Кількість тяжких злочинів
Рік | ||||||
Показник | ||||||
У старих межах району | ||||||
У нових межах району | ||||||
Зімкнутий ряд у нових межах |
Визначимо коефіцієнт перерахунку:
Обчислимо кількість тяжких злочинів у нових межах району за попередні роки:
78 • 0,625 = 49; 60 • 0,625 = 37; 52 • 0,625 = 33.
Використання у правовій статистиці методів збільшення інтервалів і плинної середньої дає змогу виділити тренд, але одержати узагальнюючу його оцінку за допомогою цих методів неможливо. Тому з метою вирішення цього завдання у правовій статистиці використовують метод аналітичного вирівнювання.
Складнішим прийомом є аналітичне вирівнювання ряду динаміки. На основі фактичних даних ряду підбирають найпридатнішу для відбитку тенденції розвитку математичну формулу, за якою і розраховують вирівняні значення. Рівні ряду динаміки розглядають як функцію часу, і задача вирівнювання зводиться до визначення виду функції (за прямою, по параболі, за допомогою ряду Фур'є та ін.), обчислення її параметрів за емпіричними даними і розрахунку теоретичних рівнів за визначеною формулою.
За допомогою цього методу не тільки виявляють тенденцію розвитку правових явищ і процесів, але й кількісно їх вимірюють. Тенденція ряду описується функцією від часу f(t) – лінійною чи криволінійною.
Завдання вирівнювання зводиться до вибору функції, ординати точок якої були б максимально наближені до емпіричних значень динамічного ряду. Найпоширенішими функціями є:
• пряма | |
• гіпербола | |
• показникова | |
• парабола другого порядку | |
• парабола третього порядку | |
• ряд Фур'є |
У правовій статистиці метод вирівнювання рядів динаміки використовують як для прогнозування, так і для знаходження відсутніх членів ряду. Останні у правовій статистиці мають назву інтерполяції та екстраполяції.
Під інтерполяцією розуміють знаходження відсутнього показника в середині ряду динаміки. В основі цього методу лежить припущення, що за наявними даними можна визначити характер розвитку явища або процесу в цілому. Для цього, як правило, використовують різні види функцій. Розглянемо приклад знаходження відсутньої інформації про неплатників податків у місті на 01.03 попереднього року, коли відомо, що на 01.01 їх чисельність складала 5 тис. чол., а на 01.12 – 7 тис. чол.
Таким чином, щоб визначити ймовірну кількість жителів міста, які не платять податки, обчислимо річний абсолютний приріст неплатників податків:
Δу = уп -уі = 7 - 5 = 2 тис. чол.,
і розрахуємо середньомісячний абсолютний приріст:
За умови, що кожного місяця абсолютний приріст неплатників податків був однаковий, на 01.03 їх кількість становила:
y1 = Δ* у* t = 5 + 0,17 • 2 = 5,34 тис. чол.
Екстраполяція – це знаходження рівнів ряду динаміки у майбутньому. Цей метод ґрунтується на тому, що за визначеними рівняннями передбачають попередню або майбутню тенденцію розвитку правових явищ або процесів.
Розглянемо використання цього методу на прикладі. Наприклад, на 01.09.01 в районі було засуджено 2100 чол. Середньорічний темп приросту за попередні п'ять років – 4 %. Необхідно визначити ймовірну кількість засуджених на 01.01.04.
Для розрахунку перспективної кількості засуджених станом на 01.01.04 використовують таку залежність:
ŷt = y1 * T t = 2100 - 1,043 = 2362 чол.,
тобто на 01.01.04 перспективна кількість засуджених повинна досягнути 2362 чол.