Графические методы представления статистических данных –
Значение графического метода в анализе и обобщении данных велико. Графическое изображение, прежде всего, позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке.
Статистический график – это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Графический образ – это совокупность точек, линий и фигур, с помощью которых изображаются статистические данные. Вспомогательными элементами графика являются:
Поле графика – это часть плоскости, где расположены графические образы. Поле графика имеет определенные размеры, которые зависят от его назначения.
Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы координатных сеток. Система координат необходима для размещения геометрических знаков в поле графика. Используются как прямоугольные, так и полярные системы координат.
Масштабные ориентиры используются для сопоставления графического отображения объекта и его реальных размеров. Задаются масштабные ориентиры системой масштабных шкал или масштабными знаками.
Экспликация графика состоит из объяснения предмета, изображаемого графиком (название), и смыслового значения каждого знака, применяемого на графике.
Статистические графики классифицируют по назначению (содержанию), способу построения и характеру графического образа (рис.1).
Рис.1. Классификация статистических графиков
По способу построения графических образов выделяют:
Диаграммы – графическое изображение статистических данных, наглядно показывающее соотношение между сравниваемыми величинами.
Статистические карты
Различают следующие основные виды диаграмм: линейные, столбиковые, полосовые, секторные, квадратные, круговые, фигурные.
Линейные диаграммы применяются для характеристики динамики, т.е. оценки изменения явлений во времени. По оси абсцисс откладываются периоды времени или даты, а по оси ординат – уровни ряда динамики. На одном графике может быть размещено несколько диаграмм, что позволяет сравнивать динамику различных показателей, либо одного показателя по разным регионам или странам.
Рис.2. Динамика объема импорта легковых автомобилей в РФ
за 2006-1кв. 2021г.г.
Столбиковые диаграммы могут быть использованы:
для анализа динамики социально-экономических явлений;
оценки выполнения плана;
характеристики вариации в рядах распределений;
для пространственных сопоставлений (сравнения по территориям, странам, фирмам);
для изучения структуры явлений.
Столбики располагаются вплотную или раздельно на одинаковом расстоянии. Высота столбиков должна быть пропорциональна числовым значениям уровней признака.
Рис.3. Динамика удельного веса Белоруссии в товарообороте РФ со странами СНГ
Для характеристики структуры социально-экономических явлений широко используются секторные диаграммы. Для ее построения круг следует разделить на секторы пропорционально удельному весу частей в общем объеме. Сумма удельных весов равна 100%, что соответствует общему объему изучаемого явления.
Рис.4. Географическое распределение товарооборота РФ со странами СНГ
в 2009г.
Полосовые диаграммы состоят из прямоугольников, расположенных горизонтально (полосами).
Иногда для сравнительного анализа по регионам, странам используют диаграммы фигур-знаков (диаграммы геометрических фигур). Данные диаграммы отражают размер изучаемого объекта в соответствии с размером своей площади.
Статистические карты применяются для оценки географического размещения явлений и сравнительного анализа по территориям.
Статистические карты включают картограммы и картодиаграммы. Различие между ними состоит в способах отображения статистических данных на картах.
Картограмма показывает территориальное распределение изучаемого признака по отдельным районам и используется для выявления закономерностей этого распределения. Картограммы делятся на фоновые и точечные. Фоновые картограммы разной густотой цветовой окраски характеризуют интенсивность какого-либо показателя в пределах территориальной единицы. На точечной картограмме уровень выбранного явления изображается с помощью точек.
Картодиаграмма – это сочетание географической карты или ее схемы с диаграммой. Она позволяет отразить специфику каждого района в распределении изучаемого явления, его структурные особенности.
В настоящее время разработаны различные пакеты прикладных программ компьютерной графики, например, Excel, Statgraf, Statistica.
Графическое представление данных в правовой статистике
Наряду со статистическими таблицами, важным средством выражения и анализа статистических данных являются графики. Графики позволяют оперативно охватить и осмыслить совокупность показателей. Они наглядны, выразительны, лаконичны и доступны для понимания любого человека, позволяют представить, выявить наиболее типичные соотношения и связи изучаемых показателей, тенденции и закономерности их развития.
Наиболее распространенным в работе правоохранительных органов являются следующие виды графиков: диаграммы и статистические карты.
Диаграмма– это график количественных отношений статистических величин при помощи разнообразных геометрических и изобразительных средств. По содержанию диаграммы подразделяются на диаграммы сравнения, структурные диаграммы и диаграммы динамики.
Диаграммы сравнения характеризуют соотношения исследуемых объектов в связи с каким-либо показателем. Наиболее распространенными диаграммами сравнения являются столбиковые диаграммы (рис. 2) , принцип построения которых состоит в изображении статистических показателей в виде прямоугольников – столбиков. Каждый столбик изображает величину отдельного уровня исследуемого статистического ряда.
Структурныедиаграммы характеризуют соотношение различных частей каждой из совокупностей. Наиболее распространенным способом изображения структуры статистических совокупностей является секторная диаграмма. Это объясняется тем, что идея целого очень хорошо и наглядно выражается кругом, который представляет всю совокупность. Удельный вес каждой части совокупности в секторной диаграмме характеризуется величиной центрального угла. Сумма всех углов круга, равная 360°, приравнивается к 100%, а следовательно, 1% принимается равным 3,6°.
Задача 3. По данным УМВД Костромской области распределение имущественных преступлений за изучаемый период представлено в таблице 1. Постройте структурную диаграмму, характеризующую доли по видам имущественных преступлений.
Решение. Общая численность преступлений равно 200. Вычислим относительную частоту (в %) каждого вида преступления (например, для разбоя – 
) и величину центрального угла секторной диаграммы (например, для разбоя 
). Выполнив аналогичные действия для всех видов преступлений, составим таблицу 10. Секторная диаграмма представлена на рис.2.
Таблица 10
| Вид имущественного преступления | Число преступлений | Относительная частота, % | Величина центрального угла,   |
| Разбой | 3,6 | ||
| Вымогательство | 3,6 | ||
| Угон транспортного средства | 7,2 | ||
| Присвоение и растрата | 14,4 | ||
| Мошенничество | 39,6 | ||
| Грабеж | 25,2 | ||
| Кража | 266,4 |
Рис. 2. Секторная диаграмма «Структура имущественных преступлений»
Динамические диаграммы характеризуют изменения количественной оценки явления в течение известных периодов времени (рис. 3). Для наглядного изображения явлений в рядах динамики используются диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные и др. Выбор вида диаграмм зависит в основном от особенностей исходных данных и цели исследования.
Рис. 3. Столбиковая диаграмма «Динамика и уровень преступности»
Статистические карты – графики количественного распределения по поверхности. Они представляют собой условные изображения статистических данных на географической карте, характеризующих уровень или степень распространения того или иного явления на определенной территории. Статистические карты по графическому образу делятся на картограммы и картодиаграммы. Картограмма – это географическая карта, на которой штриховкой различной густоты или окраской определенной степени насыщенности показывается сравнительная интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нанесенного на карту территориального деления (рис. 4).
Рис. 4. Картограмма «Уровень преступности по районам Костромской области»
Картодиаграмма – это сочетание диаграмм с географической картой. В качестве изобразительных знаков в картодиаграммах используются диаграммные фигуры (столбики, квадраты, круги, фигуры, полосы), которые размещаются на географической карте. Картодиаграммы дают возможность географически отразить более сложные статистико-географические построения, чем картограммы.
Наиболее распространенными видами диаграмм являются гистограмма, полигон частот и кумулята.
Гистограмма используется для графического представления распределений непрерывно варьирующих признаков и состоит из примыкающих друг к другу прямоугольников. Основание каждого прямоугольника равно ширине интервала группировки, а высота 
, где ni – частота i-го интервала группировки; h – ширина интервала группировки. Иначе говоря, гистограмма частот – это фигура, состоящая из прямоугольников с основаниями 
и высотами 
Основание прямоугольников откладывается по оси абсцисс (Ox), а высота – по оси ординат (Oу) прямоугольной системы координат xOy. Однако в тех случаях, когда ширина всех интервалов группировки одинакова, вид гистограммы не изменится, если по оси ординат откладывать не величины рi, а частоты интервалов ni .
Полигон частот образуется ломаной линией, соединяющей точки, соответствующие срединным значениям интервалов группировки и частотам этих интервалов, срединные значения откладываются по оси Oх, а частоты – по оси Oу. Полигон частот – это ломаная линия, отрезки которой соединяют точки 
Полигон накопленных частот (кумулята) получается при соединении отрезками прямых точек, координаты которых соответствуют верхним границам интервалов группировки и накопленным частотам.
Контрольные вопросы по теме 4
1. Понятие статистической сводки и статистической группировки.
2. Группировочные признаки. Правила выбора группировочных признаков.
3. Типологические, структурные и аналитические группировки.
4. Статистическая таблица. Подлежащее и сказуемое таблицы.
5. Ряды распределения. Атрибутивные и вариационные ряды.
6. ДВР и ИВР: вид, правила построения.
7. Определения варианты, частоты и частости.
8. Диаграммы. Классификация по содержанию.
9. Столбиковые диаграммы. Секторные диаграммы.
10.Статистические карты.Картограммы. Картодиаграммы.
11. Понятия гистограммы, полигона распределения частот, кумуляты.
ТЕМА 5. АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ – ТРЕТИЙ ЭТАП СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Date: 2021-09-22; view: 2427; Нарушение авторских прав
§
В зависимости от способа исчисления статистические показатели подразделяются на абсолютныеи относительные.
Абсолютныминазываются показатели, непосредственно характеризующие размеры различных общественных явлений, в том числе и правовых. Вся первоначальная правовая статистическая информация выражается в абсолютных данных: 1 млн. преступлений, 20 тыс. осужденных, 500 тыс. гражданских исков и т.д. Широко применяемыми в аналитической работе правоохранительных органов видами абсолютных величин являются:
1. Абсолютная величина преступности означает количество преступлений, зарегистрированных на определенном административном участке, а также количество лиц, их совершивших.
2. Абсолютный прирост преступностипоказывает, на сколько единиц в текущем году увеличилось (уменьшилось) количество преступлений по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Например, если за 1-й квартал прошлого года на обслуживаемой территории было зарегистрировано 750 преступлений, а за 1-й квартал текущего года – 978, то абсолютный прирост рассчитывается следующим образом: 
преступлений.
Производными от абсолютных показателей являются относительные величины.
Относительные величины – это величины, полученные путем деления двух абсолютных показателей. Величина, с которой производится сравнение (знаменатель), называется основанием относительной величиныилибазисной,а та, которая сравнивается, называетсятекущейилиотчетной величиной.Относительная величина получается как частное от деления текущей величины на базисную.
Часто применяемыми в аналитической работе правоохранительных органов видами относительных величин являются:
1. Относительная величина динамики (ОВД)– показатель, характеризующий изменение явления во времени и отражающий, во сколько раз увеличился или уменьшился уровень показателя по сравнению с предыдущим периодом. Например, если за 1-й квартал прошлого года на обслуживаемой территории было зарегистрировано 750 преступлений, а за 1-й квартал текущего года – 978, то ОВД рассчитывается следующим образом: 
Показатель динамики преступности устанавливается широко распространенными в криминологии цепным методом и методом постоянной базы.
Цепной метод заключается в сравнении абсолютного числа зарегистрированных преступлений каждого последующего периода с показателями предшествующего периода, причем либо в абсолютном выражении (путем вычисления), либо в процентном отношении (в этом случае показатель предшествующего периода принимается за 100%).
Метод постоянной базы позволяет получить показатель динамики каждого периода по отношению к базовому, который берется за 100%.
2. Относительная величина структуры (ОВС) – показатель, характеризующий долю (удельный вес) отдельных частей в общем объеме совокупности. Например, структура уличной преступности за год, %: 30,2 – кражи; 22,9 – грабежи; 17,8 – хулиганство; 4 – умышленные тяжкие телесные повреждения; 3,3 –разбои; 1,4 – умышленные убийства; 0,4 – изнасилования; 20 – прочие преступления.
Относительная величина структуры преступности – это показатель, характеризующий долю отдельных видов преступлений в общем количестве зарегистрированных. Например, число краж выражается в процентах по отношению ко всем преступлениям против собственности и далее, если это необходимо, по отношению к числу всех преступлений. Например, если на обслуживаемой территории зарегистрировано 1250 преступных проявлений, из них 500 – против собственности, в т.ч. 300 краж, то
– удельный вес (доля) краж в структуре преступлений против собственности рассчитывается следующим образом:
– удельный вес краж в общей структуре преступности рассчитывается следующим образом:
3. Относительная величина интенсивности (ОВИ) – показатель, определяющий степень распространенности данного явления в какой-либо среде. Он рассчитывается как отношение абсолютной величины явления к размеру среды, в которой оно развивается. Пример ОВИ в уголовно-правовой статистике – коэффициент преступности, расчет которого производится по формуле:
где К –коэффициент преступности;
П – число преступлений или число лиц, их совершивших (число преступлений обычно рассчитывается на 100 тыс. населения);
Н — численность населения в возрасте 14 лет и старше.
Date: 2021-09-22; view: 3742; Нарушение авторских прав
§
1.Средняя арифметическая – это величина, равная частному от деления суммы величин изучаемой совокупности 
на их число 
Формула для вычисления средней арифметической простой:
Этот способ определения средней применяется лишь тогда, когда каждая единица совокупности имеет различные значения изучаемого признака, то есть его значения не повторяются. Повторяемость вариантов называется весами, или частотами.В этих случаях вычисляется средняя арифметическая взвешенная:
где 
— частота варианта 
.
Задача 4. В воспитательной колонии содержатся 1000 осужденных, и они распределяются по возрастным группам следующим образом (табл. 11). Вычислить средний возраст осужденных в колонии.
Таблица 11
Решение. По формулесреднего арифметического взвешенного имеем: 
Таким образом, средний возраст осужденных 17,25 года.
Замечание. Если вычислить среднюю арифметическую простую возраста, то получим 
. Из сопоставления полученных данных – 16,5 и 17,25 года – легко понять, почему между ними возникло расхождение. Дело именно в весе каждого варианта, поскольку больший вес(600 осужденных) имеет вариант 18 лет, он и «перетянул»среднюю в свою сторону.
На практике иногда встречается необходимость вычисления средних величин не из конкретных численных значений изучаемого признака, а из значений признака, сгруппированных в интервале («от– до»).
Задача 5. Определить средний срок расследования уголовных дел на основе следующих данных (табл. 12).
Таблица 12
| Срок расследования | до 1 мес. | от 1 до 2 мес. | от 2 до 3 мес. | от 3 до 4 мес. | от 4 до 6 мес. | от 6 мес. до 1 года | от 1 года до 1,5 лет |
| Число уголовных дел |
Решение. Для решения этой задачи необходимо установить центр интервалов (сроков расследования). Берем полусумму каждого интервала (его центр), считая, что этот центр является средней, характеризующей всю совокупность величин, находящихся в данном интервале (табл.13).
Таблица 13
| Срок расследования | до 1 мес. | от 1 до 2 мес. | от 2 до 3 мес. | от 3 до 4 мес. | от 4 до 6 мес. | от 6 мес. до 1 года | от 1 года до 1,5 лет |
| Центр интервалов, дни | |||||||
| Число уголовных дел |
Определив среднее значение интервалов, вычисляют среднюю арифметическую взвешенную:
Таким образом, средний срок расследования уголовных дел 71 день.
2. Средняя геометрическая – это величина, равная корню 
й степени из произведения величин изучаемой совокупности 
Формула для вычисления среднего геометрического:
Вычисляется для установления средних показателей темпов роста или снижения (например, преступлений). 3.Мода 
– это наиболее часто встречающееся значение признака изучаемой совокупности, или мода – это варианта, которой соответствует наибольшая частота. 4.Медиана 
– это величина, которая делит упорядоченный вариационный ряд на две равные части. Медиана делит ряд пополам и по обе стороны должно находиться одинаковое количество единиц статистической совокупности. Для ранжированного ряда с нечетным числом членов медианой является варианта, расположенная в центре ряда. Для ранжированного ряда с четным числом членов ряда медианой будет среднее арифметическое из двух смежных центральных вариант. На практике мода и медиана, как правило, являются дополнительными характеристиками совокупности к средней арифметической. При использовании вместе они дополняют друг друга, позволяя оценить асимметрию ряда распределения
Задача 6. Выборочное обследование в одном из округов Москвы двенадцати коммерческих пунктов обмена валюты позволило зафиксировать различные цены за доллар при его продаже (при установленном ЦБ РФ курсе доллара США 30,0388 руб.) (табл. 14). Определить медианный и модальный курс валюты.
Таблица 14
| № пункта | ||||||||||||
| курс | 30,04 | 30,56 | 30,07 | 30,08 | 30,08 | 30,5 | 30,12 | 30,45 | 30,08 | 30,69 | 30,34 | 30,34 |
Решение. Ввиду отсутствия данных об объеме продаж в каждом обменном пункте расчет средней арифметической с целью определения средней цены за доллар нецелесообразен. Однако можно определить то значение признака, которое делит единицы ранжированного ряда на две части, то есть медиану.
Расположим значения признака в возрастающем порядке:
30,04; 30,07; 30,08; 30,08; 30,08; 30,12; 30,34; 30,34; 30,45; 30,5; 30,56; 30,69.
Медианный курс валюты 
(руб.). Модальный курс доллара – 30,08 (руб.).
Date: 2021-09-22; view: 1871; Нарушение авторских прав
§
Средняя величина не дает представления о том, как отдельные значения изучаемого признака располагаются вокруг средней и насколько однородна изучаемая совокупность. В некоторых случаях отдельные значения признака близко примыкают к средней арифметической и мало от нее отличаются. В таких случаях средняя хорошо представляет всю совокупность. В других случаях, наоборот, отдельные значения совокупности далеко отстают от средней, и средняя плохо представляет всю совокупность. Колеблемость (колебание, рассеивание) отдельных значений характеризуют показатели вариации (лат. variatio –изменение, колебание, различие).
Пример. В следственных отделах работает две группы следователей, каждая из трех человек. На начало месяца у каждого следователя находилось в производстве следующее количество уголовных дел: в первой группе – 8, 10, 12; во второй группе − 1, 10, 19. Средняя нагрузка на одного следователя в обеих группах равна (
), хотя в первой группе различия в следственной нагрузке значительно меньше, чем во второй.
Для характеристики колеблемости признака используются: размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициентосцилляции, коэффициент вариации. 1. Размах вариации (амплитуда) – это разность между наибольшим 
и наименьшим 
значениями вариантов: 
.
В нашем примере размах вариации следственной нагрузки составляет: в первой группе следователей 
дела, а второй группе 
дел. Различие значительное: 
в 4,5 раза. Это свидетельствует о том, что в первом случае совокупность более однородна и средняя следственная нагрузка первой группы следователей более показательна.
2. Средний квадрат отклонений – дисперсия
(от лат. dispersio – рассеяние, разброс) – мера рассеивания от среднего.Дисперсия– это среднее арифметическое из квадратов отклонений величин 
от их среднего арифметического 
Формула для вычисления дисперсии простой:
Формула для вычисления дисперсии взвешенной: 
Существенным недостатком дисперсии является то, что она измеряется в квадратных единицах изучаемого признака, что практически всегда не имеет смысла. 3.Среднее квадратическое отклонение
– корень квадратный из дисперсии 
Выражается оно в тех же единицах измерения, что и признак. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю представляемую совокупность. 4. Коэффициент осцилляции отражает относительный разброс крайних значений признака вокруг средней. Формула для вычисления коэффициента осцилляции: 
5. Коэффициент вариациииспользуется для оценки типичности средних величин. Формула для вычисления коэффициента вариации: 
Если 
то говорит о сильных отклонениях изучаемой совокупности от своего среднего значения, то есть колеблемость большая.
Задача 7. По данным УМВД распределение осужденных в области за изучаемый период по возрастным группам было следующим (табл. 15). Определите: 1) дисперсию и среднее квадратическое отклонение; 2) коэффициент вариации.
Таблица 15
| Возраст, лет | До 20 | 20–25 | 25–30 | 30–35 | 35–40 | 40–45 | 45–50 | 50 и старше |
| Число осужденных |
Решение. Учитывая, что уголовная ответственность по большинству преступлений в России наступает с 16 лет, а средняя продолжительность жизни по данным за 2021 год – 68 лет, дополним таблицу серединами интервалов возрастных групп.
| Возраст, лет | 16–20 | 20–25 | 25–30 | 30–35 | 35–40 | 40–45 | 45–50 | 50–68 |
| Центр интервалов, лет | 22,5 | 27,5 | 32,5 | 37,5 | 42,5 | 47,5 | ||
| Число осужденных |
По формулесреднего арифметического взвешенного имеем: 
По формуле дисперсии взвешенной имеем: 
Вычислим среднее квадратическое отклонение: 
Вычислим коэффициент вариации: 
Значения изучаемого признака достаточно плотно группируются около своего среднего.
Date: 2021-09-22; view: 617; Нарушение авторских прав
§
§
§
Корреляционно-регрессионный анализпоказывает влияние факторного показателя х на результирующий у и определяется уравнением регрессии 
По методу наименьших квадратов, в основу которого положено требование 
для нахождения коэффициентов 
и 
строится система двух уравнений:
Степень тесноты (адекватность модели) линейной зависимости оценивается через линейный коэффициент корреляции:
Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от –1 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: « » – прямая зависимость, «–» имеет место при обратной зависимости.
Задача 9. По данным таблицы 17 рассчитайте уравнение регрессии, характеризующее прямолинейную зависимость между стажем работы осужденного и количеством изготовленных изделий. Определите тесноту связи между указанными признаками.
Таблица 17
| Стаж работы, лет | ||||||||||||||||||
| Кол-во изготовленных изделий, шт. |
Решение: Примем за факторный показатель 
стаж работы, а за результирующий показатель 
количество изготовленных изделий. Объем выборки 
Составим систему для определения коэффициентов и уравнения регрессии:
Уравнение регрессии, характеризующее прямолинейную зависимость между стажем работы осужденного и количеством изготовленных изделий, имеет вид: 
По формуле определим тесноту связи между указанными признаками через коэффициент корреляции:
По формуле имеем:
Математическая модель в виде уравнения регрессии 
может быть признана соответствующей реальности, то есть адекватной.
Контрольные вопросы по теме 5
1. Абсолютные и относительные величины: понятие, примеры.
2. Абсолютная величина преступности. Абсолютный прирост преступности.
3. Относительная величина динамики: понятие, формула, пример, методы её нахождения.
4. Относительная величина структуры: понятие, формула, пример.
5. Относительная величина интенсивности: понятие, формула, пример.
6. Средняя арифметическая простая и взвешенная: понятие, формулы.
7. Мода и медиана. Примеры практического использования.
8. Средняя геометрическая.
9. Размах: понятие, формула.
10. Дисперсия: понятие, формула, единицы измерения.
11. Среднее квадратическое отклонение: понятие, формула, единицы измерения.
12. Коэффициент осцилляции, коэффициент вариации.
13. Ряды динамики. Моментальные и интервальные ряды.
14. Метод аналитического выравнивания. Формула для вычисления коэффициентов линии тренда по методу наименьших квадратов. Ошибка аппроксимации.
15. Корреляционно-регрессионный анализ. Линейный коэффициент корреляции.
Date: 2021-09-22; view: 831; Нарушение авторских прав
§
Статистика –это общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.
Статистическая закономерность –закономерность, проявившаяся в большой массе явлений через преодоление случайности, свойственной её единичным элементам.
Закон больших чисел –совокупность теорем, основное содержание которых сводится к тому, чтоколичественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно большом их числе.
Правовая статистика– отрасль статистической науки, которая изучает количественные показатели деятельности правоохранительных органов и органов юстиции (полиции, судов, прокуратуры, арбитража, нотариата, адвокатуры, исправительных заведений и др.).
Предмет правовой статистики – количественная сторона массовых правовых явлений и процессов, тенденции и закономерности их развития в конкретных условиях места и времени в целях раскрытия их качественного содержания.
Уголовно-правовая статистика имеет своим объектом количественную сторону преступности, судимости и деятельности государственных органов по борьбе с преступностью, предупреждению преступных проявлений и исправлению правонарушителей.
Гражданско-правовая статистика осуществляет учет гражданско-правовых споров, находящихся на разрешении судов общей юрисдикции и арбитражных судов, а также учет результатов деятельности данных органов.
Административно-правовая статистика осуществляет учет административных правонарушений по их видам, причиненному ущербу, характеру административных взысканий.
Статистическое наблюдение – это планомерное, научно организованное систематическое получение данных о массовых правовых явлениях и процессах путем регистрации существенных признаков каждой единицы их совокупности.
Единица наблюдения— неделимый составной элемент изучаемой совокупности, признаки которого регистрируются в процессе статистического наблюдения.
Отчетная единица— это источник, откуда поступает первичная статистическая информация о единицах наблюдения.
Единица измерения– это величина, показывающая, в чем измеряются социально-правовые явления.
Сплошное наблюдение – наблюдение, при котором исследованию подвергаются все единицы изучаемой совокупности. Несплошное наблюдение – наблюдение, при котором исследованию подвергается только часть единиц изучаемой совокупности, отобранная определенным образом.
Статистическая группировка– это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части по существенным для них признакам
Статистический ряд распределения– это упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку.
Диаграмма– это график количественных отношений статистических величин при помощи разнообразных геометрических и изобразительных средств.
Картограммы – это географическая карта, на которой штриховкой различной густоты или окраской определенной степени насыщенности показывается сравнительная интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нанесенного на карту территориального деления.
Гистограмма распределения частот – это фигура, состоящая из прямоугольников с основаниями и высотами 
.
Полигон частот – это ломаная, отрезки которой соединяют точки 
Абсолютная величина преступности – количество преступлений, зарегистрированных на определенном административном участке, а также количество лиц, их совершивших.
Абсолютный прирост преступности– величина, показывающая, на сколько единиц в текущем периоде увеличилось (уменьшилось) количество преступлений по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
Относительная величина динамики– показатель, характеризующий изменение явления во времени и отражающий, во сколько раз увеличился или уменьшился уровень показателя по сравнению с предыдущим периодом.
Относительная величина структуры – показатель, характеризующий долю (удельный вес) отдельных частей в общем объеме совокупности.
Относительная величина интенсивности– показатель, определяющий степень распространенности данного явления в какой-либо среде.
Средняя арифметическая – это величина, равная частному от деления суммы величин изучаемой совокупности на их число.
Мода– это наиболее часто встречающееся значение признака изучаемой совокупности.
Медиана– это величина, которая делит упорядоченный вариационный ряд на две равные части.
Размах вариации – это разность между наибольшим и наименьшим значениями вариантов.
Дисперсия– средний квадрат отклонений отдельных значений признака от их средней величины.
ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ ПО КУРСУ «ПРАВОВАЯ СТАТИСТИКА»
1. Статистическая закономерность. Закон больших чисел.
2. Понятие правовой статистики. Правовая статистика как отрасль социальной статистики.
3. Предмет правовой статистики. Признаки предмета правовой статистики.
4. Основные отрасли правовой статистики. Их объекты регистрации.
5. Разделы уголовно-правовой статистики.
6. Разделы гражданско-правовой статистики.
7. Разделы административно-правовой статистики.
8. Задачи правовой статистики.
9. Стадии статистического исследования правовых явлений.
10. Понятие статистического наблюдения. Требования, предъявляемые к статистическому наблюдению правовых явлений.
11. Программно-методологические вопросы организации статистического наблюдения в правовой статистике.
12. Формы, виды и способы статистического наблюдения.
13. Выборочный метод статистического наблюдения.
14. Ошибки статистического наблюдения.
15. Основные виды группировок, применяемых в правовой статистике.
16. Статистическая сводка и группировка. Правила построения статистических таблиц.
17. Статистические ряды распределения.
18. Основные виды графиков и их значение в аналитической работе по изучению правонарушений.
19. Абсолютные показатели и их значение в изучении объектов правовой статистики.
20. Виды относительных величин и особенности их применения в правовой статистике.
21. Понятие и виды средних величин, применяемых в правовой статистике.
22. Показатели вариации и методы их вычисления.
23. Расчет средней арифметической взвешенной и дисперсии для интервальных вариационных рядов правовых явлений.
24. Метод аналитического выравнивания. Формула для вычисления коэффициентов линии тренда по методу наименьших квадратов. Ошибка аппроксимации.
25. Корреляционно-регрессионный анализ. Линейный коэффициент корреляции.
Date: 2021-09-22; view: 1085; Нарушение авторских прав
