Ang mga ligal na istatistika ay nauunawaan bilang isang agham batay sa mga prinsipyo ng pangkalahatang teorya ng mga istatistika ng matematika at pag-aaral sa dami ng bahagi ng mass legal na mga phenomena at mga proseso upang ipakita ang kanilang husay na nilalaman, pati na rin ang mga uso at mga pattern ng pag-unlad sa mga tiyak na kondisyon ng lugar. at oras.

Ang mathematical na batayan ng anumang sangay ng istatistika, kabilang ang legal, ay ang batas ng malalaking numero, na nagsasaad na ang mga pattern ng istatistika ay nabuo at malinaw na ipinakita lamang sa isang proseso ng masa at may sapat na malaking bilang ng mga yunit ng populasyon.

Sa isang malaking bilang ng mga obserbasyon, ang mga eksperimentong resulta ng pananaliksik ay nagiging malapit sa mga teoretikal.

Kaya, ang pag-aaral ng iba't ibang mga legal na phenomena sa malalaking dami, tulad ng: mga kriminal na pagkakasala, mga aksidente sa kalsada, paghahain ng lahat ng uri ng mga demanda, atbp., ginagawang posible ng mga legal na istatistika na mahulaan ang paglaki ng mga krimen sa hinaharap, pati na rin ang mga pattern ng kanilang pag-unlad, bilang isang resulta kung saan ang papel ng mga hakbang sa pag-iwas ay tumataas sa pag-iwas sa iba't ibang uri ng mga pagkakasala.

• 1. Ang paraan ng mass statistical observation ay binubuo sa pag-aaral ng malaking bilang ng mga pagkakasala, na ginagawang posible upang matukoy ang mga layunin na pattern sa larangan ng mga krimen, sa mga aktibidad ng pagpapatupad ng batas ng mga korte, prosecutor, pulis at iba pang mga ahensya ng pagpapatupad ng batas. Upang makakuha ng mga layunin na resulta, ang istatistikal na obserbasyon ay dapat sumaklaw sa alinman sa buong (pangkalahatan) na hanay ng mga phenomena na pinag-aralan, o ang bahagi nito na sapat na kumakatawan (kinatawan) at magbibigay-daan sa amin na sabihin na ang mga resulta na natukoy batay sa hindi kumpletong data ay may ganyan at ganyang pagkakamali.
• 2. Ang buod at pagpapangkat ng data sa pagmamasid ay ang susunod na paraan (yugto) ng mga legal na istatistika. Ang kakanyahan nito ay nakasalalay sa pagbabawas at pagpapangkat ng mga datos na nakuha sa pamamagitan ng istatistikal na pagmamasid, ayon sa isa o ibang tampok, upang ang bawat pangkat ay kumakatawan sa isang tiyak na qualitative homogeneity. Halimbawa, ang kabuuan ng mga pinag-aralan na krimen ay pinagsama ayon sa mga layunin ng panghihimasok (laban sa indibidwal, ekonomiya, estado, atbp.), ayon sa nilalaman ng motibasyon (mersenaryo, marahas, atbp.) o ayon sa mga paksa ng mga krimen (kasarian, edad, katayuan sa lipunan, nakaraang paghatol). Binibigyang-daan ka ng buod at pagpapangkat ng data na makita ang istruktura ng mga pinag-aralan na phenomena, ang kanilang pagkakatulad at pagkakaiba. Binibigyang-daan ka ng paraang ito na makita ang pagkakaisa ng quantitative at qualitative sa isang naibigay na set.
• 3. Ang istatistikal na quantitative analysis ay nagpapakita ng mga pattern at interdependencies ng mass legal, criminological at sociological phenomena. Ang mga resulta ng isang istatistikal na pag-aaral sa yugtong ito ay ipinahayag bilang mga porsyento, koepisyent, mga indeks at iba pang pangkalahatang tagapagpahiwatig na hindi kasama ang pribado, indibidwal o random na mga paglihis. Ibinubunyag nila ang mga pangunahing uso, tipikal na tampok, ugnayan, katangian.

Ang isang komprehensibong pagsusuri ng husay ng mga legal na quantitative phenomena ay inilalapat sa lahat ng mga yugto ng istatistikal na pananaliksik. Ito ay nagsasangkot ng malalim na pag-unawa sa kakanyahan ng nasuri na mga proseso batay sa mga teoretikal na probisyon ng batas sibil, kriminal, kriminolohiya, atbp., na sinusundan ng pagpapalalim ng teorya ng mga agham na ito at pagpapabuti ng legal na kasanayan.

Gamit ang mga pamamaraan sa itaas, ang mga legal na istatistika ay nagbibigay ng:

• - ang pag-aaral ng mga kriminolohikal na katangian ng krimen, at kasama ng sosyolohiya - batas kriminal - at ang pag-aaral ng di-kriminal na aktibidad na kriminal;
• - pag-aaral ng mga sanhi at kondisyon ng mga krimen;
• - pag-aaral ng mga katangiang kriminolohiya ng personalidad ng mga nagkasala;
• - paghula ng krimen at indibidwal na kriminal na pag-uugali;
• - pagpaplano at pag-oorganisa ng paglaban sa mga gawaing kriminal;
• - pagpapatunay ng pagiging epektibo ng paglaban sa mga pagpapakita ng kriminal.

Kasama sa pagmamasid sa istatistika ang:

• - kahulugan ng mga layunin at layunin ng istatistikal na pagmamasid;
• - pagpili ng bagay ng pag-aaral;
• - pagtatatag ng mga yunit ng pagmamasid, populasyon, pagsukat;
• - pagbuo ng isang programa sa pagsubaybay.

Ang mga layunin ng istatistikal na pagmamasid ay maaaring ibang-iba. Ang mga ito ay nagmumula sa tunay na socio-legal na pangangailangan ng pagpapatupad ng batas at iba pang legal na institusyon o ng estado sa kabuuan. Halimbawa, ang pagsubaybay sa antas ng naitalang krimen, rate ng pagtuklas, rekord ng kriminal at ang kabuuang bilang ng mga bilanggo ay bumubuo ng isang database na batayan kung saan inorganisa ang paglaban sa krimen at tinatasa ang kaligtasan ng lipunan. Ang iba, mas detalyado o pribadong impormasyon tungkol sa krimen o kriminal na rekord ay kinokolekta kaugnay ng mga umuusbong na gawain.

Ang pagpili ng object ng obserbasyon ay depende sa mga layunin na itinakda at kasama ang isang hanay ng mga panlipunan at legal na relasyon na dapat pag-aralan upang makamit ang mga layunin na itinakda. Halimbawa, kung ang layunin ng pagsubaybay ay upang bumuo ng isang mas epektibong paglaban sa katiwalian sa mga sibil na tagapaglingkod, kung gayon ang layunin ng pagsubaybay ay maaaring isang hanay ng mga panlipunan at legal na relasyon sa serbisyo publiko: ang antas ng mga gawaing tiwaling ginawa, ang aktwal na proporsyon ng kanilang pagtuklas ng mga ahensyang nagpapatupad ng batas, ang mga kalagayan ng latency ng katiwalian, mga sanhi at kundisyon na nag-aambag sa katiwalian ng mga lingkod-bayan, ang proporsyon ng mga tiwaling opisyal na may tunay na pananagutan sa kriminal para sa kanilang mga aksyon, ang antas ng kriminalisasyon ng mga tunay na gawaing tiwaling, atbp .

Ang yunit ng pagmamasid ay karaniwang tinutukoy bilang ang pinagmulan kung saan dapat makuha ang pangunahing istatistikal na impormasyon. Halimbawa, mga departamento ng pulisya, mga opisina ng tagausig ng distrito o lungsod, mga korte ng distrito, atbp.

Ang yunit ng populasyon ay itinuturing na pangunahing pinagsama-samang hindi mahahati na elemento ng pinag-aralan na populasyon, ang mga tampok na dapat itala sa proseso ng pagmamasid. Halimbawa, ang mga naturang elemento ay kinabibilangan ng isang krimen, isang kriminal, isang biktima, isang nagsasakdal, isang nasasakdal, atbp.

Ang yunit ng pagsukat ay nagpapakita ng mga halaga kung saan ang panlipunan at ligal na mga phenomena na pinag-aralan ng mga ligal na istatistika ay isinasaalang-alang. Halimbawa, sa istatistikal na pag-uulat ng mga katawan ng hustisyang kriminal, tatlong tagapagpahiwatig ang ginagamit bilang mga yunit para sa pagsukat ng krimen: isang kasong kriminal (pagsisiyasat o hudisyal na paglilitis), isang krimen (ayon sa uri) at isang paksa ng isang krimen (sa tao) - pinaghihinalaang , akusado, akusado, hinatulan, bilanggo.

Ang programa ng istatistikal na pagmamasid ay isang listahan ng mga malinaw na nabuong mga tanong kung saan ang mga maaasahang sagot ay dapat makuha sa kurso ng pagmamasid. Ang nilalaman ng programa ay tinutukoy ng mga layunin at mga detalye ng bagay ng pagmamasid.

Sa anyo, ang isang buod ng istatistika ay maaaring desentralisado, na nangyayari kapag sa wakas ay ginawa ito sa lupa, halimbawa, sa mga lower internal affairs bodies, opisina ng tagausig, pulis ng buwis o sa korte; halo-halong (ang ulat ay isinasagawa sa distrito, lungsod, pagkatapos ay sa paksa ng Federation, at pagkatapos ay sa gitna); sentralisado (sa gitna lamang).

Ang mga bumubuo ng elemento ng buod at pagpapangkat ay:

• a) pagbuo ng isang sistema ng mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa krimen o iba pang sosyo-legal na kababalaghan sa pangkalahatan at ang mga hiwalay na grupo nito;
• b) istatistikal na pagpapangkat ng natanggap na data;
• c) pagkalkula ng pangkat at pangkalahatang mga resulta;
• d) pagtatanghal ng mga resulta sa mga istatistikal na talahanayan at mga graph.

Ang pagbuo ng isang sistema ng mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa isang partikular na kababalaghan ay itinuturing na una, at ang pagpapangkat ng data mismo ay ang pangalawang elemento ng itinuturing na yugto ng pagbubuod at pagpapangkat ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig. Ang mga elementong ito ay malapit na nauugnay, dahil ang anumang buod ng dami ng mga materyales ay palaging batay sa isang pagpapangkat ng mga tagapagpahiwatig na nakolekta sa panahon ng proseso ng pagmamasid. Ang pagpapangkat ng mga istatistikal na data, na tinutukoy ng mga gawain at layunin ng pag-aaral, ay nagsasangkot ng paghahati ng mga tagapagpahiwatig sa mga krimen, mga paglabag sa administratibo, mga paglilitis sa kriminal at sibil sa mga pangkat na homogenous na husay ayon sa mahahalagang katangian.

Ang mga tampok ng pagpapangkat ay maaaring magpakita ng husay o dami ng bahagi ng phenomenon na pinag-aaralan. Kapag namamahagi ng data ayon sa dami ng mga katangian (ang edad ng mga nagkasala, ang bilang ng mga tao sa isang organisadong kriminal na grupo, ang bilang ng mga hinatulan, mga tuntunin ng pagkakulong, atbp.), Kinakailangang iisa ang kabuuang bilang ng mga grupo at matukoy ang pagkakaiba sa pagitan ng maximum at minimum na mga halaga ng katangian (interval) sa bawat pangkat. Bukod dito, ang mga agwat ay hindi maaaring piliin nang basta-basta, batay sa mga panlabas na palatandaan, pagkakapantay-pantay, atbp. Dapat nilang ipakita ang mga mahahalagang aspeto ng phenomena at proseso, ihayag ang paglipat ng dami sa kalidad.

Ang mga pangkat ng istatistika na sumasalamin sa mga katangian ng husay (attributive) (ang antas ng panganib sa lipunan at kalubhaan ng mga krimen, ang uri ng mga kilos, ang nilalaman ng motibasyon para sa kriminal na pag-uugali, ang katayuan sa lipunan ng mga nagkasala, ang mga kondisyon para sa pagbuo ng moral ng isang personalidad sa pamilya, ang katangian ng isang sibil na pag-aangkin, ang uri ng sibil na sibil, atbp. ) ay laganap sa sosyo-legal na pag-aaral.

• · Direktang istatistikal na pagmamasid - pagmamasid, kung saan ang mga rehistro mismo, sa pamamagitan ng direktang pagsukat, pagtimbang, pagbibilang, ay nagtatatag ng katotohanang itatala.
• § Dokumentaryo na pagmamasid -- ay batay sa paggamit ng iba't ibang uri ng mga dokumento ng accounting.

Kabilang dito ang isang paraan ng pag-uulat ng pagmamasid, kung saan ang mga negosyo ay nagsusumite ng mga istatistikal na ulat sa kanilang mga aktibidad sa isang mahigpit na ipinag-uutos na paraan.

• § Poll - ay upang makuha ang kinakailangang impormasyon nang direkta mula sa respondent.
• § Mayroong mga sumusunod na uri ng survey:
• § Expeditionary - ang mga registrar ay tumatanggap ng kinakailangang impormasyon mula sa mga kinakapanayam at sila mismo ang nagtatala nito sa mga form.
• § Paraan ng self-registration - ang mga form ay pinupunan mismo ng mga respondent, ang mga registrar ay namamahagi lamang ng mga form at ipinapaliwanag ang mga patakaran para sa pagsagot sa kanila.
• § Correspondent - ang impormasyon sa mga may-katuturang awtoridad ay iniuulat ng mga kawani ng mga boluntaryong kasulatan.
• § Palatanungan - ang pagkolekta ng impormasyon ay isinasagawa sa anyo ng mga talatanungan, na mga espesyal na talatanungan, ito ay maginhawa sa mga kaso kung saan ang mataas na katumpakan ng mga resulta ay hindi kinakailangan.
• § Pribado - ay upang magbigay ng impormasyon sa mga kaugnay na awtoridad sa pribadong batayan.

Dapat na tumpak ang data ng pagmamasid sa istatistika, kaya nalalapat ang mga sumusunod na kinakailangan:

Ang katumpakan ng pagmamasid ay ang antas kung saan ang halaga ng anumang katangian o tagapagpahiwatig na nakuha sa pamamagitan ng istatistikal na pagmamasid ay tumutugma sa aktwal na halaga nito. Kung mas maliit ang pagkakaiba sa pagitan ng mga indicator na nakuha bilang resulta ng statistical observation at kanilang aktwal na halaga, mas mataas ang antas ng katumpakan ng statistical observation.

Ang pagkakaiba sa pagitan ng itinatag na istatistikal na pagmamasid at ang aktwal na mga halaga ng mga pinag-aralan na gawain ay tinatawag na mga error sa pagmamasid, na nahahati sa ilang mga uri:

• · Mga error sa pagpaparehistro - ito ay ang pagkakaiba sa pagitan ng istatistikal na halaga na naayos sa panahon ng pagmamasid sa aktwal na halaga nito bilang resulta ng hindi tama, maling pagpaparehistro ng sagot sa tanong ng istatistikal na form.
• Ang mga random na error sa pagpaparehistro ay mga error na nangyayari dahil sa iba't ibang random na dahilan (nagpareserba ang respondent, nagkaroon ng typo noong nire-record ang resulta, atbp.)
• · Ang sistematikong mga error sa pagpaparehistro ay mga kamalian na lumitaw dahil sa ilang mga kadahilanan na patuloy na kumikilos sa buong istatistika ng pagmamasid sa isang direksyon. (ang mga error na ito ay nagdaragdag o nagpapababa ng mga halaga ng tagapagpahiwatig, na makabuluhang nakakagambala sa mga resulta ng pagmamasid). Ang mga sinadyang error sa pagpaparehistro ay mga error na nagreresulta mula sa katotohanan na ang kinapanayam ay sadyang nag-uulat ng maling data sa registrar. Mga hindi sinasadyang pagkakamali sa pagpaparehistro - ito ay mga pagkakamali na hindi sinasadya, ginawa nang hindi sinasadya (mga pagtanggal sa mga talaan, hindi sapat na mga kwalipikasyon ng mga empleyado)
• · Ang mga random na error sa representasyon ay mga error na nangyayari kapag ang isang populasyon ng random na piniling mga yunit ng pagmamasid ay hindi ganap at tumpak na nagpaparami ng populasyon sa kabuuan.
• Ang mga bias sa pagiging representatibo ay mga pagkakamali na nagreresulta mula sa mga paglabag sa mga prinsipyo ng walang kinikilingan, hindi sinasadyang pagpili ng mga yunit ng populasyon na dapat sundin

Upang matiyak ang kinakailangang pagiging maaasahan ng mga obserbasyon, kinakailangan na magbigay para sa isang masusing pagsusuri ng kanilang kalidad, na kinabibilangan ng istatistikal, lohikal at aritmetika na kontrol.

• 1. Ang kontrol sa istatistika ay binubuo sa pagsuri sa kawastuhan ng istraktura at pagpapatupad ng dokumento, pati na rin sa pagsusuri sa pagkakumpleto ng materyal.
• 2. Ang lohikal na kontrol ay binubuo sa paghahambing ng mga sagot sa mga kaugnay na tanong ng isang istatistikal na anyo o iba pang dokumento upang matukoy ang lohikal na hindi tugmang mga sagot.
• 3. Ang kontrol sa aritmetika ay binubuo sa pagsuri sa kawastuhan ng mga kabuuan ng arithmetic ng mga indicator na nakapaloob sa mga pahayag.

Ang pinakamahalagang gawa ni Semenov:

• "Bulletin ng Geographical Society"
• "Heograpikal at istatistikal na diksyunaryo ng Imperyo ng Russia"
• Mga alaala

Buod at pagpapangkat ng mga istatistika

Nakuha bilang isang resulta ng istatistikal na impormasyon at pagmamasid, ang data ay dapat dalhin sa isang tiyak na pagkakasunud-sunod; para dito, isang istatistikal na buod ay ginagamit - ito ay isang siyentipikong organisadong proseso ng pagproseso ng mga materyales sa pagmamasid, kung saan:

• Systematization ng data
• Pagpapangkat
• · Mga spreadsheet
• Pagkalkula ng mga average
• ・Pagbibilang ng mga kabuuan

Binibigyang-daan ka ng buod na pag-aralan at hulaan ang ilang partikular na proseso. Nangyayari siya:

• 1. Simple, kapag ang kabuuang bilang lamang ang ginawa
• 2. Mekanisado, gamit ang teknolohiya ng impormasyon

Ang buod ay isinasagawa ayon sa isang tiyak na:

Ang programa kapag ang mga hakbang ay itinakda:

a) Pagpili ng isang katangian ng pagpapangkat

b) Pagtukoy sa pagkakasunud-sunod kung saan nabuo ang mga grupo

c) Pagbuo ng isang sistema ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig at mga layout ng talahanayan upang magbigay ng mga resulta ng buod

Kapag nagbubuod, ang mga materyales ay pinagsama-sama sa mga pangkat gamit ang paraan ng pagpapangkat.

Ang pagpapangkat ng istatistika ay ang proseso ng pagbuo ng mga homogenous na grupo batay sa paghahati sa mga bahagi ng ilang mga yunit.

Ang paraan ng pagpapangkat ay nagpapahintulot sa pagbuo ng pangunahing istatistikal na materyal at kasalukuyang ginagamit sa sistema ng mga pambansang account. Ang pagpapangkat ay nagbibigay-daan sa iyo upang malutas ang mga sumusunod na gawain:

• 1. Pagkilala sa mga sosyo-ekonomikong uri ng phenomena
• 2. Pag-aaral sa istruktura ng phenomenon
• 3. Pagkilala sa mga ugnayan at dependency sa pagitan ng mga indibidwal na tampok

Upang malutas ang mga problemang ito, ang mga sumusunod na uri ng pagpapangkat ay ginagamit:

• Tipolohikal
• Structural
• Kumbinasyon

Ang typological grouping ay ang paghahati ng isang heterogenous na populasyon sa magkakahiwalay na qualitatively homogenous na mga grupo, socio-economic classes at ang pagkakakilanlan ng mga pang-ekonomiyang uri ng phenomena batay dito. Kapag bumubuo ng isang typological grouping, parehong quantitative at qualitative na mga feature ay maaaring kumilos bilang grouping features.

Ipinapalagay ng pagpapangkat ayon sa isang katangiang husay na ang bilang ng mga napiling pangkat ay mahigpit na tumutugma sa aktwal na bilang ng mga gradasyon ng katangiang ito. Isaalang-alang ang mga kondisyon ng talahanayan 1 na ito.

mesa 1 Pagpapangkat ng mga negosyo ayon sa anyo ng pagmamay-ari

Kapag nagtatayo ng isang typological grouping sa isang quantitative na batayan, kinakailangan upang itakda nang tama ang pagitan ng pagpapangkat, matukoy ang kinakailangang bilang ng mga grupo. Ang mga hangganan ng mga pagitan ay itinakda sa paraang sa loob ng bawat napiling pangkat ang mga yunit ng populasyon ay homogenous sa husay at dami ng mga termino, habang ang mga grupo mismo ay malaki ang pagkakaiba sa isa't isa.

Ang bilang ng mga pangkat sa isang typological na pagpapangkat ay depende sa bilang ng aktwal na umiiral na mga sosyo-ekonomikong uri.

Ang istrukturang pagpapangkat ay ang paghahati ng isang qualitatively homogenous na hanay ng mga yunit ayon sa ilang, mahahalagang katangian sa mga pangkat na nagpapakilala sa komposisyon at istraktura nito. Isinasaalang-alang din ang quantitative at qualitative features.

Kapag ang pagpapangkat ayon sa isang katangian ng husay (attributive), ang mga pangkat ay naiiba sa bawat isa sa likas na katangian ng katangian. Ang bilang ng mga pangkat kung saan nahahati ang pinag-aralan na populasyon, bilang panuntunan, ay tinutukoy ng bilang ng mga gradasyon ng katangian. Ito ay malinaw na ipinapakita sa Talahanayan 2.

mesa 2 Distribusyon ng mga walang trabaho ayon sa kasarian at edukasyon (% ng kabuuan)

Kasama rin sa pagpapangkat ng istruktura sa isang quantitative na batayan ang pagtukoy sa bilang ng mga grupo at ang lapad ng pagitan (para sa higit pang mga detalye, tingnan ang Talahanayan 3)

mesa 3 Pagpapangkat ng mga elemento ng stock market ayon sa halaga ng quotation ng mga utang sa bangko na inaalok para ibenta sa bill center

Ipinapakita ng pagpapangkat na ito na 60.6% ng mga issuer ng stock market ay may kabuuang utang na 24.6%, at 24.2% ng mga issuer - 52.9%, i.e. higit sa doble ang dami.

Ang praktikal na aplikasyon ng structural groupings ay nagbibigay-daan sa lokal na antas na ihayag ang istruktura ng populasyon, upang pag-aralan ang mga phenomena at prosesong pinag-aaralan, ang kanilang pagbabago sa paglipas ng panahon, at ang mga pattern ng pagbabago sa komposisyon ng populasyon sa paglipas ng panahon.

Ang analytical grouping ay isang pagpapangkat na nagpapakita ng mga ugnayan at pagkakaugnay sa pagitan ng mga pinag-aralan na socio-economic phenomena at ang mga tampok na nagpapakilala sa kanila. Sa mga istatistika, ang lahat ng mga palatandaan ay nahahati sa factorial at epektibo. Ang mga palatandaan ng kadahilanan ay mga palatandaan na nakakaimpluwensya sa pagbabago sa mga epektibong palatandaan. Ang mga mabisang feature ay mga feature na nagbabago sa ilalim ng impluwensya ng mga factor feature. Ang relasyon ay ipinakita sa katotohanan na sa pagtaas ng papel ng salik na katangian at sa ilalim ng impluwensya nito, ang epektibong katangian ay nagbabago nang mas masinsinan.

Ang isang pagpapangkat ay itinuturing na kumbinasyon kapag ang populasyon ay nahahati sa mga pangkat ayon sa dalawa o higit pang mga katangian ng pagpapangkat na kinuha sa kumbinasyon sa bawat isa. Una, ang mga grupo ay nabuo ayon sa isang katangian, pagkatapos ay nahahati sila sa mga subgroup ayon sa isa pang katangian, at iba pa. Binibigyang-daan ka ng mga kumbinasyong pagpapangkat na pag-aralan ang mga yunit ng populasyon nang sabay-sabay sa ilang mga batayan. Ang mga pagpapangkat na ito ay ginagamit, bilang panuntunan, sa pag-aaral ng mga kumplikadong socio-economic phenomena at mga proseso. Ang isang halimbawa ng kumbinasyonal na pagpapangkat ay ipinakita sa Talahanayan 4.

Numero ng pangkat	Grupo ng mga issuer sa pamamagitan ng panipi sa utang sa bangko, milyong rubles	Mga subgroup ng mga issuer ayon sa weighted average rate	Bilang ng mga elemento
		100-120 120-140
		100-120 120-140
		100-120 120-140
Kabuuan ng subgroup	100-120 120-140

Sa mga istatistika, higit na binibigyang pansin ang pagpapangkat ayon sa dami ng mga katangian, kung saan tinutukoy ang pagitan ng pagpapangkat. Ang interval ay isang quantitative value na naghihiwalay sa isang grupo mula sa isa pa. Natutukoy ito sa pamamagitan ng paghahati ng pagkakaiba ng Xmax at Xmin sa n, kung saan ang n ay ang bilang ng mga pangkat, ang X ay ang pinakamalaki at pinakamaliit na halaga ng tampok.

Halimbawa, noong 2010 ang suweldo ng mga manggagawa ay mula 10 hanggang 25 libo. Hatiin sa 5 pangkat.

Ako ay 1000 hanggang 13000

II 13000 hanggang 16000

III 16000 hanggang 19000

IV 1900 hanggang 22000

V 22000 hanggang 25000

Talahanayan, uri, panuntunan.

Ang talahanayan ay isa sa mga pamamaraan ng visualization sa mga istatistika, i.e. ito ay resulta ng isang buod, pagpapangkat para sa karagdagang pagsusuri ng mga tagapagpahiwatig. Ang talahanayan ng konstruksiyon ay dapat na maginhawa, compact at maliit.

Ang batayan (backbone) ng isang istatistikal na talahanayan ay isang serye ng mga intersecting na pahalang at patayong mga linya na bumubuo ng mga pahalang na linya at mga graph nang patayo. Ang isang atistic na talahanayan ay naglalaman ng tatlong uri ng mga heading: pangkalahatan (sinasalamin ang mga nilalaman ng buong talahanayan), itaas (larawan ang nilalaman ng hanay, mga pamagat ng paksa), lateral (mga pamagat ng panaguri).

Ang paksa sa talahanayan ng istatistika ay isang bagay na nailalarawan sa pamamagitan ng mga numero. Ang panaguri ng talahanayan ng istatistika ay bumubuo ng isang sistema ng mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa bagay ng pag-aaral, i.e. paksa ng talahanayan.

Mga panuntunan sa paggawa ng mesa

• 1. Ang talahanayan ay dapat na compact.
• 2. Ang pamagat at pamagat ng kolum, mga linya ay dapat na malinaw, maigsi at may malaking titik.
• 3. Ang impormasyong matatagpuan sa mga hanay ay dapat kumpletuhin na may kabuuang (“kabuuan” o “kabuuan”).
• 4. Sa malalaking talahanayan, kailangang mag-iwan ng puwang sa pagitan ng limang hanay upang mas madaling mabilang.
• 5. Ang mga hanay at linya ay dapat bilangin. Karaniwan ang mga hanay ng paksa ay ipinahiwatig ng malalaking titik ng alpabeto, at ang panaguri sa pamamagitan ng mga numero sa pataas na pagkakasunud-sunod.
• 6. Kinakailangang ayusin ang impormasyon nang sunud-sunod.
• 7. Para sa maginhawang trabaho sa digital na materyal, ang mga numero sa mga hanay ay dapat na nakasulat sa ilalim ng isa, na nagmamasid sa mga yunit.
• 8. Kung magkakaroon ng karagdagang impormasyon ang data, dapat magbigay ng tala sa talahanayan.
• 9. Dapat laging sarado ang mesa.

Mayroong mga sumusunod na uri ng mga talahanayan:

1. Mga simpleng talahanayan, sa paksa kung saan walang pagpapangkat, ngunit isang listahan ng mga yunit ng teritoryo, mga yunit ng oras, o ilang iba pang listahan ay ibinigay. Ang ganitong mga talahanayan ay ang pinakalawak na ginagamit. (halimbawa talahanayan 1)

Talahanayan 1 Probisyon ng populasyon ng Russian Federation na may pangangalagang medikal

2. Group table kung saan ang bagay na pinag-aaralan ay hinati sa paksa sa mga pangkat ayon sa isa o ibang katangian. (halimbawang talahanayan 2)

data ng pagmamasid sa impormasyon ng istatistika

Talahanayan 2 Ratio ng urban at rural na populasyon sa Russia para sa 1996-1999,%

3. Mga talahanayan ng kumbinasyon, sa paksa kung saan ang isang pagpapangkat ng mga yunit ng populasyon ay ibinibigay ayon sa dalawa o higit pang mga tampok na kinuha sa kumbinasyon. Ang nasabing mga talahanayan ay naglalaman ng mga pangkat na nabuo ayon sa isang katangian, at mga subgroup na nabuo ayon sa isa pang katangian.

Mga legal na istatistika

Paksa, pamamaraan at mga gawain ng mga legal na istatistika

Ang mga istatistika, tulad ng ibang mga agham, ay may sariling paksa at pamamaraan ng kaalaman. Sa kasalukuyang yugto, ang terminong istatistika ay may tatlong magkakaibang kahulugan:

1. mga istatistika ay nauunawaan bilang isang espesyal na sangay ng praktikal na aktibidad ng mga tao, na naglalayong mangolekta, magproseso at mag-analisa ng data na nagpapakilala sa sitwasyong sosyo-ekonomiko ng estado, mga rehiyon nito, mga lugar ng pagpapatupad ng batas, atbp.

2. mga istatistika ito ay isang agham na bumubuo ng mga teoretikal na probisyon at pamamaraan na ginagamit ng istatistikal na kasanayan (ang agham ng istatistika ay umaasa sa mga materyales ng pagsasanay at, pag-generalize ng karanasan ng pagsasanay, bubuo ng mga bagong probisyon).

3. mga istatistika , gaya ng madalas na tinukoy, ito ay mga istatistikal na datos na ipinakita sa mga ulat sa iba't ibang sektor ng ekonomiya, ang mga resulta ng sosyolohikal at kriminolohikal na pananaliksik na inilathala sa mga koleksyon, ang media, na resulta ng gawaing istatistika.

Paksa Ang pag-aaral ng mga legal na istatistika ay isang quantitative na katangian ng mass phenomena at mga proseso ng isang legal na kalikasan na inextricably na nauugnay sa kanilang husay na bahagi.

Sa bawat partikular na kaso bagay ang istatistikal na pananaliksik ay isang tiyak na kabuuang istatistika.

Ang kabuuang istatistika ng pinag-aralan na mga legal na penomena ay maaaring:

Ang populasyon ng bansa, lungsod, nayon, distrito, mga taong nakagawa ng mga pagkakasala, krimen, katotohanan ng mga apela sa mga korte, ang bilang ng mga desisyon na ginawa ng hudikatura at iba pang ahensyang nagpapatupad ng batas, at mga katulad nito.

Sa turn, ang pinag-aralan na populasyon ay maaaring magkaiba sa mga tuntunin ng kasarian, nasyonalidad, lugar ng paninirahan, ang kalubhaan ng krimen na ginawa, ang antas ng pampublikong panganib, ang antas ng kakayahan ng katawan na gumagawa ng desisyon, atbp.

Kaya, halimbawa, kapag nag-account para sa krimen at isang kriminal na rekord sa Russia, ang pinagsama-samang istatistika ay kinabibilangan ng lahat ng mga katotohanan ng paggawa ng mga kilos na ipinagbabawal ng batas kriminal, pati na rin ang mga taong nakagawa ng mga krimen at nasentensiyahan na maghatid ng isang kriminal na pangungusap sa pamamagitan ng hatol ng korte. , at isang hiwalay na krimen o kriminal.

Bilang isang halimbawa ng isang pinagsama-samang istatistika, magbibigay kami ng impormasyon sa pamamahagi ng iba't ibang grupo ng mga krimen sa Russia sa kabuuan at sa mga pederal na distrito (Talahanayan 3.1).

Talahanayan 3.1

Ang antas ng krimen sa mga pederal na distrito ng Russia noong 2002

Upang matukoy ang dami ng mga katangian ng istatistikal na populasyon, ang mga espesyal na pamamaraan ng istatistikal na pananaliksik ay ginagamit.

Ang mga bahagi ng istatistikal na pamamaraan ng pananaliksik ay (Larawan 3.1.)

kanin. 3.1. Mga bahagi ng istatistikal na pamamaraan ng pananaliksik

Sa yugto ng pagmamasid sa istatistika ng masa, batay sa mga binuo na programa at tool (mga tagubilin, mga form, mga talahanayan, atbp.), Ang isang organisadong pang-agham na koleksyon ng impormasyon tungkol sa mga pinag-aralan na proseso o phenomena ng buhay panlipunan ay isinasagawa.

Ang pagpapangkat at pagbubuod ay isinasagawa batay sa datos na nakuha bilang resulta ng istatistikal na pagmamasid. Ang nakolektang materyal ay na-systematize at, bilang panuntunan, nabawasan sa mga istatistikal na talahanayan.

Ang kahulugan at pagsusuri ng mga pangkalahatang tagapagpahiwatig ay ginagawang posible na magtatag ng mga sanhi ng ugnayan ng mga pinag-aralan na phenomena at proseso, upang magbigay ng isang pagtatasa, upang bumalangkas ng mga konklusyon at mungkahi.

Ang mga istatistika sa batayan ng isang sistema ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig ay nagbibigay ng isang dami ng sukat ng istraktura, dami, dinamika at relasyon ng mga phenomena at proseso na pinag-aaralan.

ANG KAHALAGAHAN NG STATISTICAL RECORDING SA MGA GAWAIN SA PAGPAPATUPAD NG BATAS

MGA TAMPOK NG STATISTICAL OBSERVATION SA LOOB NG FRAMEWORK

KASALUKUYANG MGA PROBLEMA NG STATISTICAL

PAGTATALA SA MGA GAWAIN SA PAGPAPATUPAD NG BATAS:

MIGRASYON NG POPULASYON, MGA PROBLEMA NG ACCOUNTING

AT REGULATION

Ngayon, ang malaking bilang ng mga suliraning panlipunan ay nahuhulog sa saklaw ng pagpapatupad ng batas. Ito ay dahil sa katotohanan na sa paglipat sa isang demokratikong lipunan, ang pinaka-epektibong paraan upang malutas ang mga salungatan sa lipunan ay nasa larangan ng batas. Ang globalisasyon ng modernong mundo ay nagpapatindi ng maraming kontradiksyon sa lipunan, at ang kanilang mga aksyon ay umaabot kahit sa mga bansang hindi pa nakatagpo sa kanila.

At sa bagay na ito, dapat tandaan na ngayon para sa Russia ang problema ng pag-regulate ng paglipat ng populasyon, ang kahalagahan kung saan labinlimang hanggang dalawampung taon na ang nakalilipas ay lubos na hindi gaanong mahalaga, ay lubos na nauugnay.

Ang mga proseso ng migrasyon ay maaaring tawaging tagapagpahiwatig ng pag-unlad ng sitwasyon sa lipunan, dahil dito malinaw na nakikita ang reaksyon sa mga pagbabago sa pang-ekonomiya, pampulitika at panlipunang buhay ng estado.

Simula noong Pebrero 2002, ang mga aktibidad sa larangan ng regulasyon ng mga proseso ng paglilipat ay inilipat sa saklaw ng awtoridad ng Ministry of Internal Affairs alinsunod sa Decree of the President of the Russian Federation No. 232 "Sa pagpapabuti ng pangangasiwa ng estado sa ang larangan ng patakaran sa migrasyon” 1 .

Ang mga problema ng migrasyon ay isa sa mga pinaka-kagyatan para sa ngayon sa buong mundo. Ang partikular na pag-aalala ay ang sitwasyon sa larangan ng iligal na paglipat, na, ayon sa mga eksperto, ay gumaganap bilang isa sa mga pandaigdigang phenomena ng modernong internasyonal na buhay.

Halos lahat ng rehiyon sa mundo at maraming estado ay kasangkot sa prosesong ito bilang alinman sa mga bansang pinanggalingan, o mga bansang patutunguhan, o mga bansang may magkahalong daloy. Maaaring magbago ang tungkulin ng mga indibidwal na kalahok. Ngayon, bilang karagdagan sa mga tradisyunal na bansa ng host (USA, Canada, Israel, Australia), maraming mga estado ng Kanlurang Europa ang ganap na tinatangkilik ang katayuang ito, sa mga nakaraang dekada ay sinamahan sila ng mga bansa sa Timog Europa (Italy, Spain, Portugal), gayundin ang dinamikong umuunlad na mga rehiyon ng Asya. Ang lahat ng mga estadong ito ay nasa ilalim ng panggigipit mula sa mga iligal na migrante 2 .

Ang modernong Russia ay maaaring matingnan mula sa tatlong posisyon:

Una, ito ang bansang pinanggalingan (halimbawa, ayon sa ilang mga pagtatantya, humigit-kumulang 1.5–2 milyong tao ang bumiyahe sa ibang bansa para lamang kumita ng pera taun-taon, kung saan 45,800 lamang ang may permit sa pagtatrabaho noong 20001);

Pangalawa, ang teritoryo ng Russian Federation ay ginagamit para sa transit ng mga iligal na migrante (dahil sa katotohanan na ang malalaking seksyon ng hangganan nito ay aktwal na bukas, ang Russia ay malawak na ginagamit ng mga iligal na migrante bilang isang transit na teritoryo. Noong 1997-1999, ang mga empleyado ng serbisyo sa hangganan ng Russia ay pinigil ang 1965 katao (mula sa 1,538 Afghans) sa hangganan ng Kazakhstan at 2,618 sa hangganan ng Ukraine. Noong 1998-2000, 8,928 katao ang pinigil habang sinusubukang pumasok sa Russia at iba pang mga bansa ng Silangang Europa at Gitnang Asya (EECA) na binantayan ng mga guwardiya sa hangganan ng Russia; 6,750 katao ang pinigil habang sinusubukang umalis sa Russia na may mga di-wastong dokumento Humigit-kumulang 150,000 katao na may mga expired na visa ang pinagmulta noong 2000, higit sa isang libong tao ang pinigil na sinusubukang umalis sa Russia na may mga pekeng dokumento. mula sa Turkey, 151 mula sa Sri Lanka, 141 mula sa India at 49 bawat isa mula sa Pakistan at China. nahuli ang humigit-kumulang 400 organisadong grupo ng mga trafficker; noong 1998, 16,200 travel agencies ang pinagmulta (6,300 noong 1999 at 7,100 noong 2000). Noong 1998-2000 kabuuang 70,300 iligal na migrante ang ipinatapon mula sa Russia 2);

Pangatlo, ang Russia ay isang destinasyong bansa para sa mga migrante. Bilang karagdagan sa mga opisyal na nakarehistrong daloy, humigit-kumulang 1.5 milyong migrante - kalahati sa kanila ay mga Chinese at isang malaking bilang ng mga Afghans - ay nanirahan nang ilegal sa Russia. Kasama sa kategoryang ito ang mga migranteng manggagawang Tsino at Vietnamese at mga maliliit na mangangalakal na may mga expired na visa; hanggang sa 60 libong dayuhang estudyante mula sa papaunlad na mga bansa (pangunahin mula sa Afghanistan, Iraq, Cuba, Democratic Republic of Congo, Guinea at Ethiopia) na dumating noong panahon ng Sobyet at hindi umuwi pagkatapos ng graduation; isa pang 9,000 estudyante, karamihan ay mula sa mga bansang Aprikano, na dumating pagkatapos ng 1991 at nanatili nang mas matagal kaysa sa inaasahan; 7 libong labor migrant na may expired na work permit; 4-5 thousand Vietnamese at North Korean contract workers na dumating noong panahon ng Soviet at hindi umalis pagkatapos ng kontrata, asylum seeker, transit migrant at iba pang kategorya ng mga migrante. Tinatayang mahigit 3 milyong manggagawang migrante mula sa mga bansang EECA ang dumating upang magtrabaho sa Russia bawat taon, kung saan 100,000 lamang ang may legal na permit sa pagtatrabaho.

Bilang karagdagan, para sa pagiging epektibo ng pag-aaral ng anumang prosesong panlipunan, kinakailangan upang matukoy hindi lamang ang dami ng bahagi, kundi pati na rin ang mga katangian ng husay na nagpapahintulot sa amin na isaalang-alang ang bagay ng pag-aaral mula sa isang sistematikong pananaw. At una sa lahat, para sa pagsusuri, mahalagang kilalanin ang bahagi ng kadahilanan na tumutukoy sa pag-unlad ng bagay na pinag-aaralan.

Bilang Propesor N.M. Ang Rimashevskaya, ang mga direktang kadahilanan ng internasyonal na paglipat ng populasyon, na nakakaapekto sa intensity nito, ay nabawasan sa apat na grupo:

Mga pagkakaiba sa mga mode ng demograpikong pagpaparami, na nagiging sanhi ng pagtanda ng populasyon sa ilang mga bansa at ang pagbuo ng isang medyo batang istraktura sa iba;

Makabuluhan at patuloy na tumataas na polariseysyon ng mga pamantayan ng pamumuhay, ang paglaki ng mga pagkukulang at pagbubukod sa mga indibidwal na bansa;

Overpopulation ng higit sa lahat atrasadong rehiyon ng mundo;

Mga pagkakaiba sa antas ng trabaho ng populasyon na may kakayahan at pagtaas ng antas ng kawalan ng trabaho, na pangunahing nagiging sanhi ng paglipat ng mga manggagawa 2 .

Ang accounting para sa mga salik na ito ay ginagawang posible na mas epektibong mahulaan ang pag-unlad ng mga proseso ng paglipat sa Russian Federation. Sa karagdagan, ito ay ginagawang posible upang matukoy ang pinaka-kaakit-akit na mga rehiyon para sa iligal na paglipat, na kung saan ay halos hangganan rehiyon (Far Eastern rehiyon, Krasnodar Teritoryo) at industriyalisadong mga sentro (Moscow, Moscow rehiyon, St. Petersburg at Leningrad rehiyon).

Ang pagtantya sa dami ng ilegal na paglipat ay napakahirap. Ang mga resulta ng maraming pag-aaral na isinagawa sa mga nakaraang taon sa loob ng balangkas ng Migration Information Program sa ilalim ng tangkilik ng International Organization for Migration ay pangunahing nakabatay sa mga pamamaraan para sa pag-aaral ng mga hindi direktang katangian at mga pagtatasa ng eksperto.

Ang mga pangunahing mapagkukunan ng impormasyon kapag nagsasagawa ng isang pag-aaral gamit ang paraan ng mga pagtatasa ng eksperto ay ang data na nakolekta ng mga opisyal na istatistika ng estado sa mga hakbang na naglalayong pigilan ang iligal na paglipat.

Ang mga mapagkukunan ng lahat ng kinakailangang impormasyon ay tiyak na mga istruktura ng estado na sinusuri ayon sa mga tagapagpahiwatig ng pagiging epektibo ng kontrol ng mga proseso ng paglipat. Sa pagsasaalang-alang na ito, ang mga sumusunod ay dapat tandaan: ang mga istruktura na nagpapanatili ng mga rekord ng istatistika sa mga lugar na ito ay sa halip ay sarado, at ang mga istatistika ay may likas na departamento, na nagsisilbing isang balakid sa pag-aaral ng mga proseso ng paglipat.

Ang pamamaraan ng departamento para sa pagrehistro ng impormasyon sa larangan ng mga proseso ng paglipat at pagpapanatili ng mga istatistika ay hindi maaaring magbigay ng sapat na pag-unawa sa parehong pangkalahatang sitwasyon sa lipunan sa Russia at ang sitwasyon ng krimen na nauugnay sa paglipat. Maaari mong pag-usapan iyon. na ang accounting ng departamento, ang katangian ng departamento ng mga istatistika ng migration ay humantong sa iba't ibang negatibong phenomena (ang kawalan ng kakayahan na bigyang-priyoridad ang pagpapatupad ng patakaran sa paglilipat at patakarang kriminal, iba't ibang anyo ng mga paglabag sa karapatang pantao, atbp.). Binibigyang-diin ng mga eksperto ang pangangailangang lumikha ng base ng pananaliksik para sa pagbuo ng konsepto ng patakaran sa migrasyon, panlipunan at kriminolohikal na pagsubaybay, at mga gawaing pambatasan.

Ang monopolyo ng agham ng departamento sa larangan ng pagkuha ng kaalaman tungkol sa isang panlipunang bagay tulad ng paglipat, sa pagbuo ng mga panukalang batas at mga programa ng gobyerno ay puno ng malubhang pagkalugi para sa lipunan, dahil ang likas na katangian ng diskarte sa departamento ay batay sa isang tiyak na pagtuon sa pagpapatupad ng mga interes ng korporasyon, paglilingkod sa mga pampulitikang interes ng mga indibidwal na grupong panlipunan, at hindi sa pagbabalangkas at solusyon ng mga tunay na suliraning panlipunan, hindi sa pagkuha ng pundamental, layunin na kaalaman.

Sa kawalan ng isang elemento ng independiyenteng agham, imposibleng bumuo ng mga makabuluhang layunin sa lipunan, matukoy ang mga mekanismo at limitasyon ng aktibidad para sa mga indibidwal na istruktura ng estado, at bumuo ng isang epektibong patakaran sa paglipat.

Upang makabuo ng isang siyentipikong batay sa konsepto ng patakaran sa paglipat, ito ay kinakailangan upang ipakita ito bilang isang kumplikadong aktibidad na binubuo ng tatlong antas: mga pundasyon, mga paksa at mga bagay (mga addressees ng aktibidad).

Kapag bumubuo ng isang patakaran sa paglilipat sa pangkalahatan para sa Russian Federation, gayundin sa isang partikular na rehiyon, kinakailangan upang pag-aralan ang sitwasyon at, sa batayan na ito, iugnay ang lahat ng mga antas na ito. Na knm oorazom. Ito ay kinakailangan hindi lamang upang malaman ang panlipunan at kriminal na sitwasyon sa bansa, rehiyon, upang matukoy ang mga posibleng epektibong paksa ng aktibidad, ngunit din upang makilala ang mga addressees - mga potensyal na mamimili ng mga resulta ng aktibidad. Bilang karagdagan, kinakailangan upang maunawaan ang mga posibilidad, direksyon, diskarte ng mga aktibidad ng iba't ibang mga aktor, pati na rin ang mga posibilidad ng pakikipag-ugnayan sa pagitan nila.

Upang mahulaan ang pag-unlad ng sitwasyon ng paglipat sa Russia, ang proseso ng pananaliksik ay dapat isama bilang mga paksa ang parehong mga katawan na direktang kumokontrol sa lugar na ito at ang mga istruktura na sa yugtong ito ay nasa pinaka-maginhawang posisyon para sa pananaliksik.

Kaya. sikat na Amerikanong siyentipiko na si D.T. Campbell. itinuturo na "sa kaso ng pagsasaliksik ng aksyon, mayroong ilang iba pang nauugnay na grupo ng mga hindi propesyonal na tagamasid, mga taong nasa isang posisyon na maginhawa para sa pagmamasid, na hindi pangkaraniwan para sa iba pang mga tungkulin sa lipunan. Kabilang dito ang mga senior staff ng programa at ang mga grupo ng mga mamamayan na palaging nakikipag-ugnayan sa mga taong nakakaranas ng mga epekto ng programa "". Sa aming kaso, kasama ang mga espesyalista mula sa Ministry of Foreign Affairs. FSB (sa mga tuntunin ng kontrol sa hangganan ), ang Ministry of Internal Affairs. ay dapat isaalang-alang bilang posibleng mga eksperto, kinatawan ng mga etnikong diasporas, pampublikong asosasyon ng isang pambansa, relihiyosong kalikasan. posisyon para sa pagmamasid.

Ang programa para sa pag-aaral ng estado ng iligal na paglipat at ang mga uso sa karagdagang pag-unlad nito ay dapat magsama ng dalawang antas, kung magkaugnay lamang ang mga ito, ang mga resulta ay maaaring maging wasto.

Kaya, mula sa punto ng view ng pag-aaral ng mga opisyal na istatistika, kinakailangang isama ang mga kinatawan ng Ministry of Foreign Affairs sa pagsubaybay. FSB at MVD.

Sa proseso ng pag-aaral ng sitwasyong panlipunan, bilang karagdagan sa mga espesyalista mula sa mga katawan ng estado ng sistema ng pagpapatupad ng batas, ang mga eksperto sa larangan ng panlipunang proteksyon, pangangalaga sa kalusugan, trabaho, edukasyon, pati na rin ang mga kinatawan ng mga pampublikong asosasyon ng isang dayuhang kalikasan ay dapat na kasama.

Kaya, ang algorithm ng pananaliksik ay dapat magsama ng dalawang diskarte. Ang una ay dapat na magsagawa ng isang survey ng mga eksperto mula sa mga ahensyang nagpapatupad ng batas at ang Ministri ng Ugnayang Panlabas, mga awtoridad ng pederal at munisipyo, na dapat bigyan ng istatistikal na data nang hindi bababa sa tatlong taon para sa pagsusuri sa mga sumusunod na lugar:

Impormasyon tungkol sa mga pagtanggi na mag-isyu ng mga entry visa at ang bilang ng mga dayuhan na hindi pinahihintulutan sa bansa (pangunahin dahil sa hindi wastong pagpapatupad ng mga dokumento sa pagpasok, kanilang kawalan o isang pagtatangka na pumasok na may hindi wasto, peke o mga dokumento ng ibang tao);

Bilang ng mga taong inaresto o pinigil sa hangganan habang sinusubukang tumawid dito nang ilegal (karamihan ay biktima ng migrant smuggling);

Impormasyon tungkol sa mga deportasyon, i.e. sa bilang ng mga taong sapilitang pinaalis sa bansa;

Ang bilang ng mga taong pinigil at inusig dahil sa paglabag sa rehimeng pasaporte at visa.

Ang resulta ay isang buod na opinyon ng isang pangkat ng mga eksperto sa likas na katangian ng opisyal na nakarehistrong iligal na paglipat at, batay sa magagamit na data, sa pagiging epektibo ng mga istrukturang kasangkot sa regulasyon ng lugar na ito, sa isang posibleng hindi naitala na bahagi ng iligal na paglipat sa Russia.

Kasama sa pangalawang direksyon ang pagsasagawa ng mga survey at pagtatanong sa mga kinatawan ng mga pampublikong organisasyon ng isang etno-national na karakter, pati na rin ang mga kinatawan ng lokal na populasyon, mga constituent entity ng Russian Federation, na pinaka-kaakit-akit sa mga iligal na migrante, mga negosyante na nagtatrabaho sa konstruksiyon, kalakalan. mga lugar, sa sektor ng serbisyo at libangan.

Ang pangunahing resulta ng direksyon na ito ay dapat na isang listahan ng mga problema na nauugnay sa iligal na paglipat at pagkakaroon ng negatibong konotasyon, pagtaas ng pagkabalisa sa lipunan, pagkagambala sa epektibong gawain ng mga institusyong panlipunan.

MGA PAGSUSULIT para sa Kabanata 3

1. Ang layunin ng kriminolohikal na pananaliksik ay:

a) pagkuha ng iba't ibang datos sa kalagayang panlipunan sa lipunan;

b) pagkuha ng data sa estado ng lipunan at estado mula sa pananaw ng pag-aaral ng krimen;

c) pagkuha ng anumang data tungkol sa lipunan.

2. Ang programa sa pagsasaliksik ng kriminolohiya ay:

a) isang hanay ng mga pamamaraan na kinakailangan upang makamit ang layunin ng pag-aaral;

b) mga pamamaraan at kasangkapan para sa kriminolohikal na pananaliksik:

c) ang pagkakasunud-sunod ng mga aksyon, pamamaraan at ilang mga yugto at yugto ng pananaliksik na kriminolohiya. 3. Ang layunin ng kriminolohikal na pananaliksik ay:

isang krimen;

b) mga pangkat panlipunan ng populasyon;

c) ang kalagayang panlipunan sa rehiyon.

4. Ang regulasyon ng mga proseso ng paglipat ay isa sa mga lugar ng aktibidad:

a) estado;

b) ang internasyonal na pamayanan;

c) Ministry of Internal Affairs ng Russian Federation.

5. Para sa isang mas mahusay na istatistikal na rekord ng mga daloy ng paglipat, kailangan munang:

kabilang ang regulasyon ng mga proseso ng paglipat;

b) pagbuo ng isang pinag-isang patakaran sa paglipat ng estado;

c) pagtaas ng aktibidad ng mga serbisyo ng milisya.

6. Sa mga korte, ang mga pangunahing rekord ng istatistika ay:

a) mga statistical card;

b) mga journal sa accounting;

c) mga estadistika na anyo.

7. Sa mga opisina ng notaryo, ang mga pangunahing rekord ng istatistika ay:

a) mga istatistikal na anyo;

b) mga rehistro (listahan);

c) mga rehistro.

8. Ang pag-uulat ng istatistika sa Department of Internal Affairs ay:

a) mga istatistikal na anyo;

b) isang sistema ng mga statistical card, journal at rehistro;

c) mga estadistika na anyo.

9. Ang mga tanggapan ng pagpapatala ng sibil (mga tanggapan ng pagpapatala ng sibil) ay nagsasagawa ng statistical accounting gamit ang:

a) mga gawain sa pagpaparehistro;

b) mga statistical card;

c) mga rehistro.

10. Upang isaalang-alang ang mga aktibidad ng bar upang itaguyod ang proteksyon ng mga karapatan at lehitimong interes ng mga mamamayan sa pangangasiwa ng hustisya, ang mga sumusunod ay ginagamit:

a) mga kard sa pagpaparehistro;

b) mga journal sa accounting;

c) mga rehistro.

AT TECHNIQUE

Upang ang impormasyong nakuha tungkol sa bawat yunit ng obserbasyon ay magamit upang makilala ang populasyon na pinag-aaralan sa kabuuan, dapat silang maproseso, sistematiko, kalkulahin at ibuod ayon sa siyensya.

Ang buod ng istatistika ay isang sistematisasyon at pagkalkula ng pang-agham at pangkalahatang buod ng istatistikal na data.

Ang layunin ng buod ay pagsama-samahin ang mga materyales ng istatistikal na obserbasyon at makakuha ng mga pangkalahatang istatistikal na tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa kakanyahan ng socio-economic phenomena o mga proseso na nagpapakita ng ilang mga istatistikal na pattern.

Ang isang buod ng istatistikal na data ay isinasagawa ayon sa isang pre-compiled na programa, ang nilalaman nito ay tinutukoy ng mga layunin ng pag-aaral. Ang programa ay dapat maglaman ng isang listahan ng mga bagay at mga tagapagpahiwatig para sa pag-aaral ng kababalaghan sa ilalim ng pag-aaral, ang pagpili ng mga tampok ng pagpapangkat. Ang programa ay dapat magbigay ng isang sistema ng mga layout ng talahanayan kung saan ang mga bagay, grupo at mga subgroup ay nakalista sa isang tiyak na pagkakasunud-sunod at ang pangwakas at intermediate na mga tagapagpahiwatig na kinakailangan para sa kanilang paglalarawan.

Ayon sa pamamaraan ng pagpapatupad, ang buod ay maaaring gawin nang manu-mano at mekanisado.

Ayon sa organisasyon ng trabaho, ang sentralisadong at desentralisadong mga ulat ay nakikilala (Larawan 4.1.1).

Sa isang sentralisadong buod, ang mga materyales sa pagmamasid ay puro sa isang sentral na katawan (halimbawa, sa Federal State Statistics Service ng Russian Federation (dating Goskomstat), at sa kaso ng mga istatistika ng departamento, ang SIC ng Ministry of Internal Affairs ng Russia ).

kanin. 11. Buod ng istatistika

Buod sa malawak na kahulugan

Buod sa makitid na kahulugan

Sa isang desentralisadong buod, ang generalization ng nakolektang impormasyon ay isinasagawa sa lupa - sa distrito, lungsod, rehiyonal, teritoryal na mga estadistika na katawan ayon sa isang solong plano. Ang mga resulta ng buod ay inilipat na sa mas mataas na katawan ng istatistika para sa kanilang karagdagang paglalahat.

Bilang karagdagan, mayroong isang buod sa isang makitid na kahulugan, na isang bilang (summation) ng data sa bilang ng mga yunit ng populasyon at ang halaga ng kanilang mga tampok. Ang ganitong buod ay kilala rin bilang isang simpleng buod.

Ang isang kumplikadong buod, o isang buod sa pinakamalawak na kahulugan, ay isang paraan ng siyentipikong pagproseso ng pangunahing istatistikal na impormasyon, kabilang ang pagpapangkat ng mga phenomena na pinag-aaralan, pagkuha ng isang sistema ng mga tagapagpahiwatig upang makilala ang mga tipikal na grupo at mga subgroup, pagkalkula ng pangkat at pangkalahatang mga resulta, tabular at graphic na disenyo ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig.

MULA SA KAHALAGAHAN AT MGA URI NG MGA GROUPING

Ang pagbubuod at pagpapangkat ay magkakaugnay na proseso ng istatistikal na pag-aaral ng mga obserbasyon ng masa. Kung walang buod, imposibleng gumawa ng isang pagpapangkat; ang isang buod na walang pagpapangkat ay hindi nagpapahintulot sa isa na iisa ang mga katangian ng mga indibidwal na uri ng mga phenomena, upang maitatag ang mga pattern ng pinag-aralan na mga phenomena at ang mga relasyon sa pagitan nila.

Pagpapangkat ng istatistika(Larawan 12) ay isang proseso ng paghahati ng isang kumplikadong mass phenomenon sa mga homogenous na grupo ayon sa ilang mahahalagang katangian upang matukoy ang mga uri ng phenomena, pag-aralan ang istraktura at pag-aralan ang kanilang estado, pag-unlad at mga relasyon. Kasabay nito, ito rin ay isang paraan ng pagsasama-sama ng mga yunit ng populasyon sa mga homogenous na grupo, ayon sa kung saan ang mga istatistikal na tagapagpahiwatig ay tinutukoy.

Ang katangiang pinagbabatayan ng pagpapangkat ay tinatawag na pagpapangkat na katangian, o ang batayan ng pagpapangkat.

kanin. 12. Pagpapangkat ng istatistika

Nakagrupong tanda - ito ay isang natatanging tampok na likas sa yunit ng istatistikal na populasyon, sa batayan kung saan ang mga hiwalay na grupo ay binuo.

Ang lahat ng mga palatandaan ay nahahati sa attributive (qualitative) at quantitative.

Attributive, o qualitative, signs ay maaari lamang ipahayag sa pamamagitan ng discrete indicators sa anyo ng text entry. Ang mga halimbawa ng mga katangian ng husay ay maaaring: kasarian, nasyonalidad, bansa, uri ng aktibidad, edukasyon, uri ng aktibidad na kriminal, sangay ng batas, atbp. Ang bilang ng mga posibleng pangkat ay tinutukoy ng bilang ng mga tampok na pinag-aaralan.

Kapag nagpapangkat ayon sa isang quantitative attribute, hindi tulad ng isang qualitative, ang bawat pangkat ay may digital expression at maaaring kumuha ng anumang fractional at integer na mga halaga, iyon ay, ito ay isang patuloy na pagbabago ng halaga. Kabilang sa mga katangiang ito ng pagpapangkat, halimbawa, edad, karanasan sa trabaho, produksyon o pagkonsumo ng mga produkto, produktibidad, mga lugar na inihasik, atbp. Sa mesa. Ang 4.2.1 ay nagpapakita ng mga katangian ng pagpapangkat ng husay - mga elemento ng mga krimen laban sa buhay at kalusugan sa mga pederal na distrito ng Russian Federation.

1. Ang paksa ng estadistika bilang isang agham panlipunan.
2. Paksa, mga baseng pamamaraan at pamamaraan ng mga legal na istatistika.
3. Mga legal na istatistika at mga pangunahing sangay nito.
4. Ang halaga ng accounting at statistics sa buhay ng lipunan.
5. Ang konsepto ng statistical series, ang kanilang mga uri.
6. Pagbabago ng mga dynamic na serye (pagpapalaki ng mga agwat,
pagpapakinis, pagsasara ng dynamic na hanay).
7. Ang konsepto ng statistical observation.
8. Mga uri ng istatistikal na pagmamasid.
9. Pangkalahatang konsepto ng teorya ng posibilidad. Ang batas ng malalaking numero.
10. Ang konsepto ng statistical grouping.
11. Selective observation at ang mga pangunahing kategorya nito.
12. Buod ng istatistika at mga talahanayan ng istatistika. Mga uri ng istatistika
mga mesa.
13. Mga pamamaraan para sa pagpili ng mga yunit sa sample.
14. Ang pangkalahatang konsepto ng pagkakamali ng pagiging kinatawan (mula sa fr. .
15. Graphical na representasyon ng istatistikal na data.
16. Mga anyo ng statistical accounting sa mga katawan ng Ministry of Internal Affairs, korte at opisina ng tagausig.
17. Mga anyo ng istatistikal na pag-uulat sa mga katawan ng Ministry of Internal Affairs, korte at opisina ng tagausig. labing-walo.
18. Ang konsepto at mga gawain ng istatistikal na pagsusuri.
19. Pagsusuri ng istatistika ng mga aktibidad ng mga ahensyang nagpapatupad ng batas
(pangunahing direksyon).
20. Statistical analysis ng krimen (pangkalahatang direksyon).
21. Average na mga halaga. Pangkalahatang katangian at mga panuntunan sa pag-aanak.
22. Arithmetic mean (simple at may timbang).
23. Mode at median.
24. Relatibong mga halaga ng intensity. Rate ng krimen. Ang koepisyent ng pagkatalo ng kriminal.
25. Mga kamag-anak na halaga ng istraktura ng populasyon.
26. Mga kamag-anak na halaga ng dinamika. Mga pangunahing at mahalagang paraan upang
pagkalkula.
27. Mga kamag-anak na halaga ng pagpapatupad ng plano. Rate ng clearance
mga krimen.
28. Mga gawain at uri ng generalization ng hudisyal na kasanayan.
29. Mga pamamaraan at pamamaraan ng pagsusuri sa istatistika.
30. Interpolation, extrapolation at pagtataya.
31. Mga tagapagpahiwatig ng serye ng oras.
32. Pangkalahatang posisyon sa mga regularidad at mga uri nito.
33. Regularidad ng istatistika at mga tampok nito.
34. Mga yugto ng pagmamasid sa istatistika.
35. Ang programa ng statistical observation.
36. Functional at correlation links.
37. Pangunahing pagpapangkat. Mga panuntunan para sa pagbuo ng mga grupo at pagitan ng mga grupo.
38. Mga uri ng istatistikal na pagpapangkat. pangalawang pangkat.
39. Mga hanay ng pamamahagi.
40. Katamtamang progresibo.
41. Mga tagapagpahiwatig ng pagkakaiba-iba. Mga pamamaraan para sa pagkalkula ng mga tagapagpahiwatig ng pagkakaiba-iba.
42. Mga kondisyon para sa tamang pagbuo ng time series.
43. Ang konsepto at mga uri ng mga indeks.
44. Mga tampok ng paggamit ng mga indeks sa mga legal na istatistika.
45. Modernong organisasyon ng mga istatistika sa Russian Federation at ang mga pangunahing gawain.
46. ​​​​Mga pangkalahatang katangian ng mga istatistika ng kriminolohiya sa mundo.
47. Pagtataya at pagtataya ng krimen sa Russia.
48. Pagtataya ng krimen sa mundo.
49. Ang konsepto ng mga kamag-anak na halaga. Ang paggamit ng mga kamag-anak na halaga sa
mga legal na istatistika.
50. Ang paggamit ng mga average sa mga legal na istatistika.

1. Paksa at pamamaraan ng istatistikal na agham.

Ang paksa ng mga istatistika ay ang dami ng mga katangian ng mass phenomena at mga proseso ng interes ng mananaliksik upang matukoy ang kanilang kwalitatibong pagka-orihinal at mga nakatagong pattern. Ang dami at kalidad ay lumalabas sa mga istatistika bilang dalawang panig ng pareho. Ang dami ay isang sukatan ng mga bagay at kababalaghan, na ipinahayag gamit ang ilang mga yunit ng pagsukat at istatistikal na tagapagpahiwatig. Ang dami sa mga istatistika ay palaging may katiyakang husay. Ang kalidad ay ang mga katangian ng mga bagay at phenomena, na ipinahayag sa panlipunang katiyakan na likas sa pagkakaroon ng isang bagay o kababalaghan, na may kaugnayan kung saan ang bagay ng pag-aaral ay tiyak na ito, at hindi isa pa. Upang pag-aralan ang paksa nito, ang mga istatistika ay bubuo at naglalapat ng iba't ibang mga pamamaraan, ang kabuuan nito ay bumubuo ng isang istatistikal na pamamaraan. Ang aplikasyon at istatistikal na pag-aaral ng mga partikular na pamamaraan ay paunang natukoy ng mga gawaing itinakda para dito at depende sa likas na katangian ng paunang impormasyon.

Ang pangkalahatang batayan para sa pagbuo at aplikasyon ng istatistikal na pamamaraan ay ang mga prinsipyo ng dialectical na diskarte sa pag-aaral ng mga phenomena ng buhay panlipunan. Ang pinakamahalagang probisyon ng dialectical na paraan ng katalusan ay ang pagsasaalang-alang sa hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan sa pag-unlad, ang paggalaw mula sa paglitaw hanggang sa pagkawala. Pinag-aaralan ng mga istatistika ang dynamics ng social phenomena sa kanilang historical conditioning.

Ang mga istatistika ay batay sa diyalektikong mga kategorya ng hindi sinasadya at kinakailangan, ang indibidwal at ang masa, ang indibidwal at ang pangkalahatan.

Paraan ng Istatistika - ito ay isang hanay ng mga tiyak na pamamaraan at pamamaraan para sa pag-aaral ng mass phenomena, ang pangunahing kung saan ay: ang paraan ng statistical observation; paraan ng istatistikal na buod at pagpapangkat; paraan ng pagkuha ng generalizing indicator; paraan ng pagsusuri sa istatistika.

Mga Obserbasyon sa Istatistika - pagpaparehistro ng masa ng mga katotohanan ng hindi pangkaraniwang bagay ng interes sa amin alinsunod sa programa ng statistical observation. Kasabay nito, ang programa ng statistical observation ay nauunawaan bilang isang listahan ng mga palatandaan at isyu kung saan isinasagawa ang pag-aaral ng hindi pangkaraniwang bagay na ito.

Buod ng istatistika - ito ay isang pagbubuod ng mga resulta ng istatistikal na pagmamasid, pagkalkula ng pangkat at pangkalahatang mga resulta ng pagmamasid.

Pagpapangkat ng istatistika - paghihiwalay ng mga yunit ng populasyon ayon sa magkakatulad na katangian.

Derivation ng generalizing indicators - ito ang kalkulasyon (pagkalkula) ng iba't ibang uri ng quantitative indicator alinsunod sa mga binuong pamamaraan ng isang matematikal at istatistikal na kalikasan.

Sa ilalim ng statistical analysis ay tumutukoy sa isang siyentipikong batay sa interpretasyon (interpretasyon) ng ganap at pangkalahatang mga tagapagpahiwatig na nakuha sa kurso ng isang istatistikal na pag-aaral, ang derivation ng bago o ang pahayag ng mga kilalang pattern.

Kasama ng metodolohiya, ginagamit din ng pamamaraan ng istatistika ang metodolohiya ng pananaliksik.

Pamamaraan ng pananaliksik - ito ay isang hanay ng mga taktika at pamamaraan para sa pinakaangkop na pananaliksik. Sa larangan ng pangkalahatang teorya ng mga istatistika at, nang naaayon, sa mga ligal na istatistika, ang pinaka-binuo na mga pamamaraan at pamamaraan para sa pagpapatupad ng istatistikal na pagmamasid, ang pagkalkula ng ilang mga pangkalahatang tagapagpahiwatig, mga talahanayan ng istatistika at mga graph, mga pagpapangkat at muling pagpapangkat, atbp.

2. Paksa at pamamaraan ng mga legal na istatistika.

Ang mga legal na istatistika ay isa sa mga sangay ng istatistikal na agham. Sa pre-revolutionary Russia, tinawag itong judicial o criminal statistics. Sa ibang bansa - madalas na mga istatistika ng moral. Pagkatapos ng Rebolusyong Oktubre, noong 1918, nabuo ang isang departamento ng estadistika ng moral bilang bahagi ng Central Statistical Bureau, na kalaunan ay pinalitan ng pangalan ang departamento ng mga anomalyang panlipunan. Noong kalagitnaan ng 1920s, bumalik ang departamento sa orihinal nitong pangalan - ang Departamento ng Moral Statistics. Gayunpaman, noong 1930 ay ipinagbawal ang gawain sa mga istatistika ng moral. Noong 1988, alinsunod sa resolusyon ng Komite Sentral ng CPSU "Sa pagtaas ng papel ng Marxist-Leninist na sosyolohiya sa paglutas ng mga pangunahing problemang panlipunan ng lipunang Sobyet", muling nilikha ang Kagawaran ng Moral Statistics bilang bahagi ng Komite ng Estado ng USSR.

Paksa ng mga legal na istatistika : ang pag-aaral ng mga quantitative na katangian ng mass legal at imoral na mga pagpapakita at proseso, na naglalayong kilalanin ang kanilang qualitative originality at hidden patterns. Paraan ng mga legal na istatistika : ito ay isang hanay ng mga tiyak na diskarte at pamamaraan para sa pag-aaral ng mass phenomena, ibig sabihin, statistical observation, statistical summaries at groupings, pagkalkula ng generalizing indicators at statistical analysis.

Ang paksa ng administratibo at legal na mga istatistika ay, ayon sa pagkakabanggit, mga pattern ng istatistika na nagpapakilala sa paggalaw ng mga paglabag sa administratibo, mga taong nakagawa ng mga pagkakasala na ito, at mga hakbang na administratibo na inilapat sa mga lumalabag. Ang mga nauugnay na istatistikal na porma sa mga katotohanang ito ay pinupunan ng mga awtoridad na naglalapat ng mga hakbang na administratibo sa mga lumalabag. korte, Ministri ng Panloob na Ugnayang Panloob, pulisya ng trapiko, iba't ibang uri ng inspeksyon, pangangasiwa ng mga negosyo at institusyong nagrerehistro ng mga paglabag sa disiplina at mga parusa.

Ang mga pangunahing gawain ng mga ligal na istatistika ay ang mga sumusunod:

Ang pag-aaral ng mga indicator at pattern na nagpapakilala sa istruktura, dinamika at pangkalahatang estado ng krimen at mga pagkakasala;
- pagkilala sa mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa mga sanhi at kundisyon na nag-aambag sa paggawa ng mga krimen, pagkakasala;

Ang pag-aaral, sa tulong ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig, ng mga tampok at pattern na nagpapakilala sa personalidad ng nagkasala;

Pagsusuri ng mga quantitative na katangian ng gawaing isinagawa sa bansa sa mga tuntunin ng pagtiyak ng batas at kaayusan,
- istatistikal na pag-aaral na may layuning ihambing at gamitin ang positibong karanasan sa larangan ng pagpapalakas ng batas at kaayusan sa ibang mga bansa.

3. Mga legal na istatistika at mga pangunahing sangay nito.

Ang mga legal na istatistika alinsunod sa tatlong sangay ng batas ay nahahati sa tatlong pangunahing sangay: batas kriminal, batas sibil at batas administratibo.

Ang paksa ng mga istatistika ng batas ng kriminal ay mga pattern ng istatistika na nagpapakilala sa mga paggalaw, una, krimen sa lahat ng mga pagpapakita nito, pangalawa, mga kriminal at, pangatlo, mga parusa at iba pang mga hakbang na inilalapat sa mga taong nakagawa ng mga krimen.

Ang isang mas tiyak na paglalarawan ng mga palatandaan kung saan pinag-aaralan ang krimen ay ibinibigay ng Form No. 1, isang solong istatistikal na card para sa nakitang krimen, na ginagamit ng mga awtoridad sa pagsisiyasat para sa istatistikal na pagtatala ng mga krimen. Ang isang detalyadong paglalarawan ng pagkakakilanlan ng nagkasala ay ibinibigay sa form No. 2 (isang solong statistical card para sa taong gumawa ng krimen).

Matapos ipahayag ang pangungusap, depende sa uri ng parusa, ang mga nahatulan ay naitala sa mga istatistika ng pagpapatupad ng mga pangungusap. Ang paksa ng mga istatistika ng batas sibil ay: mga paghahabol - mga nagsasakdal at mga nasasakdal - mga desisyon sa mga paghahabol. Ang lahat ng pangunahing impormasyon tungkol dito ay makikita sa kaukulang mga form card na pinunan ng mga hukom pagkatapos isaalang-alang ang bawat kasong sibil.

Ang paksa ng administratibo at legal na istatistika ay, ayon sa pagkakabanggit, mga pattern ng istatistika na nagpapakilala sa paggalaw ng mga paglabag sa administratibo, mga taong nakagawa ng mga pagkakasala na ito, at mga hakbang na administratibo na inilapat sa mga lumalabag. Ang mga nauugnay na istatistikal na porma sa mga katotohanang ito ay pinupunan ng mga awtoridad na naglalapat ng mga hakbang na administratibo sa mga lumalabag. Ang mga kaugnay na istatistikal na porma sa mga katotohanang ito ay pinupunan ng mga katawan na nag-aaplay ng mga hakbang na administratibo: mga korte, Ministry of Internal Affairs, pulisya ng trapiko, iba't ibang uri ng inspeksyon

pangangasiwa ng mga negosyo at institusyon, pagrerehistro ng mga paglabag sa disiplina at mga parusa.

Bagama't ang itinuturing na mga sangay ng mga legal na istatistika ay sumasaklaw sa medyo malawak na hanay ng mga isyu, marami silang napalampas. Kaya, upang bumuo ng mga istatistika ng moral bilang isang pinag-isang sistema ng suporta sa impormasyon para sa agham para sa pag-aaral at pag-iwas sa mga antisocial phenomena, iminungkahi na isama ang mga istatistika ng biktima, mga istatistika ng mga imoral na pagkakasala, mga istatistika ng estado-legal at internasyonal-legal, mga istatistika ng menor de edad bilang mga independiyenteng seksyon.

4. Ang kahalagahan ng accounting at statistics sa buhay ng lipunan

Sa modernong mga kondisyon, tatlong pangunahing accounting ang ginagamit: accounting operational at statistical.

Ang mga average na halaga, pati na rin ang mga kamag-anak, ay isang uri ng mga pangkalahatang tagapagpahiwatig.

Gayunpaman, hindi tulad ng mga kamag-anak na halaga, kinikilala nila ang hindi pangkaraniwang bagay ng interes sa amin hindi sa mga tuntunin ng kalidad, ngunit sa mga tuntunin ng dami, at ipinahayag sa pamamagitan ng pinangalanan, hindi abstract na mga numero.

Halimbawa, ang karaniwang sentensiya para sa mga napatunayang nagkasala ng pagpatay dahil sa paninibugho ay 10 taon; ang average na pag-asa sa buhay para sa mga lalaki sa Russia noong 1994 ay 57.3 taon, para sa mga kababaihan - 71.1 taon; ang average na buwanang pensiyon para sa mga pensiyonado ng rehiyon ng Tomsk noong 1996 ay 206,794 rubles, noong 1997 - 243,551 rubles. atbp. Ang mga ganitong halimbawa ay maaaring banggitin hangga't gusto mo, na nagpapahiwatig ng malawak na paggamit ng mga average. Kasabay nito, dapat palaging tandaan na ang mga average na halaga ay nagbibigay ng isang tamang ideya ng kababalaghan sa ilalim ng pag-aaral lamang kapag sila ay ginagamit upang makilala ang mga qualitatively homogenous na mga grupo.

Sa pagsasaalang-alang na ito, ang pinakamahalagang kondisyon para sa pagkuha ng maaasahan at maaasahang mga average na halaga ay ang mga halagang ito ay dapat kalkulahin lamang batay sa mga paunang pagpapangkat na pinatunayan ng siyensya.

Ang pagkabigong sumunod sa kundisyong ito ay maaaring humantong sa mga maling konklusyon o katawa-tawa na pag-usisa kung, halimbawa, pagsasamahin natin ang tinatawag na "mga bagong Ruso" at mga semi-poor na pensiyonado sa isang hanay, at pagkatapos ay kalkulahin ang kanilang average na taunang kita.

Sa mga legal na istatistika, ang mga average na halaga ay mas madalas na ginagamit upang makilala ang average na laki ng isang claim, ang average na oras para sa pagsasaalang-alang ng isang partikular na kategorya ng mga kaso, ang average na halaga ng pinsala, ang average na workload ng mga investigator at hukom, ang average na edad. ng mga nahatulan, atbp. Ayon sa kanilang nilalaman at paraan ng pagkalkula, ang mga average na halaga ay nahahati sa ilang uri: arithmetic mean (simple at weighted);

Mga katamtamang istruktura (mode at median);

Progressive mean at iba pa (hal. geometric mean, harmonic mean).

22. Arithmetic mean.

Ang arithmetic mean ay ang pinakakaraniwang uri ng average. Ito ay may dalawang uri: simpleng arithmetic average at weighted arithmetic average.

Ang simpleng arithmetic mean ay ang quotient ng paghahati ng kabuuan ng mga dami sa kanilang numero. Ang weighted arithmetic mean ay ginagamit sa mga kaso kung saan ang mga halaga ng mga tampok ay paulit-ulit nang maraming beses. Halimbawa, sa lungsod, 12 kriminal na kaso bawat buwan ang isinasaalang-alang hindi ng isa, ngunit ng 10 imbestigador, 10 kriminal na kaso ng 18 imbestigador, 5 sa 18 kaso, at 7 investigator sa 8 kaso. Sa madaling salita, ang weighted arithmetic mean ay ang quotient ng paghahati sa kabuuan ng mga produkto ng bawat feature value sa bilang ng mga unit na may ganitong value, sa kabuuang bilang ng mga unit ng populasyon.

Minsan ang halaga ng isang tanda ay ipinahayag hindi bilang isang tiyak na numero, ngunit bilang isang pagitan "mula - hanggang".

Sa kasong ito, kailangan mo munang matukoy ang mga sentro ng mga pagitan (bilang ang ibig sabihin ng aritmetika ng pagitan), at pagkatapos ay gumawa ng mga kalkulasyon.

23. Mode at median.

Ang mode at median ay ang pinakasimpleng uri ng mga average na hindi nangangailangan ng mga espesyal na kalkulasyon.

Ang mode ay ang halaga (numerical value ng attribute), na kadalasang matatagpuan sa pinag-aralan na populasyon. Halimbawa, 1,000 nahatulang manggagahasa ang ipinamahagi ayon sa edad tulad ng sumusunod:

mula 14 hanggang 20 taong gulang - 650 katao. mula 20 hanggang 30 taong gulang - 250 katao mula 30 hanggang 40 taong gulang - 80 katao. Higit sa 40 taon - 20 tao.

Sa pinag-aralan na populasyon, ang pinakakaraniwan (650) ay ang numerical na halaga ng katangian "mula 14 hanggang 20 taong gulang". Ito ay magiging isang fashion na hindi nangangailangan ng anumang mga espesyal na kalkulasyon.

Ang median ay ang indicator na matatagpuan sa gitna ng tinatawag na ranggo na serye.

Halimbawa, ang mga malawakang kaguluhan (Artikulo 212 ng Kodigo sa Kriminal, bahagi 1) ay maaaring parusahan ng pagkakulong sa loob ng 4 hanggang 10 taon. Ang ranggo na serye, na binuo sa pataas na pagkakasunud-sunod ng sanction na itinakda ng batas na may pagitan ng 1 taon, ay magiging ganito: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Ang median ng sanction sa kasong ito ay maging ang termino ng parusa ng 7 taon, dahil tiyak na ang tagapagpahiwatig na ito ay matatagpuan sa gitna ng ranggo na hilera.

24. Relatibong mga halaga ng intensity. Coefficients.

Ang mga kamag-anak na halaga ay pangkalahatang mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa mga phenomena sa kanilang relasyon sa bawat isa. Ayon sa nilalaman nito, ang mga kamag-anak na halaga ng mga subdivision sa ilang mga uri: ang ratio ng bahagi sa kabuuan (= relatibong intensity); rel na nagpapakilala sa istruktura ng populasyon; dinamika; pagpapatupad ng isang plano; antas at paghahambing na mga relasyon.

Ang ratio ng bahagi sa kabuuan (tumutukoy sa mga yunit ng intensity) - mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa ratio ng magnitude ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan sa bilang ng kapaligiran kung saan umiiral ang hindi pangkaraniwang bagay na ito. Ang mga ito ay kadalasang ginagamit sa mga istatistika ng batas ng kriminal upang makilala ang rate ng krimen-paglaganap ng mga krimen sa ilang mga teritoryo o mga teritoryo ng k-l sa loob ng ilang taon. Kpr \u003d (P / N) * E, kung saan ang P ay ang ganap na bilang ng mga krimen na nagawa, ang N ay ang bilang ng populasyon, ang E ay ang yunit ng kapaligiran ng pamamahagi. Ang prevalence coefficient ay ang ratio ng proporsyon ng mga kriminal ng isang partikular na grupo sa kanilang kabuuang bilang sa proporsyon ng parehong pangkat ng edad sa kabuuang populasyon. Coeff pp: K1 / K2.

25. Mga kamag-anak na halaga ng istraktura ng populasyon.

Ang mga relasyon na nagpapakilala sa istraktura ng populasyon (mga kamag-anak na halaga ng istraktura, mga relasyon sa pamamahagi) ay karaniwang ang mga porsyento ng mga indibidwal na bahagi ng populasyon na pinag-aaralan sa kanilang kabuuan, na kinuha bilang 100.

Ang istruktura ng krimen ay ang ratio o proporsyon ng ilang uri ng krimen sa kabuuan nito.

Ang mga relasyon na nagpapakilala sa istruktura ng populasyon (relasyon sa pamamahagi) ay malawakang ginagamit upang makilala ang mga nahatulan ayon sa kasarian, edad, panlipunan, katayuan sa pag-aasawa, antas ng edukasyon, at iba pang mga katangian.

Para sa kalinawan, ang mga kamag-anak na halaga na nagpapakilala sa istraktura ng populasyon ay madalas na inilalarawan sa anyo ng mga bar o sektor ng mga graph. S=(B/C)*100%.

26. Mga relasyon na nagpapakilala sa dinamika.

Ang mga kamag-anak na halaga ng dinamika ay mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa pagbabago sa oras ng mga phenomena na interesado sa atin. Malawakang ginagamit ang mga ito sa pag-aaral ng dinamika ng krimen o ang dinamika ng ilang uri ng krimen. Ang dinamika ng krimen ay isang pagbabago sa mga pangunahing tagapagpahiwatig nito para sa isang naibigay na tagal ng panahon, ito ay ang paggalaw ng krimen sa direksyon ng paglago, pagbaba o pagpapapanatag nito.

Ang mga kamag-anak na halaga ng dinamika (mga rate ng paglago, mga rate ng pagtanggi) ay kumakatawan sa porsyento ng antas ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan sa petsa ng interes sa amin sa antas na kinuha bilang batayan.

Kaya, ang rate ng paglago (pagbaba) ay tinutukoy ng sumusunod na formula: Trosta \u003d (Level int / Level base) * 100%,

kung saan si Ur. int-level ng interes sa mananaliksik, ibig sabihin, ang numerical na halaga ng phenomenon sa isang tiyak na petsa; Lv. bases - ang numerical value ng phenomenon sa petsang kinuha bilang reference point (base).

Tukuyin ang pangunahing at mahalagang mga rate ng paglago (pagbaba). Kapag ang isa, ang pare-parehong halaga para sa isang tiyak na petsa ay kinuha bilang isang reference point (base), pagkatapos ay ang pangunahing paglago (pagbaba) rate ay nakuha.

Kapag ang halaga ng bawat kasunod na panahon ay inihambing sa nakaraang halaga ng serye, pagkatapos ay makakakuha ako ng isang mahalagang rate ng paglago (pagbaba). Ang mga rate ng paglago ng chain ay kinakalkula sa pamamagitan ng paghahambing ng bawat kasunod na indicator sa nauna (at hindi sa base).

27. Mga kamag-anak na halaga ng pagpapatupad ng plano. Rate ng pagtuklas ng krimen.

Mga kamag-anak na halaga na nagpapakilala sa pagpapatupad ng plano (hanggang sadialect): ang porsyento ng dynamic na pagganap ng ilang trabaho sa nakaplanong (kontraktwal) na obligasyon.

Ang pamamaraan para sa pagkalkula ng mga halagang ito ay napaka-simple: ang plano ay kinuha bilang batayan, at ang aktwal na pagganap ay na-porsyento sa nakaplanong (kontraktwal) na obligasyon. Vplan=(Actual\Plan)*100%.

Ang mga kamag-anak na halaga ng pagpapatupad ng plano (kontrata) ay madalas na ginagamit sa mga istatistika ng ekonomiya, gayunpaman, ang mga opisyal ng pagpapatupad ng batas, mga abogado na nagtatrabaho sa larangan ng ekonomiya, ay madalas na kailangang harapin ang mga ganitong uri ng mga kamag-anak na halaga.

kamag-anak dami degree ay ginagamit upang ihambing ang mga heterogenous na dami na ipinahayag sa iba't ibang mga yunit ng pagsukat.

kamag-anak dami paghahambing ay din ang quotient ng paghahati ng isang dami sa isa pa. Gayunpaman, ang pinaghahambing na dami ay dapat na homogenous (kumpara sa mga ratio ng degree), maihahambing sa nilalaman o sa mga yunit ng pagsukat.

29. Mga pangunahing pamamaraan at pamamaraan ng pagsusuri sa istatistika.

Ang pagtatasa ng istatistika ay batay sa isang napakalaking iba't ibang mga diskarte at pamamaraan para sa pag-aaral ng mga istatistikal na tagapagpahiwatig.

Ang pinakakaraniwang pamamaraan at pamamaraan ng istatistikal na pagsusuri ay ang paraan ng pag-grupo ng mga phenomena na pinag-aaralan ayon sa ilang mga katangian sa qualitatively homogenous species o mga uri (typological, structural, variational, analytical, secondary). Ito ang mga serye ng pamamahagi (attribute at variation), dynamic at parallel series, ito ay mga generalizing indicator (relative at average na mga halaga).

Para sa isang mas malalim at mas komprehensibong pagsusuri, isang malawak na hanay ng iba, mas espesyal na mga diskarte at pamamaraan ang ginagamit. Kaya, halimbawa, kasama ang pangkalahatang koepisyent (crime coefficient), ang magkakaibang mga koepisyent ng paglaganap ng krimen o paghatol para sa iba't ibang rehiyon, sa iba't ibang grupo ng populasyon, sa mga espesyal na paksa ng mga krimen, atbp.

Hindi gaanong madalas, sa pagsusuri ng krimen, ang mga pinaka-kumplikadong pamamaraan tulad ng paraan ng factorial statistical analysis, ang index na paraan ng pagsusuri sa krimen, at iba pa ay ginagamit.

Ang pagtatasa ng istatistika ay madalas na nagsisimula sa pag-aaral ng mga ganap na tagapagpahiwatig ng hindi pangkaraniwang bagay na interesado sa atin.

Pagkatapos nito, kinakailangan, batay sa mga layunin at layunin ng pag-aaral, na hatiin, halimbawa, ang lahat ng nakarehistrong krimen sa mga qualitatively homogenous na grupo o ayon sa uri (pagpatay, panggagahasa, pagnanakaw, pagnanakaw, pagnanakaw, atbp.), o depende sa kalikasan at antas ng mga pampublikong panganib ayon sa mga kategorya (maliit na kalubhaan, katamtaman ang kalubhaan, malala at lalo na malubha), o sa pamamagitan ng iba pang mga palatandaan na interesado sa mananaliksik.

Sa yugtong ito, malawakang ginagamit ang paraan ng pagpapangkat.

Bilang karagdagan sa paraan ng pagpapangkat para sa pagtatatag ng mga ugnayan, koneksyon at regularidad ng mga pinag-aralan na phenomena, ang isang napakahalagang lugar sa mga istatistika ay inookupahan ng mga pangkalahatang tagapagpahiwatig, na nahahati sa mga kamag-anak at average na mga halaga.

Sa mga kamag-anak na halaga sa istatistikal na pagsusuri ng krimen, ang pinaka-tinatanggap na ginagamit ay ang mga kamag-anak na halaga na nailalarawan:

1) ang prevalence o intensity ng phenomenon (halimbawa, ang coefficient

rate ng krimen, coefficient prestporage);

2) ang istraktura ng krimen (ang object ng encroachment, ang layunin na bahagi ng mga krimen, ang mga paksa ng krimen, mga parusa);

3) dinamika.

Ang pagsusuri ng dinamika ay nagsasangkot ng kakayahang gumamit ng mga istatistikal na pamamaraan tulad ng pagkalkula ng ganap na paglago (pagbaba), mga rate ng paglago (pagbaba), mga rate ng paglago at ang halaga ng isang porsyento na pagtaas (pagbaba).

30. Interpolation, extrapolation at pagtataya

Ang interpolation ay isang tinatayang pagkalkula ng nawawalang antas, na nasa loob ng isang ranged dynamic na serye (o sa loob ng homogenous na panahon ng isang oscillating series)

Ang extrapolation ay isang tinatayang pagkalkula ng nawawalang antas, na matatagpuan sa simula o dulo ng ranggo na serye. Sa mga kasong iyon kapag ang isang antas ay matatagpuan sa simula ng serye, ibig sabihin, nakaharap sa nakaraan, ang extrapolation ay tinatawag na retrospective, sa parehong mga kaso kapag ito ay nasa hinaharap, ito ay tinatawag na prospective, o prospective.

Ang interpolation at extrapolation ay kinakailangang nakabatay sa pag-aakalang ang trend (pattern) na natukoy para sa pinag-aralan na yugto ng panahon ay magpapatuloy sa ilang panahon sa hinaharap. Ang mga prognostic na posibilidad ng extrapolation ay batay din dito: ipinapalagay na walang mga pagkabigla na magaganap sa pag-unlad ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, na hindi bababa sa ilang tagal ng panahon ay bubuo ito sa parehong direksyon. Kasabay nito, dahil hindi hihigit o hindi gaanong kumplikadong panlipunang kababalaghan ang maaaring manatiling ganap na hindi nagbabago sa pag-unlad nito, ang naturang pagtataya ay may probabilistikong kalikasan, at ang pagkakamali sa pagtataya sa kasong ito ay magiging katumbas ng error sa extrapolation.

Kapag gumagamit ng extrapolation bilang isang paraan ng pagtataya, kabilang ang mga legal at kriminolohikal na proseso, 2 tanong ang hindi maiiwasang lumabas:

Gaano katagal ang gayong pagtataya? Walang malinaw na sagot dito, ngunit ang pangkalahatang paghatol ay ang mga sumusunod: mas matatag, pare-pareho ang dinamikong serye at ang kababalaghan na nakatago sa likod nito sa kabuuan, mas mahaba (at maaasahan) ang hula at, sa kabaligtaran, ang mas hindi matatag ang serye, ang mas maikli at mas kaunting forecast ay dapat na maaasahan.

Gaano katagal, "malaki" ang dapat na serye ng oras, sa batayan kung saan isinasagawa ang pagtataya ng extrapolation? Sa unang tingin, tila mas mahaba ang nakaraang panahon, mas maaasahan ang hula. Ngunit ito ay hindi palaging ang kaso: ang katotohanan ay na ang mas mahaba ang panahon, mas ang mga kondisyon para sa pagkakaroon ng parehong kababalaghan sa ilalim ng pag-aaral at ang dinamikong serye na sumasalamin dito ay nagbabago. Samakatuwid, ang pangunahing criterion sa pagtukoy sa haba ng paunang dinamikong serye para sa pagtataya ay hindi dapat maging isang pormal na palagay ayon sa prinsipyong "mas marami ang mas mahusay", ngunit ang antas ng katatagan o pagkakaiba-iba ng kapaligiran ng hinulaang kababalaghan at istatistika. serye: mas pare-pareho at matatag ang mga kondisyon, mas mahaba ang orihinal na hilera; mas hindi matatag at nababago ang mga kondisyon, mas maikli dapat ang serye.

Bilang isang pangkalahatang tuntunin, halimbawa, ang mga serye ng oras para sa 5-10 taon ay ginagamit sa criminological forecasting.

31. Mga tagapagpahiwatig ng serye ng oras.

Mayroong ilang mga uri ng mga tagapagpahiwatig na ginagamit upang makilala ang dynamic na serye - ito ay ganap na paglago, rate ng paglago, rate ng paglago, ang ganap na halaga ng isang porsyento na paglago.

Ganap na paglaki - ito ang pagkakaiba sa pagitan ng mga antas (mga tagapagpahiwatig) ng isang bilang ng mga kasunod at nakaraang mga panahon (na may mahalagang paraan ng pagkalkula) o ang pagkakaiba sa pagitan ng antas ng interes sa amin at ang pangunahing antas (na may pangunahing paraan ng pagkalkula). Rate ng paglago - ito ang ratio ng porsyento ng antas (tagapagpahiwatig) ng susunod na panahon sa nauna (na may mahalagang paraan ng pagkalkula). Gamit ang pangunahing paraan ng pagkalkula, ang rate ng paglago ay isang porsyento ng antas ng interes sa amin sa antas na kinuha bilang batayan ng paghahambing. Rate ng pagtaas - ito ang porsyento ng ganap na paglago sa base level (o sa antas ng nakaraang panahon na may mahalagang paraan ng pagkalkula). Ang ganap na halaga ng isang porsyentong pagtaas ay ang quotient ng absolute growth na hinati ng growth rate.

Ang mga rate ng paglago ay maaari ding kalkulahin sa isang mas simpleng paraan (kung alam ang mga rate ng paglago): sapat na upang ibawas ang 100% mula sa tagapagpahiwatig ng rate ng paglago.

32. Pangkalahatang konsepto ng regularidad at mga uri nito.

Ang mga regularidad ay ang pinakamahalaga, kinakailangan, matatag, umuulit sa mga phenomena ng totoong mundo, at sa mga relasyon sa isa't isa.

Isinasaalang-alang ang kanilang pinagmulan, ang mga regularidad ay nahahati sa mga empirikal, na nagpapahayag ng mga koneksyon sa pagitan ng mga makabuluhang naobserbahang katangian ng mga bagay at phenomena (halimbawa, ang batas ng Boyle-Mariatta, atbp.), at mga teoretikal, na naghahayag at nagpapaliwanag ng malalim na koneksyon ng mga proseso at ang mga mekanismo ng kanilang daloy, pangunahin sa batayan ng paglipat mula sa dami ng mga katangian tungo sa husay at lohikal-matematikong pamamaraan ng pananaliksik.

Depende sa saklaw ng pagkilos, ang mga regularidad ay nahahati sa pangkalahatan, o pangkalahatan, at tiyak. Kasama sa una ang mga batas ng kalikasan gaya ng batas ng konserbasyon at pagbabago ng enerhiya, ang batas ng unibersal na grabitasyon, ang mga batas ng materyalistikong dialectics, at iba pa. Ang pangalawa - mga batas na nauugnay sa isa o isa pang tiyak na anyo ng paggalaw ng bagay o mga globo ng katotohanan - biological, sikolohikal, pang-ekonomiya, atbp.

Mula sa punto ng view ng kalubhaan ng pagpapasiya, mga relasyon ng sanhi at epekto, ang mga regularidad ay nahahati sa dynamic at istatistika.

Ang mga dynamic na pattern ay mga pattern na nagpapahayag ng isang mahigpit na kinakailangang sanhi ng relasyon, kung saan ang relasyon sa pagitan ng sanhi at epekto ay hindi malabo, mahigpit na tinutukoy. Halimbawa, ang batas ng Archimedes ay maaaring masubaybayan sa isang libong bagay na nahuhulog sa isang likido, at sa ilang isang bagay.

Ang mga pattern ng istatistika ay ang mga pattern na nagpapahayag ng dialectical na pagkakaisa ng pangangailangan at pagkakataon, dahil sa kung saan ang kasunod na estado ng isang phenomenon o sistema ng phenomena ay probabilistikong kalikasan. Halimbawa, ang mga pattern ng fertility, mortality, krimen, atbp.

Ayon sa kanilang husay na nilalaman (kalikasan ng lipunan), ang mga pattern ay nahahati sa panlipunan at natural. Natural - ito ay mga batas ng pisikal, kemikal, biyolohikal, atbp.

Ang mga pattern ng publiko o panlipunan ay may layunin na umiiral, paulit-ulit, mahahalagang koneksyon sa pagitan ng mga phenomena ng buhay panlipunan o mga yugto ng proseso ng kasaysayan na nagpapakilala sa progresibong pag-unlad ng kasaysayan.

Kasama sa bilang ng mga batas panlipunan ang lahat ng mga prosesong nagaganap sa pampublikong buhay, kabilang ang mga legal at kriminolohikal.

33. Mga pattern ng istatistika at ang kanilang mga pangunahing tampok.

Ang mga pattern ng istatistika ay mga pattern na nagpapahayag ng dialectical na pagkakaisa ng pangangailangan at pagkakataon, dahil sa kung saan ang kasunod na estado ng isang phenomenon o sistema ng phenomena ay nakakakuha ng probabilistic, hindi maliwanag na karakter.

Nagpapakita lang sila kapag mass statistical observations. Sa isang malaking bilang ng mga obserbasyon, ang mga tampok na nauugnay lamang sa mga indibidwal na katotohanan at hindi katangian ng kakanyahan ng buong populasyon sa ilalim ng pag-aaral ay kapwa kinansela at sa gayon ang pagiging regular ay ipinahayag sa lahat ng husay at dami ng katiyakan bilang resulta ng pangunahing, mahahalagang dahilan.

Sa mga regular na istatistika, diyalektikong pagkakaisa ng pangangailangan at pagkakataon, bilang isang resulta kung saan ang hinaharap na estado ng kababalaghan ay palaging hindi maliwanag, probabilistic.

Kamikatatagan o katatagan. Sila ay kumilos bilang mga uso. Trend - isang tiyak na direksyon ng proseso, bilang isang resulta ng pagbabago ng iba't ibang mga pangyayari. Nangangahulugan ito na ang takbo ng paglago ay maaari ding maisakatuparan sa pamamagitan ng pansamantalang pagbaba - sa pamamagitan ng mga pansamantalang panahon ng pagtaas ng phenomenon. Kinumpirma rin ito ng pagsasagawa ng pagsusuri sa serye ng oras ng krimen at iba pang legal na proseso.

Iregularidad ibig sabihin, ang panlabas na kalayaan ng mga indibidwal na katotohanan mula sa isa't isa, na sa kabuuan, sa kanilang karaniwang masa, ay nagpapakita ng kanilang mga sarili bilang mga regular na istatistika. Sa madaling salita, ang panlabas na kalayaan ng mga kaganapan mula sa bawat isa ay isang indibidwal na pagpapakita ng karaniwang malalim na simula ng mga kaganapan.

Ang itinuturing na mga tampok ng mga regular na istatistika ay bahagi lamang ng kanilang aktwal na pagkakaiba-iba.

34. Mga yugto ng pagmamasid sa istatistika.

Ang obserbasyon ng istatistika ay isang malawakang pagpaparehistro ng mga katotohanan ng interes sa mananaliksik alinsunod sa programa ng istatistikal na pagmamasid. Ang pagpaparehistro ay nangangahulugan na ang mananaliksik ay hindi kailanman limitado sa visual na pagmamasid, ito ay kinakailangan upang idokumento ang impormasyon. Bulk Registration: Ito ay tungkol sa pagpaparehistro ng hindi 1 ngunit maraming mga katotohanan. Ang programa ay isang listahan ng mga palatandaan at katanungan, ayon sa kung saan ang hindi pangkaraniwang bagay na ito ay sinusunod, isang hanay ng mga katotohanan, na sasailalim sa karagdagang pag-aaral. 3 yugto ng pagmamasid sa istatistika: 1. Gawaing paghahanda. Mga isyung dapat lutasin: layunin; pagguhit ng isang istatistikal na plano, na tumutukoy sa bagay at yunit ng pagmamasid (pag-uulat), ang yunit ng populasyon at mga yunit ng pagsukat, ang oras at lugar ng pagmamasid at isang bilang ng mga isyu sa organisasyon; pagbuo ng isang programa (o ilang mga programa) statnabl. 2. Direktang pagtanggap ng data, mga pagpuno sa mga dokumentong istatistika, prog ng statistical observation; 3.Pagkontrol sa natanggap na impormasyon. Ang mga paglihis o pagkakaiba sa pagitan ng mga kalkuladong tagapagpahiwatig at mga tunay na halaga, na tinatawag na mga error, ay: hindi sinasadya at sinadya. Maaaring ilapat ang pagbibilang at lohikal na kontrol.

35. Ang programa ng statistical observation.

Statistical Surveillance Program - ito ay isang listahan, isang sistema ng mga palatandaan at mga katanungan, sa batayan kung saan ang pag-aaral ng hindi pangkaraniwang bagay na ito ay isinasagawa. Ang kalidad ng nakolektang materyal at ang halaga nito ay higit na nakadepende sa kung gaano kahusay ang programa ng pagmamasid ay binuo. Ang tiyak na nilalaman ng programa ay nakasalalay sa maraming mga kadahilanan - sa object ng pagmamasid, sa mga layunin at layunin ng pag-aaral, sa pagkakumpleto ng saklaw ng mga yunit ng populasyon, atbp.

Ang teorya at kasanayan sa istatistika ay nakabuo ng ilang mga prinsipyo at kinakailangan para sa tamang pagbuo ng isang programa sa pagmamasid sa istatistika: kinakailangang piliin ang mga pinaka makabuluhang tampok na nagpapakilala sa hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan. Kapag pumipili ng mga palatandaan para sa pagmamasid, ang isa ay dapat magpatuloy mula sa pangangailangan na isaalang-alang ang mga palatandaan at phenomena sa kanilang pagkakaugnay at mutual na kondisyon. Ang programa ng istatistikal na pagmamasid ay dapat na binuo sa paraang matiyak ang posibilidad na makakuha ng pinaka maaasahan at kumpletong impormasyon. Ang pagiging simple, katumpakan at hindi malabo ng mga napiling textual formulations ng mga tanong at feature ay mahalaga, na ginagarantiyahan ang kanilang pare-parehong interpretasyon at pag-unawa ng lahat ng kalahok sa pag-aaral. Kinakailangang tiyakin ang pagiging maihahambing ng impormasyong natanggap sa data ng mga istatistikal na pag-aaral ng mga nakaraang panahon, at posibleng magkatulad na pag-aaral. Ang matagumpay na pagbuo ng isang programa sa pagmamasid ay pinadali din ng kahulugan ng object ng obserbasyon, ang yunit ng pagmamasid, pati na rin ang isang malinaw na pagtatatag ng layunin at layunin ng istatistikal na pananaliksik.

Ang isang programa sa pagmamasid sa istatistika ay madalas na ginagawa sa ilang mga yugto: paghahanda ng isang bersyon ng programa; pagsubok ito sa isang maliit na hanay; isinasaalang-alang ang mga natukoy na pagkukulang; pagbuo ng pangalawang bersyon ng programa; isang bagong pagsubok ay posible, atbp.

Ang programa sa pagmamasid sa istatistika ay palaging nagpapakita ng isang dokumento o, sa madaling salita, isang istatistikal na anyo.

Mga anyo ng istatistika Ito ay mga anyo ng ilang mga anyo ng accounting at pag-uulat. Sa ilalim ng mga kondisyon ng pagproseso ng makina ng mga resulta ng pagmamasid, ang mga teknikal na paraan ay nagsisilbing mga carrier ng impormasyon: mga punched card, punched tape, magnetic disk (tape, card), atbp.

Mayroong dalawang uri ng mga tagapagdala ng impormasyon: indibidwal at listahan ng mga form.

Ang isang indibidwal na form ay naglalaman ng impormasyon tungkol sa isang yunit ng populasyon (halimbawa, isang kard ng istatistika para sa isang natukoy na krimen (F. No. 1).

Ang form ng listahan ay naglalaman ng data para sa ilang unit ng populasyon.

37. Ang batayan ng pagpapangkat. Mga panuntunan para sa pagbuo ng mga grupo at pagitan ng mga grupo.

Base sa pagpapangkat - ito ay pagpapangkat ng mga katangian na sumasailalim sa paghahati ng populasyon sa magkakatulad na mga grupo at subgroup. Ang buong x-r ng pag-aaral at ang mga konklusyon nito ay nakasalalay sa tamang pagpili ng base ng r. Ang pagpili ng isang pangkat ng katangian ay dapat isagawa batay sa isang malalim na paunang, propesyonal na pag-aaral ng kakanyahan ng kababalaghan at isinasaalang-alang ang tiyak na kasaysayan at mga kondisyon ng teritoryo kung saan ipinahayag ang kababalaghan sa ilalim ng pag-aaral, na isinasaalang-alang ang pagiging kumplikado. ng phenomenon, kung saan maaaring depende ang bilang ng mga katangian ng pagpapangkat. Ayon sa kanilang pinagmulan, ang mga batayan ng pagpapangkat ay nahahati sa: natural, pangkalahatang panlipunan, dalubhasa. Ayon sa likas na katangian ng mga grupo, ang mga senyales ng mb ay attributive at quantitative. Ang atr o mga katangian ng husay ay palaging ipinahayag sa anyo ng ilang mga katangian, mga katangiang katangian ng mga phenomena o mga bagay. Ang mga ito ay hindi maaaring ipahayag sa bilang. Ang dami ay ipinahayag bilang isang numerical na halaga. Mayroong discrete (lamang sa buong unit) at tuluy-tuloy. Pagpapangkat ng pagitan - min at max na halaga ng mga dami ng katangian., ay bukas at sarado, pantay at hindi, dalubhasa. Buksan: na may 1 minarkahang hangganan. Hindi pantay: iba ang laki ng hakbang (hanggang isang taon, mula sa isang taon hanggang 3, atbp.). Espesyalisasyon: sa batayan ng mga palatandaan at sukat na tiyak sa ilang phenomena, halimbawa: pagpapangkat ng mga lungsod ayon sa bilang ng mga naninirahan. Kapag tinutukoy ang mga agwat, kinakailangan: na int magkaisa ang mga katutubong yunit; ang isang pagbabago sa isang katangian sa loob ng isang int ay hindi humantong sa paglitaw ng isang bagong kalidad; pinili int coincided sa int cat na itinatag sa kasalukuyang batas; upang matiyak nila ang pagiging maihahambing ng impormasyon sa mga katulad na grupo; ang mga napiling ints ay naging posible upang matukoy ang pinakamahalagang grupo ng mga yunit ng populasyon.

38. Mga uri ng istatistikal na pagpapangkat. pangalawang pangkat.

Ginagamit ang typological, structural, variational at analytical groupings. Sa pagsasagawa, ginagamit ang mga ito sa kumbinasyon.

Typological na pagpapangkat - ito ay mga pagpapangkat na naglalayong tukuyin ang mga pinakamalaking uri ng phenomena (kabilang ang mga socio-economic) at isinasagawa sa pamamagitan ng paghahati ng magkakaibang masa ng phenomena sa homogenous, qualitatively irreducible aggregates. Malawakang ginagamit sa mga legal na istatistika. Halimbawa, ang pamamahagi ng mga krimen ayon sa mga kabanata ng criminal code, ang pamamahagi ng mga nahatulan ayon sa mga uri ng mga parusang inilalapat sa kanila, ang paghiwa-hiwalay ng mga nahatulan sa pamamagitan ng kasarian, ayon sa katayuan sa lipunan, atbp. Ang pangunahing bagay sa lahat ng mga kaso ay ang husay irreducibility ng isang grupo sa isa pa. Mga istrukturang pagpapangkat - paghihiwalay sa magkakahiwalay na grupo ng mga pinagsama-samang karaniwang homogenous sa kanilang esensya. Variational na pagpapangkat - ito ay mahalagang uri ng istrukturang pagpapangkat. Kung isasaalang-alang natin na ang mga istruktura ay itinayo batay sa mga katangian ng husay (katangian), kung gayon ang mga variational ay nilikha batay sa isang quantitative variable, ibig sabihin, isang nagbabagong tampok na karaniwan sa isang naibigay na populasyon. Halimbawa, ang pagpapangkat ng mga bilanggo na sinentensiyahan ng pagkakulong ayon sa termino ng parusa, ang pagpapangkat ng mga paghahabol para sa kabayaran para sa pinsala ayon sa laki, atbp.

Pagpapangkat ng analitikal - ito ay mga pagpapangkat na naglalayong tukuyin ang ugnayan sa pagitan ng dalawa o higit pang katangian ng phenomenon na pinag-aaralan o ng mga phenomena mismo. Ang mga palatandaang ito ay nahahati sa factorial at epektibo. Ang mga palatandaan ng kadahilanan ay tinatawag na mga palatandaan, sa ilalim ng impluwensya kung saan nagbabago ang iba pang mga palatandaan na nakasalalay sa kanila, na tinatawag na mga epektibo.

Bilang karagdagan sa mga pangkat na maaaring tawaging pangunahin sa mga istatistika, mayroon ding tinatawag na pangalawang pagpapangkat , ibig sabihin, mga muling pagsasaayos ng nakagrupong materyal na. Ang pangalawang pagpapangkat ay ginagamit kapag ang mga dating ginawang pagpapangkat ay hindi ginagawang posible na malalim na maimbestigahan ang mga phenomena na pinag-aaralan, upang maitatag ang mga pattern ng kanilang pag-unlad, ang kanilang mga tipikal na tampok.

39. Mga hanay ng pamamahagi.

Ang mga resulta ng buod at pagpapangkat ng mga materyales sa pagmamasid sa istatistika ay iginuhit sa anyo ng mga serye at talahanayan ng pamamahagi ng istatistika.

Ang serye ng pamamahagi ay ang serye ng mga numerical indicator na nagpapakilala sa distribusyon ng mga yunit ng pinag-aralan na populasyon depende sa katangian ng pagpapangkat. Inilalarawan nila ang komposisyon (istruktura) ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan, ginagawang posible na hatulan ang homogeneity ng populasyon, ang mga hangganan ng pagbabago nito, at ang mga pattern ng pag-unlad ng naobserbahang bagay.

Depende sa katangian ng pagpapangkat, ang mga serye ng pamamahagi ay maaaring: 1) katangian, kung ang mga ito ay nabuo ayon sa isang katangiang husay (espesyalidad, nasyonalidad, kasarian, atbp.); 2) variational, kung ang mga ito ay nabuo sa dami (ang termino ng pagkakulong, ang laki ng multa, ang halaga ng paghahabol, atbp.).

Ang mga serye ng variational ay nahahati sa dalawang uri: discrete at interval. Sa discrete series, ang pamamahagi ng isang feature ay ibinibigay lamang sa anyo ng mga integer. Halimbawa, ang bilang ng mga akusado sa isang kasong kriminal. Sa serye ng pagitan, ang pagkakaiba-iba ng katangiang pinag-aaralan ay ibinibigay bilang patuloy na nagbabagong halaga, ibig sabihin, ang halaga ng katangian ay maaaring ipahayag ng anumang fractional na numero. Halimbawa, ang mga tuntunin ng pagkakulong ay nag-iiba-iba sa loob ng isang taon (6 na buwan, 9 na buwan, atbp.). Para sa mga serye ng pagkakaiba-iba ng pagitan, ito ay katangian na ang mga ito ay binuo batay sa isang dami ng katangian, na ipinahayag bilang isang agwat "mula sa ... hanggang".

40. Katamtamang progresibo.

Ang progresibong mean ay ang arithmetic mean na kinakalkula mula sa mga score na mas mataas sa arithmetic mean para sa buong populasyon.

Halimbawa, 5 atleta ang tumakbo sa isang 100-meter na karera na may mga sumusunod na resulta:

1st sa 15s, 2nd sa 12s, 3rd sa 10s, 4th sa 14s, 5th sa 19s Ang average na arithmetic para sa buong populasyon ay magiging katumbas ng 14 na segundo. Ang average na progresibo ay magiging katumbas ng 11 segundo. At kabaligtaran, ang ibig sabihin ng aritmetika, na kinakalkula mula sa mga tagapagpahiwatig na mas mababa sa halaga nito sa arithmetic mean ng buong populasyon, ay maaaring tawaging regressive mean, ibig sabihin, ang average para sa pinakamasamang mga tagapagpahiwatig, na ang mga tagapagpahiwatig sa aming halimbawa ay ang mga tagapagpahiwatig ng ang 1st (15 sec.) at 5th 19 (sec.) na mga atleta. Kaya, ang average na regression ay magiging katumbas ng 17 sec, iyon ay (17 + 19) \ 2.

41. Mga tagapagpahiwatig ng pagkakaiba-iba

Upang makilala ang antas ng homogeneity ng pinag-aralan na populasyon, ang antas ng pagbabagu-bago ng indibidwal na kaalaman ng isang palatandaan mula sa average para sa buong populasyon, ang tinatawag na mga tagapagpahiwatig ng pagkakaiba-iba ay ginagamit: ang saklaw ng pagkakaiba-iba, ang average na linear na paglihis, ang standard deviation at ang coefficient ng variation. Pagbabago ng span - ito ang pagkakaiba sa pagitan ng maximum at minimum na halaga ng katangian para sa populasyon na ito. Ipinapakita lamang ang pagkakaiba sa pagitan ng maximum at minimum na mga halaga ng katangiang pinag-aaralan, nang hindi hinahawakan ang antas ng pagbabagu-bago (variation) ng mga katangian ng iba pang mga yunit ng populasyon.

Average na linear deviation - ito ang arithmetic mean, na nakuha mula sa ganap na paglihis ng mga indibidwal na halaga ng katangian mula sa arithmetic mean para sa buong populasyon.

Karaniwang lihis ay tinutukoy sa pamamagitan ng pagkuha ng square root ng kabuuan ng mga parisukat ng mga linear deviations na hinati sa bilang ng mga indibidwal na halaga ng mga katangian ng pinag-aralan na populasyon. Ang koepisyent ng pagkakaiba-iba : porsyento ng standard deviation sa arithmetic mean.

42. Mga kondisyon para sa tamang pagbuo ng time series.

Ang pangunahing kondisyon para sa tamang pagtatayo ng isang dynamic na serye ay upang matiyak ang pagiging maihahambing ng mga antas ng serye (numerical values ​​ng phenomenon na pinag-aaralan).

Ang pagiging maihahambing ng mga antas (mga tagapagpahiwatig) ng serye ay sinisiguro ng mahigpit na pagsunod sa ilang mga panuntunan para sa pagbuo ng isang dynamic na serye.

1. Ang lahat ng mga indicator ng dynamic na serye ay dapat na ipahayag sa parehong mga yunit ng pagsukat. Kung, halimbawa, ang dinamika ng krimen ay nasuri, kung gayon ang lahat ng mga tagapagpahiwatig ng dinamikong serye ay dapat na ipahayag alinman sa bilang ng mga nakarehistrong krimen; o sa bilang ng mga taong nahatulan ng mga krimen, atbp. Malinaw na ang mga tagapagpahiwatig na ito ay maaaring magkaiba nang malaki sa isa't isa.

2. Lahat ng indicator ng dynamic na serye ay kinakalkula ayon sa iisang pamamaraan, sa parehong paraan.

3. Ang lahat ng mga tagapagpahiwatig ng dynamic na serye ay dapat na pareho sa mga tuntunin ng pagkakumpleto ng saklaw ng pinag-aralan na populasyon. Nangangahulugan ito na ang lahat ng mga tagapagpahiwatig ng serye ng oras ay dapat sumangguni sa pantay na mga yugto ng panahon (o bawat buwan, o bawat quarter, o bawat taon, atbp.), sa parehong teritoryo.

Sa wakas, medyo malinaw na para sa tamang pagtatayo ng isang dynamic na serye, kinakailangan upang matiyak ang kumpletong pagiging maaasahan ng lahat ng mga tagapagpahiwatig ng serye, ang kanilang pang-agham na bisa, dahil ang anumang kapabayaan, hindi kawastuhan ay maaaring panimula na papangitin ang pattern (trend) na pinag-aaralan. .

43. Ang konsepto at mga uri ng mga indeks.

Index-relative value (indicator), na nagpapahayag ng pagbabago

kumplikadong kababalaghan sa oras, sa kalawakan o kung ihahambing sa plano. Sa pagsasaalang-alang na ito, mayroong mga dynamic, indeks ng teritoryo, pati na rin ang mga indeks ng pagpapatupad ng plano.

alinman sa iba't ibang yugto ng panahon, o sa isang nakaplanong gawain, o sa

iba't ibang teritoryo. Sa pagsasaalang-alang na ito, ang isang pagkakaiba ay ginawa sa pagitan ng batayang panahon (ang panahon hanggang

kung saan tinutukoy ang halagang inihahambing) at ang panahon ng pag-uulat

(ang panahon kung saan tinutukoy ang inihambing na halaga) . Kapag nagkalkula, ito ay mahalaga

piliin ang tamang panahon na gagamiting batayan ng paghahambing. Pwede ang mga index

sumangguni sa alinman sa mga indibidwal na elemento ng isang kumplikadong phenomenon, o

sa buong phenomenon. Ang mga tagapagpahiwatig na nagpapakita ng pagbabago sa mas marami o hindi gaanong homogenous na mga bagay na bumubuo sa isang kumplikadong kababalaghan ay tinatawag na mga indibidwal na indeks. Ang isang index ay pinangalanan pagkatapos ng na-index na halaga. Sa karamihan ng mga kaso, ang numerator ay ang kasalukuyang antas, at ang denominator ay

batayang antas. Ang mga indeks ay sinusukat bilang mga porsyento (%) o bilang

coefficients. Ang mga kumplikadong phenomena kung saan kinakalkula ang composite index ay nakikilala sa pamamagitan ng katotohanan na ang mga elemento na bumubuo sa kanila ay magkakaiba at, bilang

karaniwang hindi katumbas ng bawat isa. Ang pagiging maihahambing ay maaaring makamit sa iba't ibang paraan: ang mga kumplikadong phenomena ay maaaring hatiin sa mga simpleng elemento na sa isang tiyak na lawak ay homogenous; Ang layunin ng teorya ng index ay pag-aralan ang mga pamamaraan ng pagkuha ng mga kamag-anak na halaga na ginamit upang makalkula ang kabuuan

mga pagbabago sa isang bilang ng mga heterogenous phenomena.

Ang mga pinagsama-samang indeks sa pinagsama-samang anyo ay nagpapahintulot sa amin na sukatin hindi lamang ang kamag-anak na pagbabago sa mga indibidwal na elemento ng hindi pangkaraniwang bagay na pinag-aaralan at ang kababalaghan sa kabuuan sa kasalukuyang panahon kumpara sa base, kundi pati na rin ang ganap na pagbabago.

Ang pinagsama-samang anyo ng index ay isa sa pinakamahalaga, ngunit hindi ang isa lamang. Sa mga praktikal na kalkulasyon, kadalasang ginagamit ang mga average na indeks. Ang quotient ng kasunod na pangunahing index na hinati sa nakaraang index ay nagbibigay sa amin ng chain index para sa kaukulang panahon.

45. Modernong organisasyon ng mga istatistika ng estado sa Russian Federation, ang mga gawain nito.

Mga Prinsipyo: sentralisadong pamumuno, pinag-isang istraktura ng organisasyon

at metodolohiya, isang hindi maihihiwalay na ugnayan sa pampublikong administrasyon.

Ang sistema ng mga istatistika ng estado ay may hierarchical na istraktura. Ito

ang istraktura ay may pederal, republikano, rehiyonal, rehiyonal, distrito,

antas ng lungsod at distrito. Ang Goskomstat ay may mga departamento, departamento, isang computer center. Mga gawain ng istatistika: Organisasyon ng mga aktibidad sa istatistika. Pag-unlad ng pamamaraan ng pagsusuri. Upang gawing popular ang data ng statistical observation. Sa pangkalahatan, ang mga gawain ng mga istatistika ay nagpapakita ng kanilang sarili bilang mga sumusunod:

Upang magbigay ng isang layunin na larawan ng estado ng lipunan, ekonomiya, kultura, agham, moral at iba pang mahahalagang tagapagpahiwatig ng kagalingan at (at) problema sa isang partikular na punto ng panahon;

Pahintulutan ang patuloy na pagsubaybay sa pagpapatupad ng iba't ibang pambansang programang pang-ekonomiya at tukuyin ang mga imbalances, mga paglihis sa ilang mga lugar ng pag-unlad.+ Pagbuo ng isang sistema ng mga tagapagpahiwatig para sa pamamahala ng ekonomiya sa macro at micro na antas .;

Maaari silang kumilos bilang pinakamahalagang batayan para sa siyentipikong pagpaplano para sa karagdagang pag-unlad ng lipunan.

49. Ang konsepto ng mga kamag-anak na halaga. Application sa mga istatistika.

Ang lahat ng mga istatistikal na halaga ay maaaring nahahati sa 2 malalaking grupo: ganap na mga halaga at pangkalahatang mga tagapagpahiwatig (kabilang din ang mga average na halaga). Nag-uugnay ng mga dami: pag-generalize ng mga tagapagpahiwatig, ang pusa ay nagpapakilala ng mga phenomena sa kanilang relasyon sa isa't isa. Sa anyo ng pagpapahayag, kadalasang kumikilos ang mga ito bilang maramihang mga ratio (kapag ang isang yunit ay kinuha bilang base) o bilang isang porsyento. Ayon sa kanilang nilalaman, nahahati sila sa ilang mga uri: ang ratio ng bahagi sa kabuuan (kamag-anak sa intensity); pagkilala sa istruktura ng populasyon; dinamika, pagpapatupad ng plano, relasyon ng antas at paghahambing. Mga kinakailangan para sa pagkalkula: pagiging maihahambing ng mga tagapagpahiwatig ayon sa oras, lugar, iba pang data sa base ng paghahambing.

Ipinapakita ng relatibong halaga kung gaano karaming beses

ang inihambing na halaga ay mas malaki o mas mababa kaysa sa batayang halaga, o kung anong fraction ang una

ay may kaugnayan sa pangalawa. Sa ilang mga kaso, ang relatibong halaga

nagpapakita kung gaano karaming mga yunit ng isang dami ang bawat yunit ng isa pa.

Isang Mahalagang Ari-arian – Relative Magnitude Abstracts Differences

ganap na mga halaga at nagbibigay-daan sa iyo upang ihambing ang mga naturang phenomena, ganap na laki

na hindi direktang maihahambing.

Malawakang ginagamit sa iba't ibang sangay ng istatistika, pinapayagan nila ang pinakamalalim na pagsusuri ng mga pinag-aralan na phenomena, na nagbibigay sa kanila hindi lamang dami, kundi pati na rin ang mga pagtatasa ng husay.

50. Paglalapat ng cf values ​​sa legal na sining.

Ang mga average na halaga ay isang uri ng pangkalahatang mga tagapagpahiwatig na nagpapakilala sa hindi pangkaraniwang bagay ng interes sa amin hindi sa mga tuntunin ng kalidad ngunit sa mga tuntunin ng mga dami at ipinahayag sa pamamagitan ng pinangalanan, hindi abstract na mga numero. Sa batas ng mga istatistika, ang mga average na halaga ay mas madalas na ginagamit upang makilala ang average na laki ng isang claim, ang average na oras para sa pagsasaalang-alang ng isang partikular na kategorya ng mga kaso, ang average na halaga ng pinsala, ang workload ng mga investigator at hukom, ang edad. ng mga nahatulan, atbp.

Mga uri ng istatistikal na pagmamasid.

Ang pagmamasid sa istatistika ay nahahati sa:

Sa mga tuntunin ng saklaw ng mga yunit ng populasyon - sa tuloy-tuloy at hindi tuloy-tuloy;

Sa oras ng paghawak - sa tuloy-tuloy (kasalukuyang), isang beses at pana-panahon;

Ayon sa paraan ng organisasyon - sa espesyal na organisadong istatistikal na pagmamasid at pag-uulat (tinalakay sa nakaraang panayam);

Ayon sa mga mapagkukunan ng impormasyon - para sa direktang pagmamasid, dokumentaryo at pagtatanong;

Ayon sa paraan ng pagpaparehistro - pagpapasa, talatanungan, kasulatan, pagpaparehistro sa sarili.

Mga pamamaraan ng istatistika - mga pamamaraan para sa pagsusuri ng istatistikal na data.

Mayroong mga pamamaraan ng inilapat na istatistika na maaaring magamit sa lahat ng mga lugar ng siyentipikong pananaliksik at anumang sektor ng pambansang ekonomiya, at iba pang mga istatistikal na pamamaraan, na ang kakayahang magamit ay limitado sa isang partikular na lugar. Ito ay tumutukoy sa mga pamamaraan tulad ng istatistikal na kontrol sa pagtanggap, istatistikal na kontrol ng mga teknolohikal na proseso, pagiging maaasahan at pagsubok, at disenyo ng mga eksperimento.

Maipapayo na makilala ang tatlong uri ng mga aktibidad na pang-agham at inilapat sa larangan ng mga istatistikal na pamamaraan ng pagsusuri ng data (ayon sa antas ng pagtitiyak ng mga pamamaraan na nauugnay sa paglulubog sa mga partikular na problema):

a) pag-unlad at pagsasaliksik ng mga pamamaraan ng pangkalahatang layunin, nang hindi isinasaalang-alang ang mga detalye ng larangan ng aplikasyon;

b) pagbuo at pagsasaliksik ng mga istatistikal na modelo ng mga tunay na phenomena at proseso alinsunod sa mga pangangailangan ng isang partikular na larangan ng aktibidad;

c) aplikasyon ng mga istatistikal na pamamaraan at modelo para sa istatistikal na pagsusuri ng partikular na data.

Isaalang-alang natin sa madaling sabi ang tatlong uri ng pang-agham at inilapat na aktibidad na natukoy pa lamang. Habang lumilipat ka mula sa a) hanggang c), ang lawak ng saklaw ng isang partikular na pamamaraan ng istatistika ay lumiliit, ngunit ang kahalagahan nito para sa pagsusuri ng isang partikular na sitwasyon ay tumataas. Kung ang mga gawa ng uri a) ay tumutugma sa mga resultang pang-agham, ang kahalagahan nito ay nasuri ayon sa pangkalahatang pamantayang pang-agham, kung gayon para sa mga gawa ng uri c) ang pangunahing bagay ay ang matagumpay na solusyon ng mga partikular na problema ng isang partikular na larangan ng aplikasyon (engineering at teknolohiya. , ekonomiya, sosyolohiya, medisina, atbp.). Ang mga gawa ng uri b) ay sumasakop sa isang intermediate na posisyon, dahil, sa isang banda, ang teoretikal na pag-aaral ng mga katangian ng mga istatistikal na pamamaraan at mga modelo na inilaan para sa isang tiyak na larangan ng aplikasyon ay maaaring maging napaka-kumplikado at matematika (tingnan, halimbawa, ang monograph ), sa kabilang banda, ang mga resulta ay hindi pangkalahatan. interes, ngunit para lamang sa isang partikular na grupo ng mga espesyalista. Masasabing ang mga gawa ng uri b) ay naglalayong lutasin ang mga tipikal na problema ng isang tiyak na larangan ng aplikasyon.

Ang paglalarawan ng uri ng data at, kung kinakailangan, ang mekanismo ng kanilang henerasyon ay ang simula ng anumang istatistikal na pag-aaral. Tandaan na ang parehong deterministic at probabilistic na pamamaraan ay ginagamit upang ilarawan ang data. Sa tulong ng mga deterministikong pamamaraan, posibleng pag-aralan lamang ang mga datos na nasa pagtatapon ng mananaliksik. Halimbawa, ginamit ang mga ito upang makakuha ng mga talahanayan na kinakalkula ng mga opisyal na katawan ng istatistika ng estado batay sa mga istatistikal na ulat na isinumite ng mga negosyo at organisasyon. Posibleng ilipat ang mga nakuhang resulta sa isang mas malawak na hanay, upang gamitin ang mga ito para sa hula at kontrol lamang sa batayan ng probabilistic-statistical modelling. Samakatuwid, ang mga pamamaraan lamang batay sa teorya ng probabilidad ay madalas na kasama sa mga istatistika ng matematika, na iniiwan ang mga deterministikong pamamaraan sa pang-ekonomiyang pang-akademikong disiplina na "Pangkalahatang Teorya ng Istatistika".

Ang quantitative side ng state-legal phenomena ay ang paksa ng siyentipikong pag-aaral gamit ang mga istatistikal na pamamaraan. Sa partikular, ang mga istatistika ng kriminolohiya ay nagsusuri ng iba't ibang dami ng mga aspeto ng mga pagkakasala - kriminal, sibil, administratibo, ang kanilang istraktura at dinamika, ang kanilang mga sanhi at kundisyon, ang pagiging epektibo ng mga hakbang sa pagkontrol.

Isa sa mga pamamaraan ng istatistika ay paraan ng pagmamasid ng masa , na batay sa paggamit ng batas ng malalaking numero, ang huli ay nauunawaan bilang isang pangkalahatang prinsipyo sa ilalim ng impluwensya kung saan ang pinagsama-samang pagkilos ng isang malaking bilang ng mga random na katotohanan ay humahantong sa isang resulta na halos hindi nakasalalay sa pagkakataon. Ginagawa nitong posible tukuyin ang isang pattern kung saan ang ibabaw lamang ng mga phenomena ang makikitang sensual.

Pamamaraan ng pagpapangkat nagpapahintulot katawan ng mga katotohanan, na iniimbestigahan hatiin sa magkahiwalay qualitatively homogenous mga uri(halimbawa, sa mga uri ng krimen alinsunod sa Espesyal na Bahagi ng Kodigo sa Kriminal). Karaniwang hinahati-hati ang mga pagpapangkat sa tatlong uri:

typological, na naghihiwalay sa magkakaibang masa ng mga penomena sa mga qualitatively homogenous na mga kategorya o uri (halimbawa, ang pagkasira ng pagnanakaw ng mga indibidwal na sektor ng pambansang ekonomiya);

variational, na nagpapakilala sa istruktura ng populasyon sa anumang dami ng batayan (halimbawa, ang istraktura ng edad ng mga nahatulan);

analytical, sa tulong kung saan naitatag ang pagkakaisa ng mga phenomena (halimbawa, ang ugnayan sa pagitan ng krimen at ilang mga kondisyon sa lipunan).

Pamamaraan mga tagapagpahiwatig ng buod ay naglalayong i-convert ang mga ganap na halaga sa tinatawag na generalizing indicator - average at kamag-anak na mga halaga, ang katangian ng isang numero ay ang tipikal, laganap na mga aspeto ng mga phenomena na pinag-aaralan, mula sa partikular, indibidwal at random, at ginagawa nitong posible na maitatag at sukatin ang mga pattern ng iba't ibang proseso ng masa.