Metodenotat FLIS sammenligningskommuner 2016-data
|
|
- Flemming Bundgaard
- 5 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Metodenotat FLIS sammenligningskommuner 2016-data Dette notat præsenterer metoden bag beregningen af de modeller, der anvendes til bestemmelse af sammenligningskommuner i FLIS. Den seneste beregning er foretaget i sommeren 2017 på baggrund af data for regnskabsåret I indeværende notat præsenteres de endelige modeller for henholdsvis de tværgående områder (Økonomi, Personale/Fravær og Borger), skoleområdet, ældreområdet, området for udsatte børn og unge samt voksne handicappede. Side 1 af 8 Indeværende notat følger samme metode, som anvendt ved den seneste beregning, der blev foretaget på baggrund af data for regnskabsåret Metoden bag beregning af sammenligningskommuner Det grundlæggende princip for beregningerne er, at den enkelte kommune sammenlignes med de mest lignende kommuner målt på en række strukturelle rammebetingelser. Disse strukturelle rammebetingelser er vanskelige at påvirke på kort sigt, hvorfor brug af disse som modelvariable gør modellen mere holdbar over forskellige år. Udvælgelsen af sammenligningskommuner består basalt af to trin: 1. En regressionsanalyse af de strukturelle rammebetingelser, der har statistisk signifikant betydning for udgifterne på det gældende område. 2. Udarbejdelse af afstandsmål på baggrund af de strukturelle rammebetingelser udvalgt under regressionsanalysen. Afstandsmålet danner grundlag for den endelige udvælgelse af den enkelte kommunes relevante sammenligningskommuner. Ad 1. Regressionsanalyse af strukturelle rammebetingelser Formålet med regressionsanalysen er, at kommunerne skal kunne sammenligne sig med andre kommuner med lignende rammebetingelser. På det tværgående område er det valgt at benytte beregningen vedrørende kommunernes udgiftsbehov for 2017 som defineret i Bekendtgørelse af lov om kommunal udligning og generelle tilskud til kommuner 3-5. Udgiftsbehovet er baseret på en række relevante rammebetingelser for kommunernes økonomi. Beregning af afstandsmål følger i ad 2. På fagområderne er følgende fremgangsmåde benyttet: 1. Definition af den afhængige udgiftsvariabel 2. Identifikation af mulige rammebetingelser, som forventes at kunne have betydning på det pågældende område 3. Opstilling af statistisk model
2 4. Klargørelse af statistisk signifikante rammebetingelser vha. metoden backwards elimination 5. Udvælgelse af den endelige model ud fra en intuitiv analyse af signifikante, relevante rammebetingelser (variable) og korrelationen mellem disse 6. Test af fejlagtig funktionel form 7. Forkastelse eller optagelse af endelig model Definitionerne af de afhængige variable fremgår af følgende: Område Det tværgående (økonomi, personale og borger) Skole Voksenhandicap Udsatte børn og unge Ældre Afhængig variabel Udgiftsbehov jf. Bekendtgørelse af lov om kommunal udligning og generelle tilskud til kommuner, 3-5 Nettodriftsudgifter pr årige, funktionerne , , , og Nettodriftsudgifter pr årige, funktionerne grp. 002 og 003, grp. 003 og 004, grp , 008 og 091 og Nettodriftsudgifter pr årige, funktionerne Nettodriftsudgifter pr. +65-årige, funktionerne ekskl. grp , ekskl. grp. 003, , ekskl. grp , 008 og 091 og Side 2 af 8 Rammebetingelserne, der indgår i analyserne, er udvalgt ud fra en forventning om, at de har betydning for den pågældende afhængige variabel. I modellerne med data for 2013 blev en tilsvarende analyse af sammenligningskommuner foretaget af KL. I denne blev der taget udgangspunkt i et litteraturstudie fra 2012, hvilket denne analyse genanvender, dog med enkelte tilføjelser. I punkt 4 omtales metoden backwards elimination. Dette er en statistisk metode, der tager udgangspunkt i en lineær regression af en given model. Ud fra resultatet af denne fjernes den mest insignifikante variabel, hvorefter modellen køres igen. Dette gentages, indtil der opnås en model indeholdende kun statistisk signifikante variable. Den anvendte formel til beregning af afstandsmålet er som følger: n afstand(i, j) = ( β n ) (x σ ni x nj ) y i=1 Hvor i og j er to kommuner. β 1 er den ustandardiserede regressionskoefficient for den første strukturelle variabel, β 2 for den næste osv. σ y er standardafvigelsen på den afhængige variabel, y. x 1 er den første strukturelle variabel, x 2 er den næste osv.
3 Denne formel benyttes til at udregne den statistiske afstand mellem alle kommunepar på hvert område. Afstandsmålene for alle kommunepar på hvert område opstilles herefter i en matrice. Dernæst normeres afstandsmålet, så de går fra 0-1. Dette gøres ved at dividere alle afstandsmål for den enkelte kommune med det oprindelige afstandsmål med den største værdi. På den baggrund bliver det muligt at udvælge de kommuner, der ligner den pågældende kommune mest på baggrund af kommunens signifikante strukturelle rammebetingelser i den endelige model. I forhold til rækkevidden af benchmarkingmodulet kan den pågældende kommune fx sammenlignes med: De 5 kommuner, der ligner den pågældende kommune mest i landet (dvs. de 5 kommuner hvor afstandsmålet er mindst) De 5 kommuner, der ligner den pågældende kommune mest i regionen De 5 billigste kommuner blandt de 10 mest sammenlignelige kommuner i landet De 5 billigste kommuner blandt de 10 mest sammenlignelige kommuner i regionen Gennemsnittet for de udvalgte kommuner (hvad enten det er på landsplan eller regionalt) Landsgennemsnittet Regionsgennemsnittet Side 3 af 8 Derudover vil kommunen selv have mulighed for at udvælge kommuner til sammenligning. Sammenligningskommuner på det tværgående område På det tværgående område, der omfatter økonomi-, personale- og borgerdata, er sammenligningskommunerne baseret på kommunernes beregnede udgiftsbehov for Ud fra de enkelte kommuners udgiftsbehov beregnes afstandsmålene mellem kommunerne parvist. Dette betyder, at den enkelte kommunes sammenligningskommuner udvælges ud fra, hvilke kommuner de ligner mest med hensyn til det beregnede udgiftsbehov. Sammenligningskommuner på skoleområdet På skoleområdet blev der som beskrevet ovenfor lavet en regressionsanalyse, der viste, hvilke strukturelle rammebetingelser der har statistisk signifikant betydning på området. Den afhængige variabel for analysen af skoleområdet er defineret på følgende måde:
4 Afhængig variabel i regressionsanalyser på skoleområdet: Nettodriftsudgifter regnskab 2016 på følgende konti: Konto (Folkeskoler) Konto (Fællesudgifter) Konto Konto (Specialundervisning i regionale tilbud) Konto (Kommunale specialskoler) NDU er opgjort pr. barn eller ung mellem 6-16 år i kommunen. På baggrund af metoden backwards elimination findes en model for skoleområdet med en forklaringskraft på 0,600. Dette betyder, at de udvalgte strukturelle rammebetingelser forklarer 60 % af variationen i kommunernes udgifter på skoleområdet. Side 4 af 8 Skoleområdet - parameterestimater Variable Estimater Andel teenagere af 0-22-årige *** ( ) Andel privatskoleelever *** (0.0924) Andel børn af enlige forældre *** ( ) Andel årige med ikke-vestlig herkomst *** ( ) Urbaniseringsgrad *** (0.3573) Urbaniseringsgrad, kvadreret *** (0.0022) Skæring *** ( ) Observationer 98 R-squared Adj. R-squared Robuste standardfejl i parenteser *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Variablenes betydning kan ikke umiddelbart sammenlignes ud fra tabellen, da regressionskoefficienterne er afhængige af deres respektive målestok. Fortegnet giver dog en indikation af, i hvilken retning den enkelte parameter påvirker den afhængige variabel. Fortolkningen af de strukturelle rammebetingelser er: Andel teenagere af de 0-22-årige: Jo større andelen af teenagere af de 0-22-årige er, desto højere udgifter på skoleområdet pr årig. Andel privatskoleelever ud af alle elever: Jo større andelen af elever i privatskoler er, desto lavere udgifter på skoleområdet pr årig. Andel af de 6-16-årige, hvis forældre er enlige: Jo større andelen af børn, hvis forældre er enlige, er, desto højere udgifter på skoleområdet pr årig.
5 Andel af de årige med ikke-vestlig herkomst: Jo større andelen af de årige med ikke-vestlig herkomst er, desto højere udgifter på skoleområdet pr årig. Urbaniseringsgrad: Jo tættere borgerne i kommunen bor på hinanden, desto lavere udgifter på skoleområdet pr årig. Kvadreret urbaniseringsgrad: Effekten på udgifterne på skoleområdet pr årig af, at borgerne bor tættere på hinanden, er aftagende. Sammenligningskommuner på voksenhandicapområdet På området for voksenhandicappede blev der som beskrevet ovenfor lavet en regressionsanalyse, der viste, hvilke strukturelle rammebetingelser der har statistisk signifikant betydning på området. Side 5 af 8 Den afhængige variabel for analysen af området for voksenhandicappede er defineret på følgende måde: Afhængig variabel i regressionsanalyser på voksenhandicapområdet: Nettodriftsudgifter regnskab 2016 på følgende konti: Konto (gruppe ) Konto (gruppe ) Konto (gruppe , 008, 091) Konto NDU er opgjort pr. borger mellem år i kommunen. På baggrund af metoden backwards elimination findes en model for voksenhandicapområdet med en forklaringskraft på 0,391. Dette betyder, at de udvalgte strukturelle rammebetingelser forklarer 39,1 % af variationen i kommunernes udgifter på voksenhandicapområdet. Voksenhandicapområdet parameterestimater Variable Estimater Andel boliger i almennyttige boligforeninger *** (0.0101) Andel fuldtidsledige af arbejdsstyrken *** ( ) Andel førtidspensionister af årige *** (0.0958) Logaritmisk gennemsnitlig familieindkomst *** (1.1095) Skæring *** ( ) Observationer 98 R-squared Adj. R-squared Robuste standardfejl i parenteser *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
6 Variablenes betydning kan ikke umiddelbart sammenlignes ud fra tabellen, da regressionskoefficienterne er afhængige af deres respektive målestok. Fortegnet giver dog en indikation af, i hvilken retning den enkelte parameter påvirker den afhængige variabel. Fortolkningen af de strukturelle rammebetingelser er: Andel boliger i almennyttige boligforeninger: Jo større andelen af boliger i kommunen i almennyttige boligforeninger er, desto højere udgifter på voksenhandicapområdet pr årig. Andelen af fuldtidsledige af hele arbejdsstyrken: Jo større andelen af fuldtidsledige af hele arbejdsstyrken i kommunen er, desto højere udgifter på voksenhandicapområdet pr årig. Andelen af førtidspensionister af de årige: Jo større andelen af førtidspensionister i kommunen af de årige er, desto højere udgifter på voksenhandicapområdet pr årig. Gennemsnitlig familieindkomst (log): Jo højere den gennemsnitlige familieindkomst i kommunen er, desto højere udgifter på voksenhandicapområdet pr årig. Side 6 af 8 Sammenligningskommuner på udsatte børn og ungeområdet På området for udsatte børn og unge blev der som beskrevet ovenfor lavet en regressionsanalyse, der viste, hvilke strukturelle rammebetingelser der har statistisk signifikant betydning på området. Den afhængige variabel for analysen af området for udsatte børn og unge er defineret på følgende måde: Afhængig variabel i regressionsanalyser på udsatte børn og ungeområdet: Nettodriftsudgifter regnskab 2016 på følgende konti: Konto NDU er opgjort pr. borger mellem 0-22 år i kommunen. På baggrund af metoden backwards elimination findes en model for udsatte børn og ungeområdet med en forklaringskraft på 0,627. Dette betyder, at de udvalgte strukturelle rammebetingelser forklarer 62,7 % af variationen i kommunernes udgifter på udsatte børn og ungeområdet (se resultater på næste side):
7 Udsatte børn og ungeområdet parameterestimater Variable Estimater Logaritmisk beskatningsgrundlag *** (4.4299) Andel førtidspensionister af årige ** (0.2214) Andel årige uden erhvervsuddannelse *** (0.1163) Logaritmisk gennemsnitlig mandindkomst *** ( ) Skæring *** ( ) Side 7 af 8 Observationer 98 R-squared Adj. R-squared Robuste standardfejl i parenteser *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Variablenes betydning kan ikke umiddelbart sammenlignes ud fra tabellen, da regressionskoefficienterne er afhængige af deres respektive målestok. Fortegnet giver dog en indikation af, i hvilken retning den enkelte parameter påvirker den afhængige variabel. Fortolkningen af de strukturelle rammebetingelser er: Kommunens beskatningsgrundlag per indbygger (log): Jo højere kommunen beskatningsgrundlag per indbygger er, desto højere udgifter på udsatte børn og ungeområdet pr årig. Andelen af førtidspensionister af de årige: Jo større andelen af førtidspensionister af de årige i kommunen er, desto højere udgifter på udsatte børn og ungeområdet pr årig. Andelen af årige uden en erhvervsuddannelse: Jo større andelen af årige uden en erhvervsuddannelse i kommunen er, desto højere udgifter på udsatte børn og ungeområdet pr årig. Gennemsnitlig indkomst for mænd (log): Jo højere den gennemsnitlige indkomst for mænd i kommunen er, desto lavere udgifter på udsatte børn og ungeområdet pr årig. Sammenligningskommuner på ældreområdet På ældreområdet blev der som beskrevet ovenfor lavet en regressionsanalyse, der viste, hvilke strukturelle rammebetingelser der har statistisk signifikant betydning på området. Den afhængige variabel for analysen af ældreområdet er defineret på følgende måde:
8 Afhængig variabel i regressionsanalyser på ældreområdet: Nettodriftsudgifter regnskab 2016 på følgende konti: Konto ekskl. gr. 002 og 003, Konto ekskl. gr. 003, Konto Konto ekskl. gr , 008 og 091 Konto NDU er opgjort pr. borger 65+-årig. På baggrund af metoden backwards elimination findes en model for ældreområdet med en forklaringskraft på 0,415. Dette betyder, at de udvalgte strukturelle rammebetingelser forklarer 41,5 % af variationen i kommunernes udgifter på ældreområdet. Side 8 af 8 Ældreområdet parameterestimater Variable Estimater Andel førtidspensionister af årige *** (0.2740) Andel indbyggere *** ( ) Andel indb *** ( ) Andel enlige *** ( ) Skæring *** (8.7814) Observationer 98 R-squared Adj. R-squared Robuste standardfejl i parenteser *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Variablenes betydning kan ikke umiddelbart sammenlignes ud fra tabellen, da regressionskoefficienterne er afhængige af deres respektive målestok. Fortegnet giver dog en indikation af, i hvilken retning den enkelte parameter påvirker den afhængige variabel. Fortolkningen af de strukturelle rammebetingelser er: Andelen af førtidspensionister af de årige i kommunen: Jo større andelen af førtidspensionister af de årige i kommunen er, desto højere udgifter på ældreområdet pr. 65+-årig. Andel indbyggere over 64 år: Jo større andelen af kommunens indbyggere, der er over 64 år, er, desto lavere udgifter på ældreområdet pr. 65+-årig. Andel indbyggere over 79 år: Jo større andelen af kommunens indbyggere, der er over 79 år, er, desto højere udgifter på ældreområdet pr. 65+-årig. Andel enlige over 64 år: Jo større andelen af kommunens indbygger, der er over 64 år og enlige, er, desto højere udgifter på ældreområdet pr. 65+-årig.
Helt overordnet er der to skridt i udvælgelsen af sammenlignelige kommuner:
N OTAT Metode, FLIS sammenligningskommuner Dette notat præsenterer metoden bag udregning af sammenligningskommuner i FLIS. Derudover præsenteres de første tre modeller der anvendes til at finde sammenligningskommuner
Læs mereNotat. Dato: 2. november 2010 Sagsnr.: 201001525-71. Benchmarkanalyse voksenhandicap
Løn og Økonomi - Team Økonomi Middelfart Kommune Østergade 11 5500 Middelfart www.middelfart.dk Telefon +45 8888 5500 Direkte +45 8888 5030 Fax +45 8888 5501 Dato: 2. november 2010 Sagsnr.: 201001525-71
Læs mereNotat. Andel skattepligtige 20-64-årige med en årlig indkomst under 150.000 kr. Andel personer mellem 25 og 49 år uden erhvervsuddannelse
Løn og Økonomi - Team Økonomi Middelfart Kommune Østergade 11 5500 Middelfart www.middelfart.dk Telefon +45 8888 5500 Direkte +45 8888 5030 Fax +45 8888 5501 Dato: 5. oktober 2010 Sagsnr.: 201001525-69
Læs mereInformation om de forskellige nøgletal i modellerne findes i skrivelsen Varedeklaration.
Introduktion til KL s benchmarkingmodel for voksenhandicapområdet Denne skrivelse hjælper dig i gang med at bruge KL s benchmarkingmodel for voksenhandicap. Den viser, hvordan man udvælger sammenligningskommuner,
Læs mereFaglig vejledning til benchmarkingværktøjet - Hvad kan værktøjet svare på?
Faglig vejledning til benchmarkingværktøjet - Hvad kan værktøjet svare på? KL har udviklet et benchmarkingværktøj på området for udsatte børn og unge. Værktøjet giver kommunerne mulighed for nemt og hurtigt
Læs mereBorger- og Socialservice
5. januar 2012 Notat: Benchmarking på udgifterne til udsatte og handicappede voksne I en årrække er udgifterne på det specialiserede område steget eksponentielt mere end væksten i bruttonationalproduktet,
Læs mereEksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning
1 Multipel regressions model Eksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning PSE (I17) ASTA - 11. lektion
Læs mereInformation om de forskellige nøgletal i modellerne findes i skrivelsen Varedeklaration.
Introduktion til KL s benchmarkingmodel for udsatte børn og unge Denne skrivelse hjælper dig i gang med at bruge KL s benchmarkingmodel for udsatte børn og unge. Den viser, hvordan man udvælger sammenligningskommuner,
Læs mereOversigt. 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt. 2 Korrelation. 3 Regressionsanalyse (kap 11) 4 Mindste kvadraters metode
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Oversigt 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt 2 Korrelation 3 Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse
Læs mereSammenhængen mellem elevernes trivsel og elevernes nationale testresultater.
Sammenhængen mellem elevernes trivsel og elevernes nationale testresultater. 1 Sammenfatning Der er en statistisk signifikant positiv sammenhæng mellem opnåelse af et godt testresultat og elevernes oplevede
Læs mereBenchmarking på anbringelsesområdet i Aabenraa Kommune
Benchmarking på anbringelsesområdet i Aabenraa Kommune Aabenraa Kommune har henvendt sig til for at få belyst, hvilke forhold der er afgørende for udgiftsbehovet til anbringelser, og for at få sat disse
Læs mereForelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800
Læs mereNOTAT 2 Bornholms Regionskommune Kultur, Fritid, Styring og koordinering Helsevej 4, 1 3700 Rønne CVR: 26 69 63 48
NOTAT 2 Bornholms Regionskommune Kultur, Fritid, Styring og koordinering Helsevej 4, 1 3700 Rønne CVR: 26 69 63 48 6. oktober 2014 Sammenligning af nøgletal på skole- og ældreområdet i 6 kommuner. Som
Læs mereNOTAT. GLADSAXE KOMMUNE Center for Økonomi Budget- og Analyseafdelingen. Økonomiudvalget Punkt nr. 175, bilag 1. Nøgletalsrapporten 2010
GLADSAXE KOMMUNE Center for Økonomi Budget- og Analyseafdelingen Nøgletalsrapporten 2010 NOTAT Dato: 5. maj 2010 Af: Nicolai Pallisborg Økonomiudvalget 08.06.2010 Punkt nr. 175, bilag 1 Nøgletalsrapport
Læs mereRANDERS KOMMUNE APRIL
BENCHMARKNOTAT RANDERS KOMMUNE APRIL 2019 INDHOLD 1. Indledning 2 2. Sammenligningsgrundlag 4 3. Folkeskolen 5 4. Specialundervisning 8 5. PPR 14 6. SFO 15 7. Befordring 19 8. Privat og efterskoler 22
Læs mereBaggrundsvariabel Definition af baggrundsvariabel Datakilde
LANDSBYGGEFONDEN 10. Datagrundlag for tvillingeværktøj Data i Tvillingeværktøjet Der indgår en række forskellige data i Tvillingeværktøjet. Data opdateres årligt, når der foreligger nye data. Dette gælder
Læs mereBaggrundsvariabel Definition af baggrundsvariabel Datakilde
LANDSBYGGEFONDEN 6. marts 2015 Datagrundlag for tvillingeværktøj Data i Tvillingeværktøjet Der indgår en række forskellige data i Tvillingeværktøjet. Data opdateres årligt, når der foreligger nye data.
Læs mereUdgifter, udgiftsbehov og udgiftsmæssigt serviceniveau i Aarhus Kommune
Udgifter, udgiftsbehov og udgiftsmæssigt serviceniveau i Udgifter, udgiftsbehov og udgiftsmæssigt serviceniveau i. 16.8.2019 Slide 1 Problemstilling Hvordan har prioriteret sine udgifter? Hvordan har udgifterne
Læs mereFokus på Forsyning. Datagrundlag og metode
Fokus på Forsyning I notatet gennemgås datagrundlaget for brancheanalysen af forsyningssektoren sammen med variable, regressionsmodellen og tilhørende tests. Slutteligt sammenfattes analysens resultater
Læs mereKapitel 11 Lineær regression
Kapitel 11 Lineær regression Peter Tibert Stoltze stat@peterstoltze.dk Elementær statistik F2011 1 / 1 Indledning Vi modellerer en afhængig variabel (responset) på baggrund af en uafhængig variabel (stimulus),
Læs mereØVELSE: ANVENDELSE AF DATA PÅ SKOLEOMRÅDET ET TÆNKT EKSEMPEL
ØVELSE: ANVENDELSE AF DATA PÅ SKOLEOMRÅDET ET TÆNKT EKSEMPEL I Varde Kommune ønsker man, som drøftet i går, at fokusere på det strategiske tema øget chancelighed/bryde den negative sociale arv. Konkrete
Læs mereØkonometri 1. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 18. september 2006
Dagens program Økonometri Den multiple regressionsmodel 8. september 006 Opsamling af statistiske resultater om den simple lineære regressionsmodel (W kap..5). Den multiple lineære regressionsmodel (W
Læs mereDerfor er der forskel på, hvad børnene koster i kommunerne En kvantitativ analyse af forskelle i kommunale enhedsudgifter til skoler og dagtilbud
Camilla T. Dalsgaard og Mikkel Munk Quist Andersen Derfor er der forskel på, hvad børnene koster i kommunerne En kvantitativ analyse af forskelle i kommunale enhedsudgifter til skoler og dagtilbud Derfor
Læs mereNøgletal. Holstebro Kommune og Struer Kommune
Nøgletal Holstebro Kommune og Struer Kommune Metode Benchmarking på baggrund af offentlige datakilder Datakilde: FLIS, Økonomi og indenrigsministeriet, Regnskab 2014 fra Holstebro Kommune og Struer Kommune
Læs mereElevfravær i folkeskolen og karaktergennemsnit, 2012/13
Elevfravær i folkeskolen og karaktergennemsnit, Elever med højt samlet fravær får gennemsnitligt set lavere karakterer end elever med lavt fravær. Selv når der tages højde for elevernes sociale baggrund,
Læs mereUNDERVISNINGSEFFEKT-MODELLEN 2006 METODE OG RESULTATER
UNDERVISNINGSEFFEKT-MODELLEN 2006 METODE OG RESULTATER Undervisningseffekten udregnes som forskellen mellem den forventede og den faktiske karakter i 9. klasses afgangsprøve. Undervisningseffekten udregnes
Læs mere1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ
Indhold 1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) 2 1.1 Variation indenfor og mellem grupper.......................... 2 1.2 F-test for ingen
Læs meregrupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
Læs mereMultipel regression. Data fra opgave 3 side 453: Multipel regressionsmodel: Y = α + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ǫ. hvor ǫ N(0, σ 2 ).
Program 1. multipel regression 2. polynomiel regression (og andre kurver) 3. kategoriske variable 4. Determinationkoefficient og justeret determinationskoefficient 5. ANOVA-tabel 1/13 Multipel regression
Læs mereØkonometri 1. Dagens program. Den simple regressionsmodel 15. september 2006
Dagens program Økonometri Den simple regressionsmodel 5. september 006 Den simple lineære regressionsmodel (Wooldridge kap.4-.6) Eksemplet fortsat: Løn og uddannelse på danske data Funktionel form Statistiske
Læs mereGennemsnitlige afgangskarakterer
Gennemsnitlige afgangskarakterer Resultater Tidspunkt 2016/2017 Karaktergennemsnit i afgangsprøve for alle 9. klasser i folkeskolen samt kommunale specialskoler. Tæller: Summen af karakterer i afgangsprøverne
Læs mereIfølge SFI-rapporten Kommuners rammevilkår for beskæftigelsesindsatsen 1 fra 2013 kan man ud fra Aabenraa kommunes rammebetingelser forvente, at borgere i kommunen i gennemsnit er på arbejdsløshedsdagpenge
Læs mereBilag De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer. Bilag 1: Socioøkonomiske baggrundsoplysninger
Bilag De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer 2017 Bilag 1: Socioøkonomiske baggrundsoplysninger Bilagstabel 1 Baggrundsoplysninger Baggrundsoplysning 9. klasse FSA karaktergennemsnit Køn
Læs mereKommuner kan spare mindst 7 mia. kr. ved at lære af hinanden
ERHVERVSØKONOMISK ANALYSE maj 2016 Kommuner kan spare mindst 7 mia. kr. ved at lære af hinanden Der er et årligt besparelsespotentiale på ca. 7 mia. kr., hvis de dyreste kommuner sænkede deres nettodriftsudgifter
Læs mereAnvendt Statistik Lektion 7. Simpel Lineær Regression
Anvendt Statistik Lektion 7 Simpel Lineær Regression 1 Er der en sammenhæng? Plot af mordraten () mod fattigdomsraten (): Scatterplot Afhænger mordraten af fattigdomsraten? 2 Scatterplot Et scatterplot
Læs mereDe socioøkonomiske referencer for grundskolekarakterer
De socioøkonomiske referencer for grundskolekarakterer Baggrund Den enkelte skoles faktiske karaktergennemsnit i 9. klasse har sammenhæng med mange forskellige forhold. Der er både forhold, som skolen
Læs mereDato: Sagsnummer: Sagsbehandler: Afdeling: /4140 Tommy Pedersen Økonomisk Sekretariat
Dato: Sagsnummer: Sagsbehandler: Afdeling: 18-06-2018 18/4140 Tommy Pedersen Økonomisk Sekretariat Notat Overordnet nøgletalsanalyse baseret på ECO-nøgletal fra KORA. Der er udarbejdet en overordnet nøgletalsanalyse
Læs mereUdvalgte ECO-nøgletal
Udvalgte ECO-nøgletal Indhold: GENERELLE NØGLETAL - Overordnede nøgletal 2014 Tabel 1.10 - Udfordringsbarometer 2014 Tabel 1.15 - Ressourceforbrug på 19 udgiftsområder - Budget 2014 Tabel 1.30 - Ressourceforbrug
Læs mereFolkeskolens økonomi i Dragør Kommune
Folkeskolens økonomi i Dragør Kommune Den 28. august 2018 1 Indhold Folkeskolens økonomi i Dragør Kommune i regnskab 2017... 3 1. Dragør Kommune sammenlignet med andre kommuner... 3 2. Sammenligningsgruppen...
Læs mereStor variation i kommuners udgifter og udgiftsbehov
KORAs kommunetal, februar 2017: Stor variation i kommuners udgifter og udgiftsbehov Nogle kommuner bruger næsten dobbelt så meget som andre kommuner på for eksempel børnepasning og folkeskole. Forskellen
Læs mereReleasenotat FLIS 4.1
Releasenotat FLIS 4.1 4.1 Ny version af FLIS Den 4. maj 2015 kommer FLIS i en ny version 4.1. Den nye release indeholder en lang række ændringer og forbedringer, som øger dokumentationen, forbedrer anvendelsesmulighederne
Læs merePrisniveauet i en kommune måles ved husprisen pr. kvadratmeter.
Data Kommunale karakteristika (50 kommuner i hovedstadsregionen) Prisniveauet i en kommune måles ved husprisen pr. kvadratmeter. Er kommunale karakteristika, herunder skatteprocent og serviceniveau, kapitaliseret
Læs mereEt kvalificeret bud Vi mangler 38 millioner i Worst case Vi mangler 70 millioner i Millioner kr
F nans er ngen sv nder Fremover får vi ikke de penge ind, der er nødvendige for at drive n, som vi kender den i dag Set sammen med budgetaftalen betyder det, at økonomien ikke kan hænge sammen Millioner
Læs mereFordeling af midler til specialundervisning på baggrund af skoledistrikter
NOTAT Fordeling af midler til specialundervisning på baggrund af skoledistrikter Model for Norddjurs Kommune Søren Teglgaard Jakobsen Maj 2013 Indholdsfortegnelse FORMÅL... 1 METODE... 1 POPULATION...
Læs mereBetydningen af konjunktur og regelændringer for udviklingen i sygedagpengemodtagere
DET ØKONOMISKE RÅD S E K R E T A R I A T E T d. 20. maj 2005 SG Betydningen af konjunktur og regelændringer for udviklingen i sygedagpengemodtagere Baggrundsnotat vedr. Dansk Økonomi, forår 2005, kapitel
Læs mereAnvendt Statistik Lektion 8. Multipel Lineær Regression
Anvendt Statistik Lektion 8 Multipel Lineær Regression 1 Simpel Lineær Regression (SLR) y Sammenhængen mellem den afhængige variabel (y) og den forklarende variabel (x) beskrives vha. en SLR: ligger ikke
Læs mereECO Nøgletal. Budget Skive Det er RENT LIV
ECO Nøgletal Budget 2018 Indhold Ressourceforbruget på 19 udgiftsområder...3 Udgiftsudviklingen på 19 områder...4 Generelle nøgletal...5 Sociale forhold...8 Børnepasning...9 Folkeskolen...10 Tilbud til
Læs mereBaggrundsnotat: Søskendes uddannelsesvalg og indkomst
17. december 2013 Baggrundsnotat: Søskendes uddannelsesvalg og indkomst Dette notat redegør for den økonometriske analyse af indkomstforskelle mellem personer med forskellige lange videregående uddannelser
Læs mereBørne- og Undervisningsudvalget 2014-15 BUU Alm.del Bilag 51 Offentligt. De socioøkonomiske referencer for grundskolekarakterer 2014
Børne- og Undervisningsudvalget 2014-15 BUU Alm.del Bilag 51 Offentligt De socioøkonomiske referencer for grundskolekarakterer 2014 1 Indhold Sammenfatning... 4 Indledning... 6 Resultater... 8 Elever...
Læs mereSocioøkonomisk reference: I hvilke prøver og på hvilke skoletyper klarer eleverne sig bedre end forventet i 9. klasse i 2016/2017?
Socioøkonomisk reference: I hvilke prøver og på hvilke skoletyper klarer eleverne sig bedre end forventet i 9. klasse i 2016/2017? Mange undersøgelser viser, at elevernes karakterer hænger sammen med deres
Læs mereForslag til demografireguleringsmodeller for dagtilbud og skoler i Viborg Kommune
Budget og Analyse Dato: 18. juni 2014 Sagsbehandler: vpjb6 Notat Dato: 18. juni 2014 Kopi til: Emne: Forslag til demografireguleringsmodeller for dagtilbud og skoler i Viborg Kommune Indhold 1.0 Indledning...
Læs mereBeskæftigelsesudvalget BEU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 38 Offentligt
Beskæftigelsesudvalget 2015-16 BEU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 38 Offentligt Folketingets Beskæftigelsesudvalg lov@ft.dk Ikke-medlem af udvalget (MFU) Yildiz Akdogan yildiz.akdogan@ft.dk Beskæftigelsesministeriet
Læs mereEpidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Regressionsanalyse
Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression Regressionsanalyse Regressionsanalyser
Læs mereBaggrundsnotat: Undervisningstimer på universitetet
17. december 2013 Baggrundsnotat: Undervisningstimer på universitetet Dette notat redegør for den økonometriske analyse af sammenhængen mellem undervisningstid og indkomst i afsnit 5.3 i Analyserapport
Læs mereBILAG 3: DETALJERET REDEGØ- RELSE FOR REGISTER- ANALYSER
Til Undervisningsministeriet (Kvalitets- og Tilsynsstyrelsen) Dokumenttype Bilag til Evaluering af de nationale test i folkeskolen Dato September 2013 BILAG 3: DETALJERET REDEGØ- RELSE FOR REGISTER- ANALYSER
Læs mereÅr Fødte Døde Tilflyttede Fraflyttede Indvandrede Udvandrede Øvrige *
1. Udvikling i nettotilgang de seneste 5 år + indeværende år Nettotilgang er defineret som antal fødte - døde + tilflyttere - fraflyttere + indrejste + genindrejste - udrejste + genfundne - forsvundne
Læs mere12. september Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 4 Uge 3, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Regressionsanalyse
. september 5 Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning Uge, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression
Læs mereBedre Balance - de centrale pointer -
Bedre Balance - de centrale pointer - KORA-analyse Ressourcepres: Beregnet som forholdet mellem udgiftsbehov og ressourcegrundlag (inkl. udligning). Jo højere værdi kommunen har på dette indeks, desto
Læs mereKend din kommune Næstved Kommune
Nr Nøgletal Beskrivelse Kend din kommune 2019 Primært baseret på regnskabstal fra år 2017. 1 Udgifter pr elev: Nettodriftsudgifter pr. 19. laveste / (OBS stigning) elev i kr. 75.243 kr. 2 Udgifter pr 0-5-årig:
Læs mereForskel på, hvad børnene koster i kommunerne. Seniorprojektleder Camilla T. Dalsgaard
Forskel på, hvad børnene koster i kommunerne Seniorprojektleder Camilla T. Dalsgaard 2 Dagtilbud og skoler tre analytiske skridt 1. Kortlægge forskelle i kommunernes enhedsudgifter til børn i dagtilbud
Læs mereBilag 1: Prisudvikling, generelt effektiviseringskrav og robusthedsanalyser FORSYNINGSSEKRETARIATET AUGUST 2014 VERSION 3
Bilag 1: Prisudvikling, generelt effektiviseringskrav og robusthedsanalyser FORSYNINGSSEKRETARIATET AUGUST 2014 VERSION 3 Indholdsfortegnelse Indledning Prisudvikling 2.1 Prisudviklingen fra 2014 til
Læs mereEpidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik. Eksempel: Systolisk blodtryk
Eksempel: Systolisk blodtryk Udgangspunkt: Vi ønsker at prædiktere det systoliske blodtryk hos en gruppe af personer. Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik.
Læs mereNøgletalsscreening af Egedal Kommunes økonomiske balance og udgiftspolitik. Præsentation for kommunalbestyrelsen 29/3 2017
Nøgletalsscreening af Kommunes økonomiske balance og udgiftspolitik Præsentation for kommunalbestyrelsen 29/3 2017 Disposition Analysens formål ECO Nøgletal og udvælgelse af sammenligningsgrupper Præsentation
Læs mereRådet for Socialt Udsatte Nøgletalsanalyse 2013 Randers Kommune
Rådet for Socialt Udsatte Nøgletalsanalyse 2013 Randers Kommune Side 1 af 13 Indholdsfortegnelse 1 INDLEDNING... 3 2 LOKALRAPPORT: RANDERS KOMMUNE... 4 2.1 Nettodriftsudgifter pr. indbygger... 4 2.2 Udsatteområdets
Læs mereIndvandrere og efterkommere i foreninger er frivillige i samme grad som danskere
Indvandrere og efterkommere i foreninger er frivillige i samme grad som danskere Bilag I afrapportering af signifikanstest i tabeller i artikel er der benyttet følgende illustration af signifikans: * p
Læs mereModule 4: Ensidig variansanalyse
Module 4: Ensidig variansanalyse 4.1 Analyse af én stikprøve................. 1 4.1.1 Estimation.................... 3 4.1.2 Modelkontrol................... 4 4.1.3 Hypotesetest................... 6 4.2
Læs mereProduktivitetsudviklingen og arbejdsmarkedet
d. 15.10.2010 Jesper Gregers Linaa Produktivitetsudviklingen og arbejdsmarkedet Det undersøges, hvorvidt arbejdsmarkedets tilstand (konjunkturelt og strukturelt) kan bidrage til at forstå udviklingen i
Læs mereBesvarelse af juul2 -opgaven
Besvarelse af juul2 -opgaven Spørgsmål 1 Indlæs data Dette gøres fra Analyst med File/Open, som sædvanlig. Spørgsmål 2 Lav regressionsanalyser for hvert køn af igf1 vs. alder for præpubertale (Tanner stadium
Læs mere13.1 Substrat Polynomiel regression Biomasse Kreatinin Læsefærdighed Protein og højde...
Modul 13: Exercises 13.1 Substrat.......................... 1 13.2 Polynomiel regression.................. 3 13.3 Biomasse.......................... 4 13.4 Kreatinin.......................... 7 13.5 Læsefærdighed......................
Læs mereSocioøkonomisk reference for karaktererne for 9. klassernes afgangsprøver
Socioøkonomisk for karaktererne for rnes afgangsprøver Obligatorisk indikator i kvalitetsrapport 2.0 Den socioøkonomiske for gennemsnittet af karaktererne for de bundne prøver for 9. klasse for folkeskoler
Læs mereDen samlede model til estimation af lønpræmien er da givet ved:
Lønpræmien Lønpræmien i en branche kan indikere, om konkurrencen er hård eller svag i branchen. Hvis der er svag konkurrence mellem virksomhederne i branchen, vil det ofte give sig udslag i både højere
Læs mereTeknisk note nr. 1. Dokumentation af data-grundlaget fra GDS-undersøgelserne i februar/marts 1996 og februar 1997
Teknisk note nr. 1 Dokumentation af datagrundlaget fra GDSundersøgelserne i februar/marts 1996 og februar 1997 Noten er udarbejdet i samarbejde mellem, Søren Pedersen og Søren Brodersen Rockwool Fondens
Læs mere13.1 Substrat Polynomiel regression Biomasse Kreatinin Læsefærdighed Protein og højde...
Forskningsenheden for Statistik ST01: Elementær Statistik Bent Jørgensen Modul 13: Exercises 13.1 Substrat........................................ 1 13.2 Polynomiel regression................................
Læs mereUge 43 I Teoretisk Statistik, 21. oktober Forudsigelser
Uge 43 I Teoretisk Statistik,. oktober 3 Simpel lineær regressionsanalyse Forudsigelser Fortolkning af regressionsmodellen Ekstreme observationer Transformationer Sammenligning af to regressionslinier
Læs mereAnvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA)
Anvendt Statistik Lektion 9 Variansanalyse (ANOVA) 1 Undersøge sammenhæng Undersøge sammenhænge mellem kategoriske variable: χ 2 -test i kontingenstabeller Undersøge sammenhæng mellem kontinuerte variable:
Læs mereEksportørgevinst i eksportrelationen
Danmarks Statistik MODELGRUPPEN Arbejdspapir* Ivanna Blagova 4. maj 2016 Eksportørgevinst i eksportrelationen Resumé: Nogle muligheder for at inkludere eksportørgevinst i eksportrelationen er undersøgt.
Læs mereRessourcetildelingsmodel på specialundervisningsområdet Viborg Kommune. Workshop den 11. januar 2017
Ressourcetildelingsmodel på specialundervisningsområdet Viborg Kommune Workshop den 11. januar 2017 Dagsorden: Rationalet bag decentralisering af midlerne til specialundervisning Den statistiske model
Læs mereFolkeskolens økonomi i Dragør Kommune
Folkeskolens økonomi i Dragør Kommune Den 22. august 2017 1 Indhold Folkeskolens økonomi i Dragør Kommune... 3 1. Dragør Kommune sammenlignet med andre kommuner... 3 2. Sammenligningsgruppen... 4 3. Sammenligning
Læs mereDe socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer Metodenotat
De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer 2017 Metodenotat Indhold Sammenfatning... 5 Baggrund... 7 Datagrundlag... 9 Elever... 9 Fag, prøveform og niveau... 9 Socioøkonomiske baggrundsvariable...
Læs mereLineære normale modeller (4) udkast
E6 efterår 1999 Notat 21 Jørgen Larsen 2. december 1999 Lineære normale modeller (4) udkast 4.5 Regressionsanalyse 4.5.1 Præsentation 1 Regressionsanalyse handler om at undersøge hvordan én målt størrelse
Læs mereOverordnet nøgletalsanalyse baseret på ECO-nøgletal fra VIVE.
Dato: Sagsnummer: Sagsbehandler: Afdeling: 20-06-2019 19/2202 Tommy Pedersen Økonomisk Sekretariat Overordnet nøgletalsanalyse baseret på ECO-nøgletal fra VIVE. Der er udarbejdet en overordnet nøgletalsanalyse
Læs mereLøsninger til kapitel 14
Opgave 14.1 a) Linjetilpasningsplottet bliver: Løsninger til kapitel 14 Idet datapunkterne ligger tæt på og jævnt fordelt omkring den rette linje, så ser det ud til, at der med rimelighed er tale om en
Læs mereNOTAT: Benchmarking: Roskilde Kommunes serviceudgifter i regnskab 2012
Økonomi og Beskæftigelse Økonomi og Analyse Sagsnr. 239222 Brevid. 1716438 Ref. LAOL Dir. tlf. 4631 3152 lasseo@roskilde.dk NOTAT: Benchmarking: Roskilde Kommunes serviceudgifter i regnskab 2012 20. august
Læs mereDe socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer
De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer Baggrund Den enkelte institutions eksamensresultat og eksamenskarakterer har sammenhæng med mange forskellige forhold. Der er både forhold, som institutionen
Læs mereKommunernes skolestruktur
Notat: Kommunernes skolestruktur - Analyse af udviklingen 2004-2011 November 2012 1 Resumé... 3 2 Baggrund og formål... 4 3 Data og metode... 5 4 Analyseresultater... 6 4.1 Elevtæthed... 6 4.2 Skolestruktur
Læs mereMorten Frydenberg 14. marts 2006
Introduktion til Logistisk Regression Morten Frydenberg, Inst. f. Biostatistik 1 RESUME: 2 2. gang: 2006 Institut for Biostatistik, Århus Universitet MPH 1. studieår Specialmodul 4 Cand. San. uddannelsen
Læs mereBilag 16: Robusthedsanalyser af effektiviseringspotentialerne Bilaget indeholder analyser af effektiviseringspotentialernes robusthed.
Bilag 16: Robusthedsanalyser af effektiviseringspotentialerne Bilaget indeholder analyser af effektiviseringspotentialernes robusthed. FORSYNINGSSEKRETARIATET FEBRUAR 2013 INDLEDNING... 3 1. COSTDRIVERSAMMENSÆTNING...
Læs mereAnvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA)
Anvendt Statistik Lektion 9 Variansanalyse (ANOVA) 1 Undersøge sammenhæng Undersøge sammenhænge mellem kategoriske variable: χ 2 -test i kontingenstabeller Undersøge sammenhæng mellem kontinuerte variable:
Læs mereReeksamen Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering. Eksamensdato: Tid: kl
Reeksamen 2018 Titel på kursus: Uddannelse: Semester: Forsøgsdesign og metoder Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering 6. semester Eksamensdato: 13-08-2018 Tid: kl. 09.00-11.00 Bedømmelsesform
Læs mereFordeling af midler til specialundervisning
NOTAT Fordeling af midler til specialundervisning Model for Norddjurs Kommune Søren Teglgaard Jakobsen December 2012 Købmagergade 22. 1150 København K. tlf. 444 555 00. kora@kora.dk. www.kora.dk Indholdsfortegnelse
Læs mereDansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi
METODENOTAT Dansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi FORMÅL Formålet med analysen er at undersøge, hvor dygtige de enkelte gymnasier er til at løfte elevernes faglige niveau. Dette kan man ikke undersøge
Læs mereKatter, tilskud og udligning
S Katter, tilskud og udligning Kommunens samlede indtægter (skatteindtægter, tilskud og udligning) er i 2016 budgetteret til 2.463,2 mio. kr. netto. Hovedparten af disse indtægter kommer fra personskatterne.
Læs mereBenchmarking af kommunernes sagsbehandling antagelser, metode og resultater
Benchmarking af kommunernes sagsbehandling antagelser, metode og resultater Anna Amilon Materiel vurdering Ved vurderingen af en afgørelses materielle indhold vurderes afgørelsens korrekthed i forhold
Læs mereGenberegning af costdriveren renseanlæg
Genberegning af costdriveren renseanlæg April 2019 SIDE 2 Omkostningsækvivalenten for renseanlæg 1.1 Indledning Dette metodepapir beskriver, hvordan vi i forhold til OPEX-revisionen i 2017 har genberegnet
Læs mereMarkante sæsonudsving på boligmarkedet
N O T A T Markante sæsonudsving på boligmarkedet 9. marts 0 Denne analyse estimerer effekten af de sæsonudsving, der præger prisudviklingen på boligmarkedet. Disse priseffekter kan være hensigtsmæssige
Læs mereRådet for Socialt Udsatte Nøgletalsanalyse 2013 Esbjerg Kommune
Rådet for Socialt Udsatte Nøgletalsanalyse 2013 Esbjerg Kommune Side 1 af 13 Indholdsfortegnelse 1 INDLEDNING... 3 2 LOKALRAPPORT: ESBJERG KOMMUNE... 4 2.1 Nettodriftsudgifter pr. indbygger... 4 2.2 Udsatteområdets
Læs mereStatistisk modellering og regressionsanalyse
Statistisk modellering og regressionsanalyse Claus Thorn Ekstrøm KU Biostatistik ekstrom@sund.ku.dk Oktober 25, 2018 Slides @ biostatistics.dk/talks/ 1 2 Hvad er statistik? Statistics is a science, not
Læs mereTabel 1 Samlede nettodriftsudgifter på skoleområdet i Helsingør Kommune (kr.) Regnskab 2016 Budget Folkeskoler
NOTAT Center for Økonomi og Ejendomme Økonomi Service Stengade 59 3000 Helsingør Cvr nr. 64 50 20 18 Dato 17.08.2017 Faktanotat om skolernes økonomi, september 2017. Notatet indeholder en status på skolernes
Læs mereSpecialundervisningsbehov i Vordingborg Kommunes skoledistrikter
Søren Teglgaard Jakobsen Specialundervisningsbehov i Vordingborg Kommunes skoledistrikter En socioøkonomisk tildelingsmodel Specialundervisningsbehov i Vordingborg Kommunes skoledistrikter En socioøkonomisk
Læs mereRegressionsanalyse i SurveyBanken
Først vælges datasættet De Kommunale Nøgletal. Klik på Variable Description og derefter De Kommunale Nøgletal 2010. De enkelte variable i datasættet bliver nu oplistet og kan vælges. Klik herefter på Analysis
Læs mere