Правовая статистика. Практикум 2018 5к зао 40.05.02 на 19-20 г... Практикум для слушателей 5 курса заочной формы обучения (по специальности 40. 05. 02 Правоохранительная деятельность)
 Скачать 0.51 Mb.
|
|
4. Справочные материалы Словарь специальной лексики А Абсолютные величины (показатели)–отражают уровень развития явления и являются основой всех форм учета и количественного анализа. Абсолютные показатели характеризуют итоговую численность единиц совокупности или ее частей, размеры (объемы, уровни) изучаемых явлений и процессов, выражают временные характеристики. Абсолютные показатели могут быть только именованными числами, где единица измерения выражается в конкретных единицах (рублях, штуках, часах), а также могут быть как положительными, так и отрицательными (убытки, потери). В зависимости от сущности исследуемого явления и поставленных задач единицы измерения могут быть натуральными, условно-натуральными, стоимостными и трудовыми. Абсолютный прирост (снижение) измеряет абсолютную скорость роста (или снижения) уровня ряда за единицу времени (месяц, квартал, год и т.д.). Определяется как разность между двумя уровнями динамического ряда. Показывает, на сколько единиц увеличился или уменьшился уровень ряда по сравнению с базисным, т.е. за тот или иной промежуток времени. Абсолютный прирост скорости (замедления) или ускорения – абсолютный показатель, который определяет, на сколько данная скорость развития явления больше (меньше) предыдущей. Абсолютные показатели вариации– это размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и дисперсия. Абсолютный размер 1% прироста – абсолютный показатель, который определяет, какое содержание имеется в 1% прироста, вес 1%. Абсцисса (ось х) – горизонтальная ось графика. На ней откладываются значения независимой переменной или времени, или значения признака. Автокорреляция– корреляционная зависимость между последовательными (т.е. соседними) значениями уровней динамического ряда. Может иметь место при аналитическом выравнивании. Автокорреляцию можно установить с помощью перемещения уровня на одну дату (см.: коэффициент автокорреляции). Авторегрессия – регрессия, учитывающая влияние предыдущих уровней ряда не последующие. Альтернативный признак – качественный признак, имеющий две взаимоисключающие разновидности (например, мужчины и женщины). Альтернативный признак принимает всего два значения: 1 – наличие признака; 0 – отсутствие признака. Анализ – это метод научного исследованияобъекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей. Анализ и обобщение статистических данных – заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Атрибутивные признаки регистрируются в виде текстовой записи (например, образование, семейной положение, вид преступления, социальная группа населения). В Вариация (варьирующие признаки). Термин «вариация» имеет латинское происхождение – variatio, что означает различие, изменение, колеблемость – это количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов. Иначе – это изменение значения признака при переходе от одной единицы совокупности к другой. Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели. Вариационный ряд распределения представляет собой ряд, если за основу группировки взят количественный признак, они состоят их двух элементов вариантов и частот (частостей). Варианты –это конкретные значения группировочного признака или это числовые значения колличественного признака в ряду распределения, они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Частоты f (частота повторения) – число повторений отдельного варианта значений признака. Накопленные частоты S показывают, какое количество единиц совокупности имеет значение признака не большее, чем данное значение. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности. Частности w –выражены в относительных числах (долях или процентах). Они представляют собой отношения частот каждого интервала к их общей сумме (% к итогу). Вероятность события (проявления признака) – это количественная мера возможности наступления (не наступления) случайного события (проявления признака). Количественная мера его случайности простирается в интервале от единицы до нуля. Г Генеральная совокупность–множество элементов, имеющих какую-либо характеристику, указывающую на их принадлежность к данной системе. Графическое представление данных– способ наглядного экспресс-анализа погруппового распределения частот, сравнения средних и дисперсий в группах, оценки мер положения, рассеяния, различия и сходства.Графическое представление данных обычно выполняется в виде графиков, диаграмм, графов. График – представляет собой условное изображение числовых величин и их соотношений посредством чертежа, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических фигур, линий, знаков, рисунков или графических картосхем. Используется дляизложения статистических показателей, что позволяет придать последним наглядность, облегчить их восприятие, уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции его развития, взаимосвязь характеризующих его показателей. Абсцисса (ось х) – горизонтальная ось графика. Не ней откладываются значения независимой переменной или времени, или значения признака. Ордината (ось у) – вертикальная ось графика. На ней откладываются значения зависимой переменной или уровни ряда динамики, или частота повторения значений признака. Графический образ – совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические показатели. Д Диаграмма рассеяния– графическое изображение взаимосвязи между двумя переменными. Диаграммы динамики – линейные, спиральные, радиальные, квадратные, круговые, ленточные, фигур-знаков, секторные. Диаграммы сравнения – столбиковые, ленточные, направленные, квадратные, круговые, фигур-знаков. Динамика –процесс развития, движения социальных явлений во времени. Дискретный вариационный ряд– это такой ряд распределения, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести количество детей в семье, число работников в отделе и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений. Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй – число единиц совокупности с определенным значением признака. Дисперсия –сумма квадратов отклонений наблюдений выборки от среднего, деленная на N. Эта мера разброса используется в основном в статистических выводах и в методах корреляционного и регрессионного анализа. Дисперсия выборки обозначается – s2;дисперсия генеральной совокупности – σ2. Различают три вида дисперсий: общая, средняя внутригрупповая и межгрупповая. Достоверность результатов исследования – характеристика качества результатов исследования, соответствие выводов, сделанных исследователем, действительности, степень адекватности полученного знания изучаемому объекту. Е Единица наблюдения– это первичная единица, от которой получают информацию (сведения о признаках единиц совокупности). Так, в процессе переписи населения используют две единицы наблюдения: домохозяйство и отдельный его член. Единица совокупности– это первичный элемент объекта, который является носителем признаков, подлежащих регистрации. В переписи населения единицей совокупности является каждый человек. З Зависимая переменная (следствие) – при взаимосвязи между двумя переменными зависимой называется переменная, рассматриваемая как эффект (следствие). Символ У, используется для обозначения любой зависимой переменной. Закон больших чисел – ряд теорем теории вероятностей, выражающих общий принцип, в силу которого совокупные действия большого числа случайных факторов приводят при некоторых общих условиях к результату, почти не зависящему от случая. Суть этого закона состоит в исчезновении в сводном показателе элемента случайности, с которой связаны индивидуальные характеристики. Закономерности распределения – закономерности изменения частот в вариационных рядах. И Измерение –это процедура, с помощью которой измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном и получает числовое выражение в определенном масштабе и шкале, т.е. осуществляется приписывание объекту числа по определенному правилу, которое устанавливает соответствие между измеряемым свойством объекта и результатом измерения – признаком. Измерительная шкала– система чисел или иных элементов, принятых для измерения или оценки тех или иных величин. В определении шкал участвуют понятия равенства, порядка, расстояния между пунктами (интервалы), начала отсчета и единицы измерения. В зависимости от наличия или отсутствия этих элементов возникают различные типы шкал. Номинальная шкала (шкала наименований). Число на номинальной шкале служит лишь для опознания, играет роль ярлыка (метки). К таким числам не применимы обычные правила арифметики. Номинальная шкала обладает только свойством симметричности и транзитности. Порядковая (ординарная или ранговая) шкала. Это шкала, на которой числа могут быть упорядочены. Однако определить и интерпретировать расстояние между числами на этой шкале невозможно. Шкала порядка допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше». Количественные (метрические) шкалы подразделяются на интервальные и пропорциональные, позволяют выполнять различные арифметические операции: сложение, умножение, деление. Индекс – относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или сравнение фактических данных с любым эталоном (план, прогноз, норматив и т.д.). Это сводный обобщенный итоговый показатель изменения изучаемого явления. Индекс представляет собой результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования. Индикатор(от лат. indicator – указатель) – доступная наблюдению и измерению характеристика изучаемого объекта. Инструментарий исследования–набор специальных средств и документов, с помощь которых осуществляется сбор и систематизация эмпирической информации об изучаемом объекте. Интервалочерчивает количественные границы групп и представляет собой промежуток между максимальным и минимальным значениями признака в группе. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Величина интервалапредставляет собой разность между верхней и нижней границей интервала i = X max - X min. Верхняя граница интервала (Xmах)– наибольшее значение признака в интервале. Нижняя граница интервала (Х min)– наименьшее значение признака в интервале. Интервалы закрытые– когда имеется и верхняя и нижняя граница. Интервалы открытые–когда имеется только либо верхняя, либо нижняя граница. Интервальные абсолютные величины показывают суммарный результат за какой-либо период (месяц, год). Интервальный вариационный ряд нужно строить, если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы и т.д., которые в определенных границах могут принимать любые значения). Групповая таблица здесь также имеет две графы. В первой указывается значение признака в интервале «от - до» (варианты), во второй – число единиц, входящих в интервал (частота). Интерполяция– нахождение значения недостающего члена внутри ряда путем выравнивания динамического ряда. Иначе – приближенный расчет уровней, лежащих внутри ряда динамики, но почему-либо неизвестных. Интерпретация понятий– истолкование, уточнение смысла понятий через термины, понятия, образы и иные доступные науке средства. К Картограмма – на схематическую географическую карту наносится штриховка различной частоты, точки или окраска определенной насыщенности, которая показывает сравнительную интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нанесенного на карту территориального деления. Картодиаграмма представляет собой сочетание диаграмм с географической картой. Классификация статистических методов по этапам статистического исследования: Сбор данных: статистическое наблюдение. Первичная обработка информации: группировка, сводка, ряды распределения. Представление данных: статистические таблицы и графики. Анализ и интерпретация данных: метод обобщающих статистических показателей; выборочный метод; метод средних величин; вариационный анализ; корреляционный и регрессионный анализ; метод динамических рядок, индексный метод и др. Количественный признак – это признак, выражающий количественную определенность объекта и позволяющий сравнить объекты по величине, т.е. характеризует их величину, степень распространенности, соотношение отдельных составных частей, изменение во времени и пространстве. Имеют цифровое выражение (возраст, число судимостей, срок наказания). Количественные признаки могут быть дискретными или непрерывными. Компоненты динамического ряда: тенденции (тренда), характеризующей долговременную основную закономерность развития исследуемого явления (к увеличению либо снижению его уровней); периодичного компонента, связанного с влиянием сезонности развития изучаемого явления; циклического компонента, характеризующего циклические колебания; случайного компонента как результата влияния множества случайных факторов. Контент-анализ (от англ. contens – содержание) –метод качественно-количественного анализа содержания документов в целях выявления или измерения социальных фактов и тенденций, отраженных этими документами. Его особенность состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте. Концентрация– неравномерность распределения изучаемого признака внутри совокупности, не связанная с общим ее объемом. При нулевой концентрации вполне возможна сильная централизация и, наоборот, на фоне слабой централизации допустима высокая концентрация. Координаты линейной диаграммы - оси х и у графика. Корреляция – статистическая зависимость между случайными величинами, которая не имеет строго функционального характера, но изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой. Корреляционный анализ. Задачи: определение формы связи с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения связи (уравнения регрессии). измерение тесноты зависимости – для всех форм связи эта задача может быть решена при помощи вычисления эмпирического корреляционного отношения. Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции r. Корреляционное отношение показывает связь между двумя признаками. Корреляционное поле – точечный график в системе координат. Каждая точка соответствует единице совокупности. Положение каждой точки на графике определяется величиной двух признаков – факторного и результативного (относящихся к данное единице совокупности). Корреляционная связь – это такая форма причинной связи, при которой причина определяет следствие не однозначно, а лишь с определенной долей вероятности, т.е. является неполной. Коэффициенты ассоциации и контингенцииопределяют тесноту связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит только из двух групп. Коэффициент контингенции всегда меньше коэффициента ассоциации. Коэффициент вариации– вычисляется как отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака (средней арифметической). Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона – Чупрова определяет тесноту связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит более чем из двух групп. Коэффициент детерминации–квадрат коэффициента корреляции (коэффициента взаимной сопряженности Пирсона). Показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией i-го признака (частный) или всех вошедших в модель факторных признаков (используется при анализе множественной корреляции). Коэффициент конкордацииопределяет тесноту связи между произвольным числом ранжированных признаков. Коэффициенты корреляции Кендалла–определяет тесноту связи между двумя количественными или качественными признаками, характеризующими однородные объекты, после предварительного ранжирования их по возрастанию или убыванию. Коэффициенты корреляции Спирмэна–определяет тесноту связи как между количественными, так и между качественными признаками при условии предварительного ранжирования их по возрастанию или убыванию. Коэффициенты опережения (замедления)– относительный показатель, характеризующий сравнение динамических рядов, относящихся к двум пространственным объектам (странам, республиками т.д.). Рассчитывается как отношение темпов роста (цепных или базисных) или темпов прироста одного ряда к соответствующим по времени темпам роста (также цепным или базисным) или темпам прироста другого ряда. Коэффициентом осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней. Коэффициент регрессии– показывает, на сколько в среднем изменяется значение результативного признака при изменении факторного на единицу собственного измерения Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении факторного признака на 1%. Кривая распределения– графическое изображение в виде непрерывной линии изменения частот в вариационном ряду, функционально связанном с изменением вариант. Критерии согласия– особые статистические показатели, характеризующие соответствие эмпирического и теоретического распределений. Известны критерии согласия Пирсона, Романовского, Колмогорова, Ястремского. Критический момент (дата)– день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности. Критическая оценка статистического материала – выявление полноты, качества и достоверности статистического материала и его соответствия целям и задачам исследования. Л Лаг– промежуток времени отставания одного явления от другого, связанного с ним. Линия регрессии– это единственная и наилучшим образом подогнанная линия, которая обобщает взаимосвязь между двумя переменными. Подгонка прямой регрессии к точкам данных выполняется с использованием метода наименьших квадратов, благодаря чему она касается всех условных средних У или проходит от них на максимальном расстоянии. Линейная связь – статистическая связь между явлениями, выраженная уравнением прямой линии. Нелинейная связь – статистическая связь между социально-экономическими явлениями, аналитически выраженная уравнением кривой лини (параболы, гиперболы и т.д.). Линейный коэффициент корреляции определяет тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками. М Макет статистической таблицы– это комбинация горизонтальных строк и вертикальных граф, на пересечении которых образуются клетки. Левые боковые и верхние клетки предназначены для словесных заголовков — перечня составляющих подлежащего и системы показателей сказуемого, остальные для числовых данных. Основное содержание таблицы указывается в названии. Масштабная шкала – линия, отдельные точки которой могут быть прочитаны как определенные числа (прямолинейная или криволинейная). Масштабные ориентиры – масштаб и система масштабных шкал. Медиана(Ме) – значение признака, которое находится в середине ранжированного (упорядоченного) ряда. Медиана делит ряд пополам. Межквартильный размах (Q) – расстояние между третьей и первой квартилью. Нижний квартиль – это такое значение, что одна четверть наблюдений или распределения находится ниже него, а остальные три четверти наблюдений или распределения находятся выше него. Нижний квартиль – это ¼(n+1) наблюдение. Верхний квартиль – это такое значение, что три четверти наблюдений или распределения находится ниже него, а одна четверть наблюдений или распределения находится выше него.Верхний квартиль – это ¾(n+1)наблюдение. Меры разброса– статистические показатели, характеризующие степень изменчивости или неоднородности в распределении значений интересующей нас переменной. Меры связи – статистические показатели, количественно характеризующие тесноту связи между переменными. Метод параллельных рядов Фехнера– определяет наличие корреляционной связи и основан на сопоставлении значений двух признаков Х и У между собой. Методы статистики – это совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет. Она включает в себя три основных группы методов: метод массовых наблюдений, метод группировок, метод обобщающих показателей. Основные элементы статистической методологии составляют также стадии – этапы статистического исследования. На каждом этапе применяют свои методы исследования, которые выбираются в зависимости от изучаемого явления и конкретного предмета изучения (связи, закономерности или развития). Мода(Мо) –называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности. Для дискретного ряда модой будет являться вариант с наибольшей частотой. В случаях интервальных рядов с равными интервалами, модальным интервалом считается интервал с наибольшей частотой, а при неравных интервалах – интервал с наибольшей плотностью. Моментные абсолютные величины показывают уровень развития явления на определенный момент времени или дату. Мультиколлинеарность – наличие тесной зависимости между факторными признаками. Н Наблюдение статистическое–сбор первичного статистического материала, состоит из трех основных этапов: 1) подготовка статистического наблюдения; 2) организация и производство наблюдения; 3) контроль полученных первичных данных. Независимая переменная (фактор) – при взаимосвязи между двумя переменными независимой называется переменная, рассматриваемая как причина. Символ Х, используется для обозначения любой независимой переменной. Непрерывные признаки принимают любые значения в определенных границах (сумма выплаченных дивидендов, кредитная процентная ставка, длительность перерыва в работе). Носитель шкалы – прямая или кривая линия. О Обратная связь – с увеличением или уменьшением значений факторного признака уменьшается или увеличивается значение результативного. Объект наблюдения– совокупность явлений, подвергающихся обследованию. Четкое определение содержания и границ объекта дает возможность избежать различного толкования результатов. Для этого применяются цензы – наборы количественных и качественных ограничительных признаков. Объект наблюдения состоит из отдельных элементов – единиц совокупности. Объекты регистрации – уголовное дело, материал с постановлением об отказе в возбуждении уголовного дела по нереабилитирующим основаниям. Объекты учета – преступление, лицо, совершившее преступление, уголовное дело и принятые по нему решения, материальный ущерб, причиненный преступлениями, и обеспечение его возмещения, потерпевший, судебное решение по уголовному делу. Объем признака – суммарное значение изучаемого признака по всем единицам совокупности. Отдельный учет – фиксирование в учетных документах сведений о деяниях с признаками преступления, по которым лица, их совершившие, в соответствии с действующим уголовным законодательством Российской Федерации не являются субъектами преступлений, а также сведений об указанных лицах. Отчетность – официальный документ, который скрепляется подписями лиц, ответственных за предоставление и достоверность собранных сведений, и утверждается органами государственной статистики. Кроме годовой может иметь место ежедневная, недельная, двухнедельная, месячная и квартальная отчетность. Отчетность может быть представлена по почте, телеграфу, телетайпу, факсу. Как форма статистического наблюдения основана на первичном учете и является его обобщением. Ордината (ось у)–вертикальная ось графика. На ней откладываются значения зависимой переменной или уровни ряда динамики, или частота повторения значений признака. Отклонения– расстояния между наблюдениями выборки и средним. Относительные показатели – это обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин. По своей природе относительные величины производны от деления текущего (сравниваемого) абсолютного показателя на базисный показатель. Относительные показатели могут быть получены или как соотношения одноименных статистических показателей, или как соотношения разноименных статистических показателей. По способу получения относительные показатели – всегда величины производные, определяемые в форме коэффициентов, процентов, промилле, продецимилле и т.п. Ошибка выборки – расхождение между характеристиками выборочной и генеральной совокупностей. Общая величина ошибки выборки складывается из ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибка наблюдения – расхождение между результатом наблюдения и истинным значением величины наблюдаемого явления. Ошибка регистрации– возникает при любом наблюдении вследствие неправильного установления фактов. Ошибки регистрации могут быть случайными и систематическими. Ошибка репрезентативности– свойственны только выборочному наблюдению, возникают вследствие несплошного характера регистрации или нарушения принципов случайности отбора. Они характеризуют расхождения между значениями показателя, полученного в обследуемой совокупности, и его значением по исходной (генеральной) совокупности. Ошибки репрезентативности также могут быть случайными и систематическими. П Парная корреляция–зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака х увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признак у. Первичный учетпредставляет собой регистрацию различных фактов, событий, производимую по мере их совершения, как правило, в особом документе, называемом первичным учетным документом. Перепись– наблюдение, повторяющееся через равные промежутки времени, задачей которого является не только определение численности и состава исследуемой совокупности, но и анализ количественных изменений в период между двумя обследованиями. Из всех переписей наиболее известны переписи населения. План наблюдения– совокупности программно-методологических и организационных вопросов. Поле графика – часть плоскости, где расположены графические образы. Положительная корреляция (зависимость, связь)– связь между двумя переменными, при которой переменные изменяются в одном направлении. Когда одна переменная возрастает, то возрастает и другая, а большие частоты одной переменной связаны с большими частотами другой переменной (см.: прямую связь). Причинно-следственные отношения – связь явлений и процессов, когда изменение одного из них, причины, ведет к изменению другого, следствия. Р Разброс– количество изменчивости или неоднородности в расположении наблюдений выборки. Размах вариации (R) (размах колебаний) – показатель колеблемости признака, дающий возможность увидеть только крайние отклонения, не учитывающий повторяемость промежуточных значений, что ограничивает область его применения. Размах вариации естьрезультат вычитания наименьшего наблюдаемого значения из наибольшего наблюдаемого значения. Ранг – порядковый номер значения признака, расположенного в порядке возрастания или убывания величин. Ранжирование – процедура упорядочения объектов изучения, которая выполняется на основе предпочтения значений признака в порядке возрастания или убывания. Ранжированный ряд – это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака. Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются. По времени ряды динамики подразделяются на моментные и интервальные. Моментный динамический ряд – ряд, в котором время задано в виде конкретных дат (моментов времени). Накопленные итоги не рассчитываются, рассчитывается только разность явлений, отражающая изменение уровня ряда между определенными датами. Интервальный динамический ряд – ряд, в котором время задано в виде промежутков (лет, месяцев, суток). Накопленные итоги рассчитываются, т.е. уровни ряда можно суммировать, получая объем явления за более длительный период. Ряд распределения – это группировка, в которой для характеристики групп (упорядоченно расположенных по значению признака) применяется один показатель – численность группы. Другими словами, это ряд чисел, показывающий, как распределяются единицы некоторой совокупности по изучаемому признаку. Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называются атрибутивными рядами распределения. Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными рядами. Ряд в статистике – это цифровые данные, показывающие изменение явления во времени или в пространстве и дающие возможность производить статистическое сравнение явлений как в процессе их развития во времени, так и по различным формам и видам процессов. С Свободный член– точка пересечения линии регрессии с осью У. Сводка – особая стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения. Проведение сводки включает три этапа: 1) предварительный контроль материалов, т.е. проверку исходных данных; 2) группировка данных по заданным признакам, определение производных показателей; 3) оформление результатов сводки в виде статистических таблиц, удобных для восприятия информации. Правовая статистика – это основанная на общих принципах и содержании юридических наук система положений и приемов общей теории статистики, применяемых к области изучения правонарушений и мер социального контроля над ними. Административно-правовая статистикараздел социальной статистики, основным предметом которой являются учет и анализ административных правонарушений по их видам, причиненному ущербу, характеру административных взысканий, органам административной юрисдикции, административному судопроизводству. Гражданско-правовая статистика раздел социальной статистики, предметом которой являются учет и анализ гражданских правонарушений и споров о гражданском праве, находящихся на разрешении общих и арбитражных судов, а также результаты их деятельности по стадиям гражданского судопроизводства. Гражданско-правовая статистика включает в себя статистику: Уголовно-правовая статистика раздел социальной статистики. Основной задачей которой является: статистический учет и анализ преступлений и преступности, судимости и деятельности государственных органов по борьбе с преступностью, а также мер, применяемых к преступникам. Отражает количественную сторону совершаемых преступлений и связанных с ними социальных явлений и процессов, обеспечивают науку и практику борьбы с преступностью необходимыми сведениями эмпирического характера. Подразделяется на следующие разделы: Статистический анализ– это разработка методики, основанной на широком применении традиционных статистических методов с целью контроля адекватного отражения исследуемых явлений и процессов, определения и оценки специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов, изучения их структуры, взаимосвязей и закономерностей их развития. Этапы статистического анализа: формулировка цели анализа; критическая оценка данных; сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости данных; формирование обобщающих показателей; фиксация и обоснование существенных свойств, особенностей, сходств и различий, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов; формулировка заключений, выводов и практических предложений о резервах и перспективах развития явления. Статистические данные– это значения некоторого признака, свойственного изучаемым объектам. Значения могут быть количественными или качественными, т.е. представлять собой указание на категорию, к которой можно отнести объект. Такого рода данные часто называют категоризованными, поскольку о каждом из рассматриваемых объектов известно, в какую из нескольких заранее заданных категорий он попадает. При измерении по нескольким количественным или качественным признакам в качестве статистических данных об объекте получаем вектор. Его можно рассматривать как новый вид данных. В таком случае выборка состоит из набора векторов. Числовые статистические данные (числа, вектора, функции) – можно складывать, умножать на коэффициенты. Нечисловые статистические данные (категоризованные данные, вектора и …) – нельзя складывать и умножать на коэффициенты. Статистические данные должны соответствовать определенным требованиям:быть достоверными (соответствовать реальному положению); полными (по объему и содержанию); своевременными; сопоставимыми во времени или в пространстве (по составу совокупности, единицам измерения, методике сбора и обработки, территориальной принадлежности единиц); доступными. Статистическая закономерность – это форма проявления повторяемости, последовательности, порядка изменений в массовых явлениях под воздействием определенных причин. Позволяют определить тенденции развития, типические массовые явления, выделить случайные, единичные явления. Закономерность, проявляется лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной ее единичным элементам случайности. Динамическая закономерность – закономерность, проявляющаяся в отдельном явлении. Статистическая закономерность – закономерность изменения в пространстве и времени массовых явлений и процессов общественной жизни в результате действия объективных законов. Статистическое наблюдение– это спланированная, научно организованная регистрация массовых данных о социально-экономических явлениях и процессах. Статистическое наблюдение может быть первичным и вторичным. первичное –это регистрация данных, поступающих непосредственно от объекта, который их продуцирует (текущий учет количества зарегистрированных браков в ЗАГСе). вторичное – сбор ранее зарегистрированных и обработанных данных (отчет о лицах, совершивших преступления; единый отчет о преступности). Т Таблица сопряженности – таблица, которая содержит сводную числовую характеристику изучаемой совокупности по двум и более атрибутивным признакам или комбинации количественных и атрибутивных признаков. Матрица – прямоугольная таблица числовой информации, состоящая из т строк и n столбцов. Тенденция – некоторое общее направление развития. У Удельные показатели представляют собой еще один способ подведения итогов по распределению одной переменной. Удельные показатели определяются как количество действительных появлений определенного явления, разделенное на количество возможных появлений за некоторую единицу времени. Удельные показатели обычно умножаются на некоторую степень числа для устранения запятой в десятичной дроби. Уровень ряда – количественная оценка изучаемого явления. Учет– фиксирование в учетных документах сведений об объектах учета с последующим включением информационным центром в статистическую отчетность сведений об объектах, отраженных в учетных документах. Ф Факторный анализ позволяет в компактной форме представить обобщенную информацию о структуре связей между признаками изучаемого объекта. Факторный признак – признак, оказывающий влияние на изменение результативного признака. Функциональная связь – связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака. Ц Ценз – ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности. Централизация– сосредоточение объема признака у отдельных единиц или неравномерность его распределения с учетом объема совокупности. При нулевой концентрации вполне возможна сильная централизация и, наоборот, на фоне слабой централизации допустима высокая концентрация. Центрирование – способ обработки статистических рядов, заключающийся в нахождении средней из двух смежных скользящих средних для отнесения полученного уровня к определенной дате. Э Экспликация– словесное описание содержания графика. Экстраполяция – нахождение неизвестного значения динамического ряда за его пределами путем механического переноса тенденций прошлого на будущее. Иначе – нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, т.е. продление ряда на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени. Энтропия – мера неопределенности данных наблюдения, которая может иметь различные результаты. Зависит от числа градаций признака и вероятности каждой из них. Список литературы: Основная: 1. Лукьянов Д.Б. Правовая статистика [Электронный ресурс]: учеб. пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. - Белгород : Белгород. ЮИ МВД России, 2015. 2. Лунеев В.В. Юридическая статистика. Учебник. – М.: Норма, 2015. 3. Попаденко Е.В. Правовая статистика. Учебник. - М.: Юрлитинформ, 2013. 4. Правовая статистика. Учебное пособие. / Под ред. С.Я. Лебедева. М., 2012. 5. Правовая статистика. Учебник для вузов / Под ред. В.С. Лялина, А.В. Симоненко. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Юнити-Дана : Закон и право, 2015. 6. Сторубленкова Е.Г. Сводка формул по учебной дисциплине «Правовая статистика». – М.: Московский университет МВД России, 2012. Дополнительная: 1. Дедкова И. А. Правовая статистика: учебное пособие / И. А. Дедкова. — Томск: Эль Контент, 2012. 2. Лунеев В.В. Юридическая статистика. Учебник. – М.: Норма, 2015. 3. Правовая статистика. Учебное пособие. / Под ред. С.Я. Лебедева. М., 2012. 4. Савюк Л. К. Правовая статистика. Учебник. М. : Юристъ, 2008. 5. Сторубленкова Е.Г. Методологические аспекты статистико-криминологического исследования категории «криминальность». М., 2001. 6. Энциклопедия статистических терминов. В 8 т. Т. 5: Социальная и правовая статистика. М.: Росстат, 2013. 7. Состояние преступности: статистика и аналитика // Сайт МВД России. URL: https://mvd.ru/Deljatelnost/statistics. 8. Портал правовой статистки Генеральной прокуратуры Российской Федерации. URL: http://crimestat.ru. |