Радно искуство - IHTM - Универзитет у Београду

gde su:
=
∙
∙ ,
parametar vrednost greška
a 490,391 ±29,626
b 7,087 ±4,367
k 1,898∙10 -4
Identifikacija parametara
I deo
±5,495∙10 -5 i
i prilagođeni koeficijent determinacije, = 0,76.
(1.5.)
U slučaju Srbije zavisnost motorizacije od BDPPKMpc, kada se primeni jednačina 1.5., ima
izgled koji je prikazan na slici 1.18., a rezultati u svakoj pojedinačno godini dati su u tabeli
3.8. u dodatku.
Broj vozila na
1.000 stanovnika
500
450
400
350
300
250
200
150
5.000 10.000 15.000 20.000 25.000
BDP PKMpc , USD
Slika 1.18. Kretanje motorizacije u Srbiji sa promenom BDPPKMpc (2001-2025. godina).
Da bi se predvidelo kako će se kretati broj registrovanih vozila, nakon što je dobijena
korelacija o kretanju broja vozila na 1.000 stanovnika, potrebno je bilo predvideti kretanje
broja stanovnika. Statistički zavod Srbije daje predviđanje kretanja broja stanovnika u Srbiji
do 2027. godine. Predviđanje se ne daje za svaku godinu pojedinačno, već samo za pojedine:
2012., 2017., 2022. i 2027. godina [15]. Vrednosti za ostale godine dobijene su linearnom
interpolacijom i grafički su prikazane na slici 1.19., a procene populacije u svakoj godini date
su u tabeli 3.10. u dodatku.
Sada kada su poznate sve promenljive iz jednačine 1.4, moguće je izračunati ukupan broj
vozla u svakoj godini pojedinačno. Rešenje jednačine 1.4. grafički je prikazano na slici 1.20.,
a numerička rešenja za svaku godinu pojedinačno data su u tabeli 3.9. u dodatku.
25