Статья опубликована в рамках: L Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 28 февраля 2017 г.)
Наука: Информационные технологии
Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции
дипломов
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА РАНГОВОЙ КОРРЕЛЯЦИИ СПИРМЕНА ПРИ АНАЛИЗЕ КРИМИНОГЕННОЙ ОБСТАНОВКИ
Сотрудникам отдела анализа, планирования и контроля (АПК) штаба полиции Управления министерства внутренних дел необходимо своевременно принимать меры по обеспечению безопасности граждан, предупреждению и пресечению уголовных правонарушений за счет проведения профилактических мероприятий: увеличения количества патрулей, рейдов и бесед с гражданами.
Для выполнения поставленных задач необходимо выяснить характер и степень связи между количеством преступлений и количеством проведенных профилактических мероприятий, позволяет использование коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
При расчете коэффициента ранговой корреляции Спирмена, предназначенного для исследования связи между событиями и определения оценки тесноты связи порядковых признаков, которые представляют собой ранги сравниваемых величин, не требуется никаких предположений о характере распределений признаков в генеральной совокупности.
Свойства коэффициента корреляции Спирмена:
1. Коэффициент ранговой корреляции Спирмана принимает значения от минус единицы до единицы. При =1 говорят, что между явлениями строго прямая связь, а при =-1 – обратная связь.
2. Если коэффициент ранговой корреляции Спирмана положительный, то между явлениями прямая связь, если отрицательный, то – обратная связь.
3. Если коэффициент ранговой корреляции Спирмана равен нулю, то говорят, что связь между явлениями отсутствует.
4. Чем ближе модуль коэффициента корреляции Спирмана к единице, тем более строгая связь между явлениями.
Для расчета коэффициента корреляции Спирмана необходимо выполнить следующие действия:
1. Присвоить каждой исследуемой величине ранг по возрастанию или убыванию.
2. Вычислить разность рангов (∆) для каждой пары сопоставляемых значений.
3. Возвести полученную на втором этапе разность рангов в квадрат.
4. Найти сумму квадратов разностей полученных на третьем этапе.
5. Рассчитать коэффициент корреляции рангов, который определяется по формуле:
= 1 -
где n – число наблюдений; D – разность рангов для каждой пары сопоставляемых значений; – сумма квадратов разностей.
С помощью коэффициента ранговой корреляции проводят оценку тесноты связи между событиями:
1) при ≤0,3 считают, что между явлениями слабая степень связи;
2) при 0,4<<0,7 считают, что между явлениями умеренная степень связи;
3) при 0,7 считают, что между явлениями высокая степень связи.
Пусть необходимо выяснить влияет ли количество проведенных рейдов на количество преступлений и провести оценку тесноты связи между этими явлениями.
В исследуемом периоде 2007-2016 годов были рассмотрены следующие статистические данные: количество совершенных преступлений, количество рейдов проведенных сотрудниками полиции.
Таблица 1.
Исходные данные
№ |
Год |
Количество рейдов |
Количество преступлений |
1 |
2007 |
50 |
550 |
2 |
2008 |
51 |
900 |
3 |
2009 |
55 |
830 |
4 |
2010 |
60 |
750 |
5 |
2011 |
67 |
670 |
6 |
2012 |
72 |
600 |
7 |
2013 |
76 |
580 |
8 |
2014 |
70 |
595 |
9 |
2015 |
62 |
650 |
10 |
2016 |
71 |
601 |
Резкое увеличение количества преступлений в 2008 году произошло в связи с проведением амнистии в 2007-м году.
Таблица 2.
Ранги исходных данных
№ |
Год |
Рейды |
Преступления |
1 |
2007 |
1 |
1 |
2 |
2008 |
2 |
10 |
3 |
2009 |
3 |
9 |
4 |
2010 |
4 |
8 |
5 |
2011 |
6 |
7 |
6 |
2012 |
9 |
4 |
7 |
2013 |
10 |
2 |
8 |
2014 |
7 |
3 |
9 |
2015 |
5 |
6 |
10 |
2016 |
8 |
5 |
Таблица 3.
Вычисление разности рангов и квадрата разности рангов
№ |
Год |
∆ |
|
1 |
2007 |
0 |
0 |
2 |
2008 |
-8 |
64 |
3 |
2009 |
-6 |
36 |
4 |
2010 |
-4 |
16 |
5 |
2011 |
-1 |
1 |
6 |
2012 |
5 |
25 |
7 |
2013 |
8 |
64 |
8 |
2014 |
4 |
16 |
9 |
2015 |
-1 |
1 |
10 |
2016 |
3 |
9 |
=0+64+36+16+1+25+64+16+1+9=232
= 1 - =-0,406
Коэффициент корреляции Спирмена – отрицательный, находится в интервале [0,4;0,7], следовательно, между количеством преступлений и количеством рейдов умеренная, обратная степень связи.
При анализе статистических данных видно, что увеличение количества преступлений в 2008 году произошло в связи с проведением амнистии в 2007-м году. Дальнейшее уменьшение количества преступлений связано с проведением сотрудниками полиции рейдов и за счет трудоустройства амнистированных, либо повторного возбуждения уголовного дела против них за совершение преступлений [1].
Анализ оперативной обстановки, прогнозирование, планирование и проведение рейдов и иных мер по выявлению и устранению правонарушений помогает формулированию целей и задач борьбы с преступностью на соответствующий период и планированию деятельности по их осуществлению, в том числе по предупреждению преступности. При этом речь идет не просто о том, чтобы «приспособить» эту деятельность к ожидаемому состоянию объекта воздействия, а о том, чтобы максимально стимулировать благоприятные для общества тенденции преступности (снижение уровня, смягчение структуры) и предупредить или максимально ослабить возможные в определенный период и на определенной территории обратные тенденции [2].
Следовательно, можно сделать вывод: увеличение количества рейдов приводит к уменьшению количества преступлений, что в свою очередь говорит о целесообразности проведения мероприятий по профилактике правонарушений.
В преддверии и во время проведения амнистий предварительно следует проводить профилактический комплекс мероприятий для того, чтобы снизить тенденцию увеличения количества преступлений.
Список литературы:
1. Айкожаев Н.М. Математическая модель прогнозирования динамики преступлений: Международная научно-практическая конференция (Новосибирск, 26 июля 2016 г.). - С.1-5.
2. Учебный портал РУДН: сайт – [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://web-local.rudn.ru/web-local/uem/ido/krim/p8.htm (дата обращения: 15.02.2017).
дипломов
Оставить комментарий