Основні положення комплексного статистичного аналізу даних у правовій статистиці
Курсовой проект - Юриспруденция, право, государство
Другие курсовые по предмету Юриспруденция, право, государство
?м (табл. 5) коефіцієнт кореляції дорівнює -0,97247, тобто на 97,2 % вчинення злочину залежить від віку злочинців. (Умовний приклад). Якщо в дійсності коефіцієнт кореляції має таке значення, то слід мати на увазі, що в цьому випадку можна казати про те, що між показниками існує дуже щільний зв`язок, який наближує його до функціонального.
В юридичній науці була зроблена спроба розробити спеціальний коефіцієнт кореляції між показниками судимості та покарання, але ця формула не знайшла розповсюдження, тому ми її не наводимо.
Обчисливши лінійний коефіцієнт кореляції, оцінюючий ступінь зв`язку між змінами факторної та результативної ознаки, можна обчислити коефіцієнт регресії, що дає змогу вирішити завдання обґрунтованого прогнозу тенденцій зміни результативного фактору в майбутньому. Практичне використання рівнянь регресії з метою екстраполяції можливо лише в тоді, коли, ми вважаємо, що в майбутньому істотно не змінюються умови формування рівнів ознаки, які лежали в основі обчислення параметрів рівняння регресії. Це ще раз підкреслює, що метод екстраполяції на основі рівнянь регресії може застосовуватися на практиці лише на не тривалий термін часу.
Ми зупинилися лише на розгляді питань парної кореляції. В дійсності ж при проведенні статистичного аналізу правових явищ слід вивчати багатофакторні кореляційні взаємозв`язки, тому що в практиці результативний фактор змінюється під впливом декількох причин, факторних ознак. Одночасне вивчення впливу їх провадиться на основі використання методів множинної кореляції. В цьому випадку можна обчислити часткові та множинні коефіцієнти кореляції, які дають змогу встановити вплив різних факторів на зміну результативної ознаки.
Якщо позначити фактори х1, х2, х3, …, хm, то лінійне рівняння множинної кореляційної залежності може бути у загальному вигляді записано таким чином:
ух1, х2, х3, …, хm = b0 + b1 х1+b2 х2 +b3 х3+ …+ bm хm.
По параметрам цього рівняння можна оцінити внесок кожного із факторів на зміну рівня результативного фактору. Коефіцієнти рівняння множинної регресії дають змогу встановити абсолютний розмір впливу факторів на рівень результативної ознаки і характеризують ступінь впливу кожного фактора на результативну ознаку при фіксованому (середньому) рівні інших факторів.
Висновки
З метою порівняння оцінок ролі різних факторів у формуванні результативної ознаки необхідно доповнити абсолютні показники відносними, такими як коефіцієнт еластичності, бета та дельта-коефіцієнти, які дають змогу уточнити вплив різних факторів на ті чи інші результати. Так, частковий коефіцієнт еластичності показує, на скільки відсотків в середньому змінюється результативна ознаки зі зміною ознаки-фактора (наприклад, першого) на один відсоток при фіксованому стані інших факторів. Бета-коефіцієнт дозволяє порівнювати вплив коливання різних факторів на варіацію результативної ознаки, на основі чого виявляються фактори, в розвитку яких закладені найбільші резерви зміни результативної ознаки. З метою оцінки частки впливу кожного фактора у сумарний їх вплив розраховуються дельта-коефіцієнти. При достатньо значній кількості факторів, які включені до рівняння регресії, проводиться ранжування факторів за величиною цих коефіцієнтів.
Побудова багатофакторних регресійних рівнянь дозволяє дати кількісний опис основних закономірностей досліджуваних явищ, відокремити істотні фактори, які обумовили зміну результативної ознаки, та оцінити їх вплив.
Кореляційний аналіз дозволяє вимірити залежність юридично значущих явищ від інших, встановити взаємозв`язок рівнів попередніх і сучасних періодів часу одного і того ж явища. Цей останній вид кореляційного аналізу має назву авторегресійного або автокореляції.
Можливості широкого застосування методів кореляції в недалекому минулому стримувалося значною трудомісткістю необхідних розрахунків. Сьогодні при застосуванні сучасної обчислювальної техніки ці обмеження не мають значення. Але роль дослідника при проведенні кореляційного аналізу залишається надзвичайно важливою, як на стадії попередньої підготовки масиву вихідної інформації, так і на стадії інтерпретації одержаних рівнянь регресії та їх практичному застосуванні.
Вивчення цих відносно складних проблем виходить за рамки підручника з правової статистики. Але базова підготовка юристів при необхідності дає змогу опанувати цими методами встановлення кореляційного зв`язку.
балансовий метод кореляція
Список літератури
1. Лунеев В.В. Юридическая статистика: Учебник. М.: Юристъ, 2009. 400 с.
2. Постанова Кабінету Міністрів України “Про порядок ведення спеціальної митної статистики” від 12 грудня 2002 р. № 1865. // Урядовий кур`єр 19.12. 2002. с. 20.
3. Правова статистика: Навч. посібник /О.Г. Кальман, І.0. Христич. Х.: “Право”, 2008. 204 с.
4. Правова статистика. Курс лекцій./ О.М. Джужа, Ю.В. Александров, В.В. Василевич та інші. Під заг. ред. О.М. Джужи. К.: [НАВСУ: Правові джерела], 2007. 336 с.
5. Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник. М.: Юристъ, 2009. 588 с.
6. Словарь криминологических и статистических терминов. // Кальман А.Г., Христич И.А. Х.: ИИПП АПрН Украины, изд-во “Гимназия”, 2008. 96 с.
7. Статистика: Підручник/За ред, А.В. Головача, А.М. Єріної, О.В. Козирєва. - К.: Вища шк., 2008. 623 с.
8. Статистика: Підручник/ С.С. Герасименко, А.В. Головач, А.М. ?/p>