≈ 44444 + 5555,6

50000 ≈ 44444 + 5555,6

Глава 3. Аналитическая часть 3.1 Постановка задачи

Несмотря на огромные усилия правоохранительных органов Российской Федерации, криминогенная обстановка в стране продолжает находиться на высоком уровне. Ежегодно во всех регионах страны тысячи людей привлекаются к уголовной ответственности за кражу, причинение тяжких телесных повреждений и многое другое.

Например, в центральном регионе Российской федерации с участием мужчин в 1990 году было зарегистрировано 774,6тыс. преступлений, в 1995 – 1357,7 тыс., в 2000 – 1457,3тыс., а в 2005 – 1297, 1 тыс. преступлений. Как мы видим, незначительный спад количества преступлений в 2005 году не может компенсировать их рост с 1990 года, поэтому руководствам регионов следует задуматься о том, как дальше снижать уровень преступности.

Очевидно, что только страх перед неизбежным наказанием не способен долго сдерживать человека от совершения преступления. Поэтому, для того, чтобы уменьшить число преступлений в стране, мы должны разобраться с причинами, их вызывающими. По всей видимости, на преступление человека толкает отсутствие постоянного источника доходов. Проанализируем зависимость числа зарегистрированных преступлений от количества безработных в центральном округе Российской Федерации.

По данным «Российского статистического ежегодника» за 2008 год, представленным в таблице 1, проведем анализ зависимости числа преступлений, по которым имелись потерпевшие от числа безработных в центральном округе Российской Федерации за 2007 г.[4]

Таблица 13. Число безработных и количество преступлений в центральном округе Российской Федерации за 2007г

Наименование субъекта	Число безработных, чел.	Число преступлений, по которым имелись потерпевшие
Белгородская область	42000	4420
Брянская область	45000	5882
Владимирская область	86000	6684
Воронежская область	63000	5054
Ивановская область	24000	5318
Калужская область	30000	4384
Костромская область	19000	2889
Курская область	43000	4290
Липецкая область	30000	3458
Орловская область	26000	3070
Рязанская область	30000	2770
Смоленская область	42000	5567
Тамбовская область	48000	3903
Тверская область	32000	7499
Тульская область	22000	3817
Ярославская область	21000	8226
Итого	603000	77231

3.2 Методика решения задачи

Построим ряд распределения и произведем расчет следующих показателей: Среднюю арифметическую; среднее квадратическое отклонение; коэффициент вариации; моду; медиану. А также установим наличие и тесноту связи между признаками «Число безработных» и «Число преступлений». На основе этого мы сможем сделать выводы о влиянии числа безработных на число преступлений.

В ходе выполнения работы мы будем использовать следующие формулы:

Средняя арифметическая (взвешенная):

;

Дисперсия:

;

Среднее квадратическое отклонение:

;

Коэффициент вариации:

;

Мода:

;

Медиана:

;

Межгрупповая дисперсия:

;

Общая дисперсия:

;

Эмпирическое корреляционное отношение:

;

Коэффициент детерминации:

3.3 Технология выполнения компьютерных расчетов

Статистический анализ динамики зависимости числа преступлений от числа безработных выполнен с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS Excel в среде Windows.

Рис. 3. Исходные данные в формате Excel

1).Построим статистический ряд распределения субъектов по признаку – число безработных, образовав 4 группы с равными интервалами. Для этого произведём сортировку данных по возрастанию по признаку «Число безработных».

Рис. 4. Распределённый ряд

2).Определим величину интервала по среднему числу безработных в ячейке С35:

Рис. 5. Величина интервала

3) Построим ряд распределения субъектов по числу безработных:

Рис. 6. Ряд распределения субъектов по числу безработных

4).Построим гистограмму распределения субъектов по числу безработных:

Рис. 7. Гистограмма распределения субъектов по числу безработных

5) Строим вспомогательную таблицу и в ячейке D53 определяем среднюю арифметическую, в ячейке Н53 – дисперсию, а в ячейке Н54 – среднее квадратическое отклонение.

Рис. 8. Определение средней арифметической и среднеквадратического отклонения.

6).Определяем в ячейке Н55 коэффициент вариации:

Рис. 9. Определение коэффициента вариации.

Коэффициент вариации составил 37,9%, следовательно, средняя величина нетипична для совокупности, а совокупность неоднородна.

7) В ячейке В43 определяем моду, а в ячейке А41 – медиану ряда.

Рис. 10. Определение моды и медианы ряда

8).Устанавливаем наличие и характер связи между количеством безработных и числом преступлений методом аналитической группировки и устанавливаем зависимость между этими величинами

Рис. 11. Группировка факторного и результативного признаков

Из данной таблицы видно, что с увеличением среднего значения факторного признака – числа безработных происходит увеличение среднего значения результативного признака – числа преступлений, следовательно, между изучаемыми признаками существует однонаправленная связь.

9).Сделаем выводы по результатам проведенных расчетов: значение средней арифметической (4827) показывает, что в рассматриваемой совокупности среднее количество преступлений за год составляет 4827 преступлений.

Значение коэффициента вариации (37,9%) свидетельствует о неоднородности рассматриваемой совокупности (т.к. V>33%), и нетипичности средней.

Значение моды (30596,2) показывает, что большинство субъектов рассматриваемой совокупности с числом безработных 30596 чел.

Значение медианы (50638,9) показывает, что половина субъектов совокупности с количеством безработных не более 50639 чел , а другая половина - не менее 50639 чел.

Таким образом, проделанной работе мы можем подвести следующий итог:

Число безработных в центральном регионе России действительно влияет на количество совершаемых преступлений. Чем больше безработных, тем соответственно и больше число преступлений, совершаемых в данном регионе.

Но, несмотря на это, безработица – это всего лишь один из огромного числа влияющих на преступность факторов (таких, как уровень образования, дифференциация населения по уровням доходов и т.д.). Поэтому, для того, чтобы снизить уровень преступности недостаточно ликвидировать только безработицу (даже полностью).

Заключение

Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.

Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Этим определяется роль группировок как научной основы сводки[5]. Группировка показателей объёма производства товаров и услуг позволяет лучше разобраться в производственной деятельности предприятия и определить дальнейшее направление его деятельности.

Выводы по результатам выполнения практических заданий: в рассматриваемой совокупности наибольшее число предприятий составляют группу с выпуском продукции от 40,32 млн. руб. до 53,28 млн. руб. – 9 предприятий

Наименьшее число предприятий составляют группу с выпуском продукции от 66,24 до 79,2 – 3 предприятия. Значение среднего квадратического отклонения (17,22 млн. руб.) показывает, что большинство предприятий совокупности с выпуском продукции от 27,852 до 62,292 млн. руб.

Значение коэффициента вариации (38,2%) свидетельствует о неоднородности рассматриваемой совокупности (т.к. V>33%), и нетипичности средней.

Значение моды (40,32-53,28 млн. руб.) показывает, что большинство предприятий рассматриваемой совокупности с продукции в интервале от 40,32 до 53,28 млн. руб. Значение медианы (45 млн. руб.) показывает, что половина предприятий совокупности с выпуском продукции не более 45 млн. руб., а другая половина - не менее 45 млн. руб.

Аналитическая группировка предприятий по численности рабочих показывает, что с увеличением среднего значения факторного признака происходит увеличение среднего значения результативного признака, следовательно, между изучаемыми признаками существует однонаправленная связь.

Коэффициент детерминации (0,9643) показывает, что вариация результативного признака (объёма выпуска продукции) на 96,43% происходит под влиянием вариации факторного признака (численности рабочих), а на 3,57% под влиянием прочих неучтенных факторов.

Средняя производительность возросла в отчётном периоде на 209,29 млн. руб./чел. или на 66%. К этому привёл рост производительности на каждом предприятии в среднем на 67,26% в результате чего средняя производительность увеличилась на 211,11 млн. руб./чел. Изменение структуры численности привело к снижению средней производительности на 1,82 млн. руб./чел. или на 0,6%.

Результаты исследования проведенного в аналитической части работы позволяют сделать следующие выводы: в центральном регионе страны безработица влияет на количество преступлений, и для снижения уровня преступности правительству субъектов необходимо применять меры, которые направлены не только на снижение числа безработных. Другими словами для поиска пути решения данной проблемы необходимо проведение дополнительных и более масштабных расчётов.

 
Список литературы

1.  Беляевский И.К., Башина О.Э. Статистика коммерческой деятельности: Учебник. – М.: Финстатинформ. – 2001.

2.  Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.

3.  Микроэкономическая статистика: Учебник / Под. ред. С.Д. Ильинковой. – М.: Финансы и статистика, 2004.

4.  Общая теория статистики: Статистическая методология в коммерческой деятельности: Учеб. для вузов / Под ред. А.С. Спирина и О.Е. Башиной. — М.: Финансы и статистика, 2004.

5.  Практикум по теории статистики. Учебное пособие./Под ред. Шмойловой Р.А. - М.: Финансы и статистика, 2002.

6.  Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов (Под ред. В. М. Симчеры). ВЗФЭИ. - М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999.

7.  Статистика финансов: Учебник/Под ред. В.Н. Салина. – М.: Финансы и статистика, 2001.

8.  Экономическая статистика. Учебник./Под. ред. Иванова Ю.Н. – М.: Инфра-М, 2002.

9. Общая теория статистики: Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н учебник.- 2-е изд., испр. и доп. – М.: инфром, 2007 – 416с. – (Высшее образование).

 10. Российский статистический ежегодник. 2007: Стат. сб/Росстат.- Р76 М., 2008. – 826с.

[1] Общая теория статистики: Статистическая методология в коммерческой деятельности: Учеб. для вузов / Под ред. А.С.Спирина и О.Е.Башиной. — М.: Финансы и статистика, 2004.

[2] Микроэкономическая статистика: Учебник / Под. ред. С.Д. Ильинковой. – М.: Финансы и статистика, 2004.

[3] Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.

[4] Все данные к аналитической части взяты из «Российского статистического ежегодника» за 2008 год.

[5] Статистика финансов: Учебник/Под ред. В.Н. Салина. – М.: Финансы и статистика, 2001.