Статистический анализ

Методы статистического анализа исследуют структуру и динамику преступности, определяют факторы, влияющие, на нее, оценивают на основе конкретных критериев эффективность работы органов внутренних дел.

Основная цель статистического анализа заключается в установлении и измерении взаимосвязей и закономерностей изучаемых массовых явлений и процессов. К главным задачам относятся:

1) описание явления;

2) сопоставление и выявление закономерностей;

3) составление прогноза;

4) подготовку выводов.

Выявляя количественные взаимосвязи, соотношения и закономерности, статистический анализ помогает изучать и в определенной степени объяснять характер и причины явлений, условий и механизм их развития. Статистический анализ характеризует, что было и что есть. Но чтобы познать явление, надо знать не только прошлое и настоящее, но и иметь представление о будущем, о перспективах и тенденциях развития явлений. Таким образом, статистический анализ имеет и прогностическую функцию.

Статистический анализ позволяет выявить "тревожные" моменты в характеристике преступности, положительные стороны и недостатки в работе ОВД, слабые звенья (например, низкий уровень раскрываемости преступлений, длительные сроки и низкое качество расследования и рассмотрения дел и т.д.), чтобы на основе этих данных своевременно принять решение, разработать меры по устранению недостатков. В конечном итоге статистическая информация нужна именно для того, чтобы сделать практические выводы для улучшения организации работы.

Статистический анализ характеризуется применением разнообразных методов математической статистики: корреляционного, дисперсионного, факторного, кластерного и др.

Большинство статистических задач достаточно трудоемки и требуют большого количества рутинных вычислений, ограничивающихся в целом ряде случаев простыми математическими операциями. Поэтому автоматизация решения такого класса задач просто необходима.

К универсальным пакетам статистических программ можно отнести: DataStat, MicroStat, MultiStat, P-Stat, SAS, Soritec, SPSS, STADIA, STATA, StatGraphics, Statistica, StatPro, StatView, Systat и др. Эти прикладные программы имеют различную структуру и интерфейс с пользователем, обеспечивая широкий набор статистических процедур для анализа данных наряду с другими функциями (ввод и редактирование данных, графический анализ и др.).

Например, пакет StatGraphics содержит практически все функции статистического анализа, великолепную графику и по обилию своих возможностей представляет большой интерес для специалиста-математика. В сравнении с StatGraphics небольшой пакет MicroStat более прост в использовании и включает лишь ряд функций для оценивания плотностей распределений, дисперсионного и регрессионного анализа и ряда др.

Для работы с "гигантскими" массивами данных и многоцелевого использования прекрасно зарекомендовал себя пакет SAS (Statistical Analysis System), который является лидером перечисленной группы статистических программ. Однако он требует для своей работы 10-16 Мбайт оперативной памяти, в зависимости от полноты используемых функций пакета, и не менее 120 Мбайт памяти на жестком диске.

Excel 5.0 для Windows представляет значительное количество разнообразных функций как для описательной, так и для производной статистики и анализа данных. В случае многомерного статистического анализа, т.е. анализа со многими зависимыми переменными, Excel (версии 5.0 и 7.0) по своим возможностям ничем не уступает стандартным статистическим пакетам, указанным выше. Поэтому дальнейший статистический анализ будем иллюстрировать расчетами в Excel 5.0 для Windows.

Дата добавления: 2014-01-20