Задача №47
Дано: таблица первичных статистических данных о числе зарегистрированных преступлений, а также тяжких и особо тяжких преступлений по регионам Украины за 2009 и 2010 годы; таблица о численности народонаселения в Украине в 2010 году. Таблица. Сведения об общей преступности, тяжких и особо тяжких преступлениях, зарегистрированных в Украине в 2009-2010 годах.
Таблица. Сведения о численности народонаселения в Украине и её субъектах в 2009-2010 годах.
Требуется: 1) найти коэффициенты преступности на 100 тысяч народонаселения по Украине и субъектам её составляющим в 2009 и 2010 годах; 2) рассчитать коэффициенты тяжких и особо тяжких преступлений на 100 тысяч народонаселения по Украине и субъектам её составляющим в 2009 и 2010 годах; 3) по коэффициентам преступности вычислить моду преступности в Украине в 2009 и 2010 годах; 4) по коэффициентам тяжких и особо тяжких преступлений вычислить моду для тяжких и особо тяжких преступлений в Украине в 2009-2010 годах; 5) исследовать вариацию в рядах преступлений за 2009 и 2010 годы[3] с помощью коэффициента вариации и коэффициента осцилляции; 6) исследовать вариацию в рядах тяжких и особо тяжких преступлений за 2009 и 2010 годы с помощью коэффициента вариации и коэффициента осцилляции: 6) рассчитать коэффициент локализации как для преступности (по коэффициентам преступности), так и для тяжких и особо тяжких преступлений (по их коэффициентам) в Украине за 2009 и 2010 годы; 7) в программе Excel построить кривые Лоренца для всех 4-х полученных коэффициентов локализации; 8) проверить подчиняется ли эмпирическое распределение преступности по территории Украины нормальному распределению (по данным за 2010 год); 9) проверить подчиняется ли эмпирическое распределение тяжких и особо тяжких преступлений по Украине нормальному закону распределения. Т Е С Т Ы - Аналитическая юриспруденция – это: Математическая дисциплина. Юридическая дисциплина. Точная юридическая дисциплина, обеспечивающая все разделы и направления юриспруденции. Гражданско-правовая дисциплина. Уголовно-правовая дисциплина. - Изучается зависимость числа заключенных договоров купли-продажи от уровня доходов народонаселения в регионе. Коэффициент регрессии в полученном линейном уравнении показывает: Насколько в абсолютном выражении изменяется управляемая переменная (число заключенных договоров) при изменении управляющей (уровень доходов народонаселения) на единицу измерения. Насколько процентов изменяется зависимая переменная при изменении независимой на 1%. Насколько в абсолютном выражении изменяется управляющая переменная при изменении управляемой на единицу измерения. - Для изучения структуры гражданско-правовых договорных отношений удобно использовать: 1) диаграммы рассеяния. 2) Диаграммы Парето. 3) Графики временных вариационных рядов. 4) Графики пространственных вариационных рядов. - Для изучения преступной активности различных демографических групп используется: 1) коэффициент преступности. 2) Коэффициент опережения. 3) Коэффициент вариации. 4) Коэффициент криминогенной пораженности. - Какая из нижеприведенных мер вариации является наиболее эффективной при изучении различных юридических процессов: 1) размах юридического процесса. 2) Коэффициент вариации юридического процесса. 3) Коэффициент осцилляции юридического процесса. 4) Дисперсия юридического процесса. - Какая из средних наиболее эффективна для вычисления среднего темпа роста юридического процесса за данный и предшествующий период: среднее гармоническое взвешенное юридического процесса. Среднее арифметическое взвешенное юридического процесса. Среднее геометрическое взвешенное юридического процесса. Среднее геометрическое юридического процесса. - Какая из средних наиболее эффективна при расчетах, связанных с измерением дохода, например, полученного от преступной деятельности: 1) Среднее геометрическое значение нормы прибыли. 2) Среднее геометрическое взвешенное. 3) Среднее арифметическое взвешенное. 4) Среднее арифметическое. - Для оценки параметра b (коэффициент регрессии) криминологического процесса по времени используется: 1) средний абсолютный темп прироста. 2) Средний цепной темп роста. 3) Средний цепной темп прироста. 4) Средний абсолютный цепной темп прироста. - Для расчета коэффициента вариации юридического процесса используются: 1) среднее арифметическое и стандартное отклонение. 2) Дисперсия и среднее арифметическое. 3) Размах и среднее арифметическое. - В каком вариационном ряду связываются значения случайной величины и частости её проявления: 1) во временном вариационном ряду. 2) В пространственном вариационном ряду. 3) В частотном вариационном ряду. - Дисперсия юридического процесса является: 1) мерой центростремительной тенденции. 2) Мерой разброса. 3) Мерой аппроксимации. - Какому числу равно число темпов роста по временному ряду юридического процесса, состоящему из 14 периодов: 1) 14. 2) 12. 3) 13. 4) 11. - Какому числу равен средний абсолютный цепной прирост во временном ряду юридического процесса с постоянным интервалом равным 1 году: 1) нулю. 2) Единице. 3) Двум. 4) Трем. - Чтобы вычислить удельный вес структурной составляющей преступности (административной, дисциплинарной, гражданско-правовой, уголовно-процессуальной, гражданско-процессуальной, арбитражно-процессуальной правонарушаемости) за данный период в данном месте нужно: 1) абсолютное число зарегистрированных преступлений данной структурной составляющей разделить на общее абсолютное число зарегистрированных преступлений. 2) Общее абсолютное число зарегистрированных преступлений разделить на абсолютное число зарегистрированных преступлений данной структурной составляющей. - Если средняя ошибка аппроксимации временного ряда юридического процесса равна 7%, то: 1) прогноз по данному оценочному уравнению является приемлемым. 2) Прогноз по данному оценочному уравнению является неприемлемым. 3) Прогноз по данному оценочному уравнению выдает ошибку в среднем равную 7%. - Какой показатель лучше использовать при оценке типичного «поведения» вариационного ряда юридического процесса: 1) медиану. 2) Среднее арифметическое. 3) Среднее гармоническое. 4) Моду. - Коэффициент виктимизации преступности III степени ведет речь: 1) о потерпевших; 2) о лицах, которым причинен тяжкий вред здоровью; 3) о погибших от преступлений. А) Интегральный вероятностный закон распределения случайной величины – это: Б) Зависимость частот или частостей случайной величины X от значений данной величины, представленная в интегральной (для непрерывных значений) или кумулятивной (для дискретных значений) форме. В) Плотность вероятности случайной величины Х. Г) Дифференциальная функция распределения случайной величины Х. Д) Интегральная функция распределения случайной величины Х. - Дифференциальный вероятностный закон распределения случайной величины – это: А) Зависимость частот или частостей случайной величины X от значений данной величины, представленная в интегральной (для непрерывных значений) или кумулятивной (для дискретных значений) форме. Б) Зависимость частот или частостей случайной величины X от значений данной величины, представленная в дифференциальной форме (первая производная от интегральной функции). В) Эмпирическая функция распределения случайной величины Х. Г) Теоретическая функция распределения случайной величины Х. - С каким теоретическим законом распределения согласуется эмпирическое распределение β-коэффициентов изменчивости преступности по субъектам Российской Федерации: А) Законом Пуассона. Б) Законом Вейбулла. В) Законом Гаусса. Г) Законом Гомперца. - Правило Бьенамэ-Чебышева применяется: А) Для оценки величины разброса вокруг среднего при явном наличии их нормального распределения. Б) Для оценки величины разброса вокруг среднего для распределений заметно отличающихся от нормального. В) Применяется в тех случаях, когда установить форму распределения затруднительно. - В соответствии с правилом трех сигм: А) наблюдения, лежащие за пределами (μ-3σ; μ+3σ), практически, невероятны. Б) наблюдения, лежащие за пределами (μ-3σ; μ+3σ) вполне вероятны. В) наблюдения, лежащие за пределами (μ-3σ; μ+3σ) в принципе невозможны. - Что «говорит» правило Бьенамэ-Чебышева о первой сигме: А) В пределах первых двух сигм содержится 68% значений наблюдаемого признака. Б) В пределах первой сигмы содержится 34% значений наблюдаемого признака. В) Ничего «не говорит» о распределении значений в пределах первой сигмы. - В соответствии с правилом Бьенамэ-Чебышева, сколько субъектов Украины в 2020 году будет иметь особо высокий и особо низкий уровень преступности: А) 88,89%. Б) 99,73%. Г) 97,89%. - Вероятнее всего распределение во времени числа заявлений о тяжких и особо тяжких преступлениях в городе Сургуте: А) Подчиняется закону нормального распределения. Б) Подчиняется закону Бернулли. Г) Подчиняется закону Вейбулла. Д) Подчиняется закону Пуассона. - По какому вероятностному закону распределяются деяния субъектов правовых отношений на плоскости юридической ответственности: А) По закону Пуассона. Б) По закону нормального распределения. В) По закону Паскаля. 1. β-коэффициент риска криминологического процесса отвечает на вопрос: а) насколько преступлений изменится коэффициент преступности по большей исследуемой территории (целое) относительно меньшей территории (части); б) насколько преступлений изменится коэффициент преступности по меньшей территории (части) относительно большей территории (целого).
2. β-коэффициент риска криминологического процесса равен: а) среднему коэффициенту преступности; б) разнице между средним и минимальным значением вариационного ряда коэффициентов преступности; в) тангенсу угла наклона в уравнении, где независимой переменной выступают коэффициенты преступности по целому, а зависимой коэффициенты преступности по части за определенный период времени. 3. Оценочное уравнение коэффициентов преступности используется для: а) точной оценки величины коэффициента преступности в регионе, если его величина не известна, но известен β-коэффициент риска; б) приближенной оценки величины β-коэффициента риска, если его величина не известна, но известен коэффициент преступности в регионе; в) приблизительной оценки величины коэффициента преступности в регионе, если его величина не известна, но известен β-коэффициент риска. 4. Коэффициент эластичности коэффициента преступности в городе Симферополе показывает: а) насколько в абсолютном выражении изменится коэффициент преступности в городе Симферополе, если коэффициент преступности в Украине изменится на единицу измерения; б) насколько процентов изменится коэффициент преступности в Украине, если коэффициент преступности в городе Симферополе изменится на один процент; в) насколько процентов изменится коэффициент преступности в городе Симферополе, если коэффициент преступности в Крыму изменится на один процент. 5. β-коэффициент риска преступности позволяет ответить на вопрос: а) насколько процентов изменчивость преступности в регионе, например, субъекте РФ больше или меньше, чем в государстве. б) насколько процентов преступность в регионе, например, субъекте РФ больше или меньше, чем в государстве. 6. β-коэффициент риска криминологического процесса для G всегда равен: a) произвольному числу, которое получится в результате расчетов; б) трем; г) нулю; д) единице. 7. В качестве независимой переменной при получении оценочного уравнения коэффициентов преступности берутся: а) коэффициенты преступности; б) абсолютное число преступлений; в) β-коэффициенты. 8. В качестве зависимой переменной при получении оценочного уравнения коэффициентов преступности берутся: а) коэффициенты преступности; б) абсолютное число преступлений; в) β-коэффициенты. 9. Свободный член в ОУКП равен: а) минимальному значению коэффициентов преступности в вариационном ряду; б) среднему значению коэффициентов преступности в вариационном ряду; в) разнице между средним и минимальным значением коэффициентов преступности в вариационном ряду. 10. Коэффициент при независимой переменной в ОУКП равен: а) минимальному значению коэффициентов преступности в вариационном ряду; б) среднему значению коэффициентов преступности в вариационном ряду; в) разнице между средним и минимальным значением коэффициентов преступности в вариационном ряду. 11. В каком из субъектов РФ риск ошибочного прогноза выше: а) в субъекте РФ с β-коэффициентом ниже единицы; б) в субъекте РФ с β-коэффициентом выше единицы; в) в субъекте РФ с β-коэффициентом равным единице. 12. Временной ряд коэффициентов преступности устойчивее в субъекте РФ, где: а) β-коэффициент ниже единицы; б) β-коэффициентом выше единицы; в) β-коэффициентом равен единице. 13. По этой формуле а) коэффициент локализации; б) коэффициент дифференциации; в) коэффициент Герфиндаля; г) коэффициент Лоренца. 14. По этой формуле а) коэффициент локализации; б) коэффициент дифференциации; в) коэффициент Герфиндаля; г) коэффициент Лоренца. 15. Кривая Лоренца графически показывает: а) величину коэффициента локализации; б) величину коэффициента Лоренца; в) величину коэффициента Герфиндаля; г) величину коэффициента вариации. 16. Почему коэффициент Джини более подходящая мера степени неравенства распределения какого-либо изучаемого признака по территориям: а) потому, что отражает разницу между крайними значениями признака по ранжированному ряду; б) потому, что отражает 10% соотношения верхних и нижних значений ранжированного вариационного ряда; в) потому, что отражает различия по всей исследуемой совокупности; г) потому, что отражает межквартильные соотношения. Вопросы к зачету по курсу «Аналитическая юриспруденция» 1. Предмет и методы аналитической юриспруденции. 2. Связь аналитической юриспруденции с теорией государства и права, отраслевыми юридическими дисциплинами. 3. Научные результаты в юриспруденции и роль аналитической юриспруденции в их получении. 4. Методы, обеспечивающие получение промежуточных научных результатов в аналитической юриспруденции. 5. Методы, обеспечивающие получение окончательных научных результатов в аналитической юриспруденции. 6. Юридическая ответственность в декартовой системе координат. Поля позитивной и негативной юридической ответственности. 7. Функция справедливости на плоскости и её практическое применение в отправлении правосудия по уголовным, гражданским, административным и арбитражным делам. 8. Измерение величины несправедливости в декартовой системе координат. 9. Вероятностный закон распределения деяний субъектов правовых отношений на плоскости юридической ответственности. 10. Правило трех сигм и его применение для изучения позитивной и негативной юридической ответственности. 11. Многомерные оценочные юридические пространства, и их отличие от иных оценочных пространств. 12. Поверхность политических режимов и измерение уровня свободы. 13. Диагностика авторитарных, анархических и демократических режимов в свете функции свободы от государственного принуждения и общественного насилия. 14. Анализ динамики политического режима в России в начале ХХ столетия (до, в момент и после революции 1917 года). 15. Национализация и приватизация, как факторы дестабилизации политического режима на примере России. 16. Временные, пространственные и частотные ряды юридических процессов. 17. Абсолютные и относительные величины в юриспруденции, элементарные аналитические характеристики вариационных рядов юридических процессов. 18. Меры центральной тенденции вариационных рядов юридических процессов. 19. Меры разброса вариационных рядов юридических процессов? 20. Для каких целей в аналитической юриспруденции используются диаграммы Парето? 21. Что представляет собой тенденция юридического процесса? 22. Что представляет собой тренд юридического процесса? 23. Что показывает коэффициент регрессии в оценочном уравнении юридического процесса? 24. Что показывает коэффициент эластичности юридического процесса по времени? 25. Как сделать элементарный прогноз юридического процесса по простейшему линейному уравнению, и оценить качество данного уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации. 26. Что представляет собой вероятностное распределение юридического процесса (явления). 27. Статистическое распределение юридической случайной величины. 28. Эмпирическое и теоретическое распределение частот юридических процессов. 29. Дискретные и непрерывные распределения юридических процессов. 30. Интегральная функция распределения преступности. 31. Дифференциальная функция распределения преступности. 32. Вероятностный закон распределения преступности. 33. Закон нормального распределения и его использование при изучении юридических процессов. 34. Правило Бьенамэ-Чебышева и его использование для исследования юридических процессов. 35. Распределение Пуассона и его использование для изучения юридических процессов. 36. Изучение изменчивости юридических процессов. Методы анализ риска в юриспруденции. Вопросы к экзамену по курсу «Аналитическая юриспруденция» 1. Характеристика функциональных зависимостей как средства изучения законов мироздания, включая исследование юридических процессов (гражданско-правовых, уголовно-правовых и т.п.). 2. Изучение силы и направления связи между юридическими (гражданско-правовыми, уголовно-процессуальными и т.д.) и иными переменными (экономическими, политическими, религиозными). Корреляционный и регрессионный анализ в юриспруденции. 3. Параметрические и непараметрические коэффициенты корреляции и их использование для изучения различных юридических процессов. 4. Множественный коэффициент ранговой корреляции (коэффициент конкордации) и его использование для изучения связей различных юридических процессов. 5. Использование коэффициентов Фехнера, Спирмена и Кендалла для изучения связей в юриспруденции. 6. Использование линейного коэффициента корреляции Пирсона для изучения различных юридических процессов. 7. Изучение связи между числом зарегистрированных преступлений, числом выявленных лиц, их совершивших, и числом осужденных с помощью корреляционных и регрессионных моделей. 8. Изучение связи между числом убийств и степенью неравенства в распределении доходов народонаселения с помощью регрессионного и корреляционного анализа. 9. Изучение факторов, определяющих «поведение» юридических процессов, с помощью фиктивных переменных. 10. Множественный регрессионный и корреляционный анализ как средство эффективного развития российского законодательства. 11. Множественный регрессионный и корреляционный анализ как средство совершенствования правоприменительной практики. 12. Параметрические и непараметрические коэффициенты корреляции как средство совершенствования правоохранительной деятельности. 13. Аналитическая юриспруденция как средство повышения эффективности научных изысканий во всех областях юриспруденции. 14. Линейные и нелинейные математические модели, используемые в юриспруденции. 15. Дифференциальные уравнения, используемые в юриспруденции. 16. Сочетание методов, обеспечивающих получение промежуточных и окончательных результатов в юриспруденции. 17. Качественная оценка силы связи между переменными в юриспруденции:
18. Смысл коэффициента детерминации при исследовании различных юридических процессов, взятых в качестве зависимых переменных. 19. Объясняющие (управляющие) переменные в юриспруденции. 20. Управляемые (объясняемые) переменные в юриспруденции. 21. Математическое моделирование гражданско-правовых процессов. 22. Математическое моделирование уголовно-правовых и криминологических процессов. 23. Математическое моделирование административно-правовых процессов. 24. Математическое моделирование избирательного процесса. 25. Математическое моделирование в семейном и трудовом праве. 26. Математическое моделирование федеративных правоотношений. 27. Математическое моделирование политических режимов. 28. Ложная корреляция и её значение для исследования юридических процессов. 29. Смысл (интерпретация) коэффициента регрессии в парном регрессионном линейном уравнении, описывающем зависимость между юридической и экономической переменными, когда экономическая переменная выступает в качестве объясняющей. 28. Вычисление и интерпретация коэффициента эластичности, описывающего связь между юридическими переменными. 29. Роль коэффициента эластичности в исследовании различных юридических процессов. Порядок вычисления коэффициента эластичности. 30. Задачи, решаемые в юриспруденции с помощью коэффициентов эластичности. 31. Причинность в юриспруденции, её исследование с помощью коэффициентов регрессии и коэффициентов эластичности. 32. Математическое моделирование арбитражно-процессуальных правоотношений. 33. Использование фиктивных (искусственных) переменных (dummy variables) при проведении корреляционного и регрессионного анализа юридических процессов, а также модели двоичного выбора. 34. Случайные функции в изучении многомерных юридических оценочных пространств. 35. Системы уравнений, объясняющие «поведение» криминологических и других юридических процессов. 36. Что такое β-коэффициент изменчивости (риска) преступности или иного криминологического процесса? 37. Математический и криминологический смысл β-коэффициента изменчивости (риска) преступности. 38. Что показывает коэффициент эластичности коэффициентов преступности по S по коэффициентам преступности по G. 39. В чем суть закона сохранения математического ожидания β-коэффициентов преступности. 40. Что такое оценочное уравнение коэффициентов преступности (ОУКП)? 41. Как оценить изменчивость преступности на определенной территории за определенное время с помощью стандартного отклонения? 42. Для каких целей используется в юриспруденции децильный коэффициент? 43. Для каких целей используется в юриспруденции коэффициент локализации (коэффициент Джини)? 44. Что показывает кривая Лоренца и в чем её польза при изучении различных юридических процессов? 45. Каким образом строится оценочное уравнение коэффициентов преступности, и каков его криминологический смысл? 46. Прогнозирование гражданско-правовых, уголовно-правовых и других юридических переменных с помощью различных математических методов. 47. Прогнозирование юридических переменных, содержащих сезонную компоненту. 48. Доверительный интервал прогноза и его значение для прогнозирования различных юридических переменных. 49. Оперативные, краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные прогнозы юридических переменных величин. 50. Прогнозирование юридических процессов с использованием объясняющих переменных. 51. Методы прогнозирования юридических процессов. 52. Эффективность прогнозирования различных юридических процессов. 53. Анализ временного ряда юридического процесса. 54. Методы оптимизации различных юридических процессов. 55. Исследование экстремумов гражданско-правовых процессов, как средство выявления факторов, детерминирующих данные процессы. 56. Исследование экстремумов уголовно-правовых процессов, как средство выявления факторов, детерминирующих данные процессы. 57. Управление гражданско-правовыми и уголовно-правовыми процессами. 58. Исследование качества уголовно-процессуальных правоотношений. 59. Исследование качества уголовно-процессуальных правоотношений. 60. Составление карт контроля качества уголовно-процессуальных правоотношений. 61. Составление карт контроля качества гражданско-процессуальных правоотношений. 62. Юридические учреждения как система массового обслуживания. 63. Оптимизация длин очередей в юридических учреждениях как системах массового обслуживания. 64. Характеристика судов, как системы массового обслуживания и возможности её оптимизации. 65. Характеристика органов прокуратуры, как системы массового обслуживания и возможности её оптимизации. 66. Использование методов линейного программирования для оптимизации различных юридических процессов. 67. Оптимизация договорных отношений в условиях определенности. 68. Оптимизация договорных отношений в условиях риска. 69. Оптимизация договорных отношений в условиях неопределенности.
|
вычисляется:
вычисляется:
