Ольков_С_Г_Аналитическая юриспруденция

по РФ, b – β-коэффициент риска преступности в Республике Татарстан. Отсюда имеем: ЭКП РТ / КП РФ = -1018 +1,4 × x .

39 ЭКП РТ / КП РФ =КЭ, %.

227

Татарстану меняются не столь значительно, как при низких показателях коэффициентов преступности по России.

Задача №2 Дано: уровень преступности на 100 тысяч населения по всем

субъектам Российской Федерации за 2005 год.

Требуется найти: оценочное уравнение коэффициентов преступности (ОУКП) для данного периода времени в Российской Федерации.

Решение: 1. Строим пространственную (кросс-секционную) таблицу данных по уровням преступности на 100 тысяч населения по всем субъектам Российской Федерации (таблица 2).

229

4. Определяем коэффициент наклона, который равен разнице между средним и минимальным уровнями преступности: b=2404530=1874.

Ответ: оценочное уравнение коэффициента преступности (ОУКП) для 2005 года в Российской Федерации: у=530+1874β.

Графическое представление оценочного уравнения коэффициента преступности (ОУКП) для 2005 года в Российской Федерации:

Интерпретация ответа: теперь, если нам известен β-коэффициент риска преступности для какого-либо субъекта Российской Федерации и неизвестен уровень преступности на 100 тысяч населения (коэффициент преступности на 100 тысяч населения), то по ОУКП мы можем приблизительно оценить данный уровень преступности.

Задача №3 Дано: 1) оценочное уравнение коэффициентов преступности

(ОУКП) в Российской Федерации (полученное в задаче №2); 2) β-коэффициент риска преступности в Республике Татарстан (полученный в задаче №1).

Требуется найти: приблизительный уровень преступности на 100 тысяч населения в Республике Татарстан в 2006 году.

232

Решение: 1. Нам известно, что β-коэффициент риска преступности в Республике Татарстан=1,4.

2.Нам известно, что оценочное уравнение коэффициентов преступности (ОУКП) для 2005 года в Российской Федерации: у=530+1874β.

3.Находим приблизительный коэффициент преступности на 100 тысяч населения в Республике Татарстан для 2005 года, подставляя значение β-коэффициента риска преступности в Республике Татарстан в оценочное уравнение коэффициентов преступности (ОУКП) для 2005 года в Российской Федерации, и получаем: у=530+1874∙1,4=3153.

Ответ: 3153 преступления на 100 тысяч населения. Реальный коэффициент преступности на 100 тысяч населения в 2005 году в Республике Татарстан составлял 2440.

Интерпретация ответа: величина ошибки в данном случае достаточно велика: 3153-2440=713 преступлений. Это вызвано тем, что β-коэффициент риска преступности в Республике Татарстан мы взяли с учетом 2006 года, когда был зарегистрирован максимальный уровень преступности для исследуемого периода, который повлиял на увеличение β-коэффициента риска преступности в Республике Татарстан. Если пересчитать β- коэффициент риска преступности в Республике Татарстан, не включая данные за 2006 год, то этот коэффициент уменьшится. Например, он составил в Республике Татарстан по статистическим данным за период с 1990 по 2005 год: 0,95. Отсюда мы получим более точную оценку коэффициента преступности: у=530+1874∙0,95=2310. В данном случае величина ошибки составит всего: 2310-2440=-130 преступлений.

Задача №4

Исследование разницы уровней зарегистрированных тяжких и особо тяжких преступлений между субъектами РФ, входящими в Приволжский федеральный округ, за первое пятилетие ХХI

233

столетия без исследования детерминирующего (факторного) комплекса, обуславливающего различия.

В Приволжский федеральный округ входит 14 субъектов Российской Федерации, и нам интересно узнать: 1) статистически значимо ли они различались между собой по уровням зарегистрированных тяжких и особо тяжких преступлений за первое пятилетие ХХI столетия, приведенных на 100 тысяч населения в возрасте старше 14 лет; 2) между какими субъектами наблюдается большее или меньшее сходство и различие. Ответы на поставленные вопросы позволят перейти к следующему этапу – изучению детерминирующего (факторного) комплекса исследуемого криминологического процесса – уровня тяжких и особо тяжких преступлений по соответствующим субъектам Приволжского федерального округа. Для ответа, как на первый, так и на второй вопрос уместно использовать достаточно большое количество статистических методов, например, можно организовать криминологический эксперимент и решить несколько статистико-криминологических задач, в частности, провести однофакторный дисперсионный анализ исследуемых субъектов РФ по данному показателю за пятилетний период, а далее использовать множественное сравнение по методу ТьюкиКрамера. Однофакторный дисперсионный анализ позволит ответить на вопрос, отличается ли математическое ожидание в генеральной совокупности зарегистрированных тяжких и особо тяжких преступлений приведенных на 100 тысяч населения в возрасте старше 14 лет хотя бы в одном субъекте Приволжского федерального округа от соответствующих математических ожиданий в генеральных совокупностях других субъектов изучаемого федерального округа. Если данный факт подтвердится, и мы опровергнем гипотезу H0 о равенстве математических ожиданий, то будет допустимо проведение множественных сравнений по методу Тьюки-Крамера, чтобы определить, какие именно субъекты статистически значимо отличаются друг от друга. Далее можно провести простое ранжирование средних показателей и кластерный анализ

234

наблюдений, изучить меры вариации, найти коэффициент локализации и построить кривую Лоренца, чтобы составить более или менее ясное представление о степени сходства и различия между изучаемыми объектами (субъекты РФ, входящие в Приволжский федеральный округ) по исследуемому признаку (числу зарегистрированных тяжких и особо тяжких преступлений)

Прежде чем проводить однофакторный дисперсионный анализ нужно убедиться, соблюдаются ли необходимые условия для его проведения. К таким условиям относятся: 1) экспериментальные данные должны быть случайными и независимыми; 2) экспериментальные данные должны подчиняться нормальному закону распределения; 3) дисперсии экспериментальных данных должны быть приблизительно равными. При этом особое внимание следует уделить третьему условию, поскольку его нарушение с высокой долей вероятности приводит к ошибочным выводам.

Очевидно, что первое и второе условия необходимые для проведения однофакторного дисперсионного анализа в нашем случае соблюдаются. Во-первых, регистрируемые тяжкие и особо тяжкие преступления являются независимыми и случайными величинами. Во-вторых, как нами установлено ранее преступность и её различные виды по субъектам РФ подчиняются Гауссову закону – нормально распределены. Остается ответить на вопрос о равенстве дисперсий. Для ответа на него используем критерий Левенэ: 1) вычислим абсолютные величины разностей между наблюдениями (число зарегистрированных преступлений) и медианами в каждой группе (по каждому субъекту РФ, входящему в Приволжский федеральный округ); 2) проведем однофакторный дисперсионный анализ полученных абсолютных величин разностей между наблюдениями и медианами в каждой группе.

Таблица №1. Уровни ряда зарегистрированных тяжких и особо тяжких преступлений приведенных на 100 тысяч населения в возрасте старше 14 лет в субъектах РФ, входящих в Приволжский федеральный округ

235

Таблица №2. Абсолютные величины разностей между наблюдениями по каждому субъекту РФ и медианами числа зарегистрированных тяжких и особо тяжких преступлений

236