Тематический план практических занятий

Тема 10. Автоматизированные технологии сбора и обработки судебной статистики

Понятие «обработка данных». Проблемы одноразового ввода данных, формирование статистической отчетности на основе первичных баз данных в судебном делопроизводстве.

Автоматизированные технологии сбора, обработки и хранения статистических данных. Программные комплексы, используемые в системе федеральных судов общей юрисдикции и на судебных участках мировых судей для формирования первичной статистической отчетности, ведения баз данных по судимости. Задачи, решаемые в подсистеме «Судебное делопроизводство и статистика» Государственной автоматизированной системы «Правосудие» для ведения судебной статистики. Функциональные возможности специального программного обеспечения для свода, обработки, хранение статистической отчетности в Судебной департаменте при Верховном Суде Российской Федерации и его территориальных органах, Высшем арбитражном суде Российской Федерации.

Автоматизированные информационные системы судебного делопроизводства. Ведение баз данных судебного делопроизводства и лиц в уголовном судопроизводстве (статистических карточек на подсудимого). Алгоритмы расчета показателей статистической отчетности. Формирование первичных и сводных статистических отчетов. Формы анализа ошибок в статистической отчетности.

Использование стандартных программных пакетов для обработки статистических данных на примере табличного процессора Excel, являющегося приложением MS Office. Программные шаблоны форм статистической отчетности, назначение и использование.

Доступ к статистической информации о деятельности судов. Публикация данных на Интернет-сайтах судебной системы.

№ пз	Темы занятий и учебные вопросы	Кол-во часов по форме обучения	Лите ра тура
очная	Очно-заочная	заочная
пз	ср	пз	ср	пз	ср
	Тема 2. Статистическое наблюдение. Организация статистического наблюдения в правоохранительных органах, судах, органах и учреждениях юстиции. 1. Понятия статистической совокупности, единицы статистической совокупности, единицы наблюдения, единицы измерения. 2. Программа статистического наблюдения. Статистический показатель и статистические признаки (качественные и количественные). Формы статистического наблюдения. Виды и способы статистического наблюдения. 3. Объекты статистического наблюдения уголовно-правовой статистики: преступление, уголовное дело, лицо, совершившее преступление, потерпевший, ущерб, причиненный преступлением. 4. Объекты статистического наблюдения гражданско-правовой и административно-правовой статистики.					[1], Гл.3
	Тема 3. Применение выборочного метода в статистических исследованиях. 1. Понятия генеральной и выборочной совокупности, ошибки выборки. Факторы, влияющие на величину ошибки выборки. Величина дисперсии. 2.Требование репрезентативности выборочного массива. Приемы организации выборки: механический, серийный, типический отбор. Оптимальный объем выборки.					[1], Гл.5
	Тема 4. Сводка и группировка материалов статистического наблюдения. 1.Виды статистических группировок: типологические, вариационные, аналитические. Факториальные и результативные показатели в аналитических группировках. Группировки и классификации. Вторичные группировки. 2. Способы представления статистических данных. Требования к статистическим таблицам. Виды статистических таблиц. Ряды распределения, их виды. Основные характеристики рядов распределения.					[1], Гл.7

4,5	Тема 5. Обобщающие статистические показатели. 1. Понятие абсолютных и относительных величин. Виды абсолютных величин, используемых в судебной статистике. Состав обобщающих показателей. Способы исчисления относительных показателей. 2.Формы выражения относительных величин и особенности их практического применения в судебной статистике. Виды относительных величин, применяемых в судебной статистике: отношения распределения (структуры), отношения интенсивности, отношения динамики, отношения степени и сравнения, индексы. 3.Использование относительных величин при анализе преступности, судимости, анализе судебной деятельности.					[1], Гл.8
	4.Характеристика и значение средних величин в статистическом анализе для выявления типических черт массовых процессов общественной жизни. 5. Виды средних величин и техника их вычисления на примерах судебной статистики (средняя арифметическая, средняя арифметическая взвешенная, средняя геометрическая, среднее квадратичное отклонение, мода, медиана). 6. Применение средних величин при анализе данных о судимости и работе судов (средний срок лишения свободы, средний возраст осужденных, средняя сумма наложенного штрафа, залога, обращенного в доход государства, средняя продолжительность рассмотрения дел и т.п.).					[1], Гл.9
	Тема 6. Графический метод представления статистических данных. 1.Виды графиков, преимущества графического представления статистической информации. 2.Типы диаграмм и примеры их использования для анализа судебной статистики (точечные, линейные, гистограммы столбиковые и полосковые, секторные, фигурные). 3. Использование графического метода для прогнозирования правовых явлений, метод экстраполяции.					[1], Гл.7
6,7	Тема 7. Ряды динамики. 1. Виды рядов динамики. Моментные и интервальные ряды Основные правила их построения и использования для анализа динамики процессов. 2. Абсолютные, относительные и средние показатели рядов динамики. 3.Основная тенденция ряда динамики (тренд) и способы ее выявления. Изучение и измерение сезонных колебаний. Индексы сезонности. 4. Способы преобразования рядов динамики: укрупнение, сглаживание, смыкание. Использование рядов динамики в судебной статистике.					[1], Гл.10

	Тема 8. Статистические методы изучения взаимосвязей. 1.Виды и формы связей. Методы изучения статистической связи. 2. Парная и множественная корреляция. Показатели тесноты связи при линейной и нелинейной зависимости. 3. Непараметрические методы определения тесноты связи количественных и качественных признаков. Коэффициент ассоциации Д. Юла, коэффициент контингенции К. Пирсона, коэффициенты взаимной сопряженности К. Пирсона и А.А. Чупрова. 4. Регрессионный метод анализа связи. Выбор формы уравнения регрессии. Определение параметров уравнения методом наименьших квадратов и проверка их значимости. Линейная парная регрессия.					[1], Гл.11