Уголовная статистика. Рак И.П - 36 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

7. ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ В УГОЛОВНОЙ СТАТИСТИКЕ
7.1. ПОНЯТИЕ И ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА
ВЫБОРОЧНОГО НАБЛЮДЕНИЯ
Теория выборочного наблюдения базируется на статистических закономерностях, которые
формируются и обнаруживаются в массовых явлениях и процессах. Это свойство закономерностей
получило название закона больших чисел. Математической основой закона больших чисел, да и
статистической науки в целом, служит теория вероятностей, представляющая собой раздел математики,
в котором изучаются случайные явления (события), имеющие устойчивую частость, а, следовательно, и
вероятность, что помогает выявлять закономерности при массовом повторении явлений.
Исходя из закона больших чисел, чем больше изученная совокупность случайных явлений, тем
должно быть более упорядоченным распределение полученных данных.
Упорядоченность изменения случайных величин называется
закономерностью распределения
и
графически представляется с помощью
гистограммы
или
полигона распределения
. Полигон
распределения, представляет собой ломаную кривую, характеризующую фактическое распределение
полученных данных. Она позволяет выявить лишь приближённую картину распределения всей
(генеральной) совокупности. Чем больше выборочное изучение, тем в большей мере будут
сглаживаться влияние случайных причин и явственнее будет проступать действительная
закономерность распределения. В этом случае кривая распределения фактических данных будет
приближаться к теоретической кривой распределения.
В математической статистике теоретическую кривую распределения обычно называют кривой
Лапласа-Гаусса, или нормальным распределением (рис. 5).
Нормальное распределение в чистом виде при выборочном исследовании в уголовной статистике
встречается нечасто. Фактическое распределение выборочных показателей отличается от
теоретического, в основном, нарушением симметрии, т.е. если в нормальном распределении частоты
анализируемого признака убывают по обе стороны от кривой равномерно, то в фактическом
распределении вершина кривой может быть смещена влево или вправо от теоретической средней, быть
крутой с одной стороны и пологой с другой. Причина таких смещений – ошибки наблюдения и сбора
данных.
Рис. 5. Распределение случайных величин:
а
– гистограмма (полигон распределения);
б
– кривая Лапласа-Гаусса
Распределение данных в выборочном наблюдении характеризуется следующими параметрами –
размахом вариации и отклонением от среднего арифметического значения.
Размах вариации
(колебаний) – наиболее простой параметр измерения разброса значений
варьирующего признака. Он исчисляется по формуле
R = Х
max
– Х
min
.
При одном и том же размахе
вариации совокупности данных могут существенно различаться по структуре, т.е. быть более или менее
однородными.
Средняя арифметическая величина
рассчитывается по следующей формуле:
n
xxxx
x
n
++++
=
...
321
сред
,
где
x
1
,
x
2
, ...,
x
n
– значения показателей;
n –
число значений.
Вместо средней арифметической можно использовать также средневзвешенную величину:
n
fxfxfxfx
x
nn
+
+
+
+
=
...
332211
сред.взв
,
6
5
4
3
2
1
0
1
2
3
4
5
f

Страницы