sledované faktory věk pohlaví vzdělání období evidence trvalé bydliště
zdravotní stav rodinný stav Den doktorandů FIS

6 Sledované faktory VĚK minimum 15 let maximum 61 let průměr 33 let
medián 30 let POHLAVÍ ženy 51% (52%) muži 49% (48%) TRVALÉ BYDLIŠTĚ město 58% vesnice 42% Den doktorandů FIS

7 Sledované faktory VZDĚLÁNÍ základní 16% (18%)
středoškolské bez maturity 48% (50%) středoškolské s maturitou 32% (29%) vysokoškolské 4% (3%) (180 uchazečů) Den doktorandů FIS

8 Sledované faktory OBDOBÍ EVIDENCE ZDRAVOTNÍ STAV jaro 20% bezvadný 89%
léto 28% podzim 35% zima 17% RODINNÝ STAV svobodní, rozvedení, ovdovělí 56% ženatí, vdané, společná domácnost (druh, družka) 44% ZDRAVOTNÍ STAV bezvadný 89% zdravotní omezení nebo postižení 4% částečný nebo plný invalidní důchod 7% Den doktorandů FIS

9 Důvody využití analýzy přežití
1309 pozorování zprava cenzorováno rozdělení doby nezaměstnanosti není symetrické Den doktorandů FIS

10 Semiparametrický model
nevyžaduje znalost rozdělení doby přežití Coxův proporcionální rizikový model odhadnuté poměry intenzit jsou dobře interpretovatelné poměr intenzit Den doktorandů FIS

11 Srovnání alternativních modelů
Věk v modelu Počet proměnných AIC 1 AGE, AGE^2 13 44890,9 44916,9 2 AGEM 19 44873,02 44911,02 Test věrohodnostním poměrem Porovnávané modely G Df p-value 2 vs 1 17,88 6 0,007 Den doktorandů FIS

12 Odhad parametrů modelu
Proměnná Odhad parametru Intenzitní poměr VĚK (21-25) *** 1.389 EDU2 *** 1.854 VĚK (26-30) ** 1.162 EDU3 *** 1.926 VĚK (31-35) *** 1.314 EDU4 *** 2.046 VĚK (36-40) *** 1.280 JARO ** 0.894 VĚK (41-45) 1.133 LÉTO * 0.909 VĚK (46-50) 1.091 PODZIM ** 0.882 VĚK (51-55) *** 0.718 RODINA 1.008 VĚK (56 >) *** 0.311 HEALTH2 *** 0.507 MUŽI *** 1.225 HEALTH3 *** 0.355 MĚSTO ** 0.915 (* P<0.1, ** P<0.05, *** P<0.01) Den doktorandů FIS

13 Odhad funkce přežití Model se spojitým věkem. Žena se základním vzděláním, evidovaná v zimě, s bezvadným zdravotním stavem, z vesnice, bez partnera. Model s intervalově tříděným věkem. Žena se základním vzděláním, evidovaná v zimě, s bezvadným zdravotním stavem, z vesnice, bez partnera. Den doktorandů FIS

14 Odhad funkce přežití Model s intervalově tříděným věkem. Žena evidovaná v zimě, s bezvadným zdravotním stavem, z vesnice, bez partnera, ve věku 33 let. Den doktorandů FIS

15 Odhad funkce přežití Model s intervalově tříděným věkem. Muž se středním vzděláním s maturitou, evidovaný v zimě, z vesnice, bez partnera ve věku 33 let. Den doktorandů FIS

16 Náměty dalšího zkoumání
zpracování analýzy pro celou ČR zahrnutí regionálního členění uvážení dalších možných faktorů posouzení vliv věku Den doktorandů FIS