Efectivul populatiei este determinat fie la nivelul României, fie, în funcție de structura administrativ teritorială, la nivelul județelor, la nivelul regiunilor de dezvoltare economica (macroregiuni, regiuni de dezvoltare etc.) etc.

Municipiul Bucuresti este judetul cu cea mai mare populatie (cu un total de 1709191 locuitori rezidenti), urmat de Iasi (cu un total de 780271 locuitori rezidenti) si Cluj (cu un total de 697374 locuitori rezidenti). La polul opus se situeaza judetul Tulcea si Covasna cu un total de locuitori rezidenti de 187619 locuitori, respectiv 199606 locuitori.

Formula utilizata:

\[\text{Densitatea populatiei} = \frac{\text {Populatie_judet}}{\text {Suprafata_judet}} (loc./km^2)\]

Observam ca Bucurestiul prezinta o valoare ridicata pentru acest indicator (~ 6030 \(loc./km^2\)), urmat de Ilfov, Prahova si Iasi. La polul opus regasim judete precum: Tulcea, Caras-Severin etc. unde locuitori sunt mai dispersati sau gradul de aglomerare in aceste judete este mai mic.

Formula utilizata:

\[\text{Coeficientul de arealitate} = \frac{\text {Suprafata_judet}}{\text {Populatie_judet}} (km^2/loc.)\]

Fiind inversul densitatii observam ca judetele cu grad mare de aglomerare sunt cele cu valori mici ale acestui coeficienti, in timp ce judetele cu valori ridicate pentru acest coeficient sunt cele in care numarul de locuitori este mic.

Formula utilizata:

\[ \text{Distanța medie dintre doi locuitori} = 1.2 \cdot \sqrt{\frac{\text{Suprafața_judet}}{\text{Populația_judet}}} \; (\text{km}^2/\text{loc.}) \] Valori ridicate reflecta fpatul ca populatia in aceste judete este foarte dispersata, in timp ce valori scazute ale acestui indicatori reflecta judete cu un grad de concentrare ridicat.

Formula utilizata:

\[\text{Gradul de concentrare} = \frac{\text{Populatie_judet / Populatie_totala}}{\text{Suprafata_judet / Suprafata_totala}}\] Gradul de concencentrare este un indicator care ne ofera informatii cu privire la distributia populatiei.

Prin urmare, distributia efectivului populatiei, pe judete, in anul 2025 evidentiaza diferente semnificative intre judete. Judetele care prezinta un grad ridicat de concentrare sunt caracterizate de o serie de factori precum: grad ridicat de aglomerare urbana, infrastructura dezvoltata, densitate demografica ridicata lucru care sprijina economia, accesul la servicii, interactiune sociala etc. La polul opus, judetele care prezinta valori scazute gradului de concentrare (o populatie mai dispersata) sunt caracterizate de localitati aflate la distanta mare unele de altele, populatie scazuta si imbatranita, acces limitat la infrastructura si servicii, ceea ce ar putea impiedica dezvoltarea regionala, dezvoltarea economica etc. Indicatori calculati la nivelul fiecarui judet permit identificarea zonelor cu potential de dezvoltare si a celor care necesita recomandari de planificare regionala si alocare eficienta a resurselor.

1. Wickham H, Averick M, Bryan J, Chang W, McGowan LD, Françoi R, Grolemun G, Haye A, Henr L, Heste J, Kuh M, Pederse TL, Mille E, Bach SM, Müll K, Oo ,J, Robins ,D, Seid ,DP, Spi ,V, Takahas ,K, Vaugh ,D, Wil ,C, W ,K, Yutani ,H (2019). “Welcome to the tidyverse.” Journal of Open Source Software, 4(43), 1686. doi:10.21105/joss.01686 https://doi.org/10.21105/joss.01686.

2. Wickham H, Hester J, Bryan J (2025). readr: Read Rectangular Text Data. doi:10.32614/CRAN.package.readr https://doi.org/10.32614/CRAN.package.readr, R package version 2.1.6, https://CRAN.R-project.org/package=readr.

3. Xie Y (2025). knitr: A General-Purpose Package for Dynamic Report Generation in R. R package version 1.50, https://yihui.org/knitr/.

4. Yihui Xie (2015) Dynamic Documents with R and knitr. 2nd edition. Chapman and Hall/CRC. ISBN 978-1498716963

5. Yihui Xie (2014) knitr: A Comprehensive Tool for Reproducible Research in R. In Victoria Stodden, Friedrich Leisch and Roger D. Peng, editors, Implementing Reproducible Computational Research. Chapman and Hall/CRC. ISBN 978-1466561595

6. H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.

7. Zhu H (2024). kableExtra: Construct Complex Table with ‘kable’ and Pipe Syntax. doi:10.32614/CRAN.package.kableExtra https://doi.org/10.32614/CRAN.package.kableExtra, R package version 1.4.0, https://CRAN.R-project.org/package=kableExtra.

8. de Vries A, Ripley BD (2024). ggdendro: Create Dendrograms and Tree Diagrams Using ‘ggplot2’. doi:10.32614/CRAN.package.ggdendro https://doi.org/10.32614/CRAN.package.ggdendro, R package version 0.2.0, https://CRAN.R-project.org/package=ggdendro.

9. How to Calculate Euclidean Distance in R?, https://www.geeksforgeeks.org/r-language/how-to-calculate-euclidean-distance-in-r/

10. Distance Matrix Computation, https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/dist.html

11. Zach Bobbitt, How to Calculate Euclidean Distance in R (With Examples), https://www.statology.org/euclidean-distance-in-r/

12. http://statistici.insse.ro:8077/tempo-online/#/pages/tables/insse-table

13. Tennekes M (2018). “tmap: Thematic Maps in R.” Journal of Statistical Software, 84(6), 1-39. doi:10.18637/jss.v084.i06 https://doi.org/10.18637/jss.v084.i06.

14. 15 Cheng J, Schloerke B, Karambelkar B, Xie Y, Aden-Buie G (2025). leaflet: Create Interactive Web Maps with the JavaScript ‘Leaflet’ Library. doi:10.32614/CRAN.package.leaflet https://doi.org/10.32614/CRAN.package.leaflet, R package version 2.2.3, https://CRAN.R-project.org/package=leaflet.

15. Pebesma, E., & Bivand, R. (2023). Spatial Data Science: With Applications in R. Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9780429459016

16. Pebesma, E., 2018. Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data. The R Journal 10 (1), 439-446, https://doi.org/10.32614/RJ-2018-009

17. South A, Michael S, Massicotte P (2024). rnaturalearthdata: World Vector Map Data from Natural Earth Used in ‘rnaturalearth’. doi:10.32614/CRAN.package.rnaturalearthdata https://doi.org/10.32614/CRAN.package.rnaturalearthdata, R package version 1.0.0, https://CRAN.R-project.org/package=rnaturalearthdata.

18. Massicotte P, South A (2025). rnaturalearth: World Map Data from Natural Earth. doi:10.32614/CRAN.package.rnaturalearth https://doi.org/10.32614/CRAN.package.rnaturalearth, R package version 1.1.0, https://CRAN.R-project.org/package=rnaturalearth.

19. Aden-Buie G, Sievert C, Iannone R, Allaire J, Borges B (2026). flexdashboard: R Markdown Format for Flexible Dashboards. doi:10.32614/CRAN.package.flexdashboard https://doi.org/10.32614/CRAN.package.flexdashboard, R package version 0.6.3, https://CRAN.R-project.org/package=flexdashboard.

20. C. Sievert. Interactive Web-Based Data Visualization with R, plotly, and shiny. Chapman and Hall/CRC Florida, 2020.

21. Massicotte P, South A (2025). rnaturalearth: World Map Data from Natural Earth. doi:10.32614/CRAN.package.rnaturalearth https://doi.org/10.32614/CRAN.package.rnaturalearth, R package version 1.1.0, https://CRAN.R-project.org/package=rnaturalearth.