Статистический анализ преступности в РФ в период с 2000 по 2010 год

В целом следует отметить, что выявление действительных тенденций  преступности, её причин и условий, характера других связанных с ней явлений возможно только путём анализа динамики показателей за длительный временной период (минимум 5—10 лет). Ввиду этого следует с крайней осторожностью относиться к преждевременным попыткам анализа факторов, влияющих на текущее состояние преступности.

В 800-страничном труде "Теоретические  основы исследования и анализа латентной  преступности", явившемся результатом 10-летнего исследования ученых НИИ  Академии Генеральной прокуратуры  РФ под руководством профессора Сергея Иншакова доказывается, что преступность за это 10-летие не только не снизилась, но постоянно росла. При этом цифры  реальной преступности в разы отличаются от регистрируемой

 

2.3 Анализ состава преступлений в РФ в период с 2000 по 2010 год.

Структура преступности определяется соотношением в преступности видов  преступлений. Показатели структуры дают качественно-количественную характеристику общественной опасности преступности, ее особенностей, существенных для организации профилактики и дифференциации практики применения уголовно-правовых мер.

Рассмотрим состав осуждённых по возрасту.

Таблица 3.

Состав осуждённых в период с 2000 по 2010 год по возрасту.

Год	Всего,%	В возрасте,%
		14-17	18-24	25-29	30-49	50 и старше
2000	100	12,6	31,3	16,3	34,9	4,9
2001	100	11,5	30,6	16,6	36	5,3
2002	100	10,3	31,6	16,8	35,8	5,5
2003	100	12,5	31,2	16,5	34,3	5,5
2004	100	12,3	30,2	17,1	34,5	5,9
2005	100	11,3	29,5	17,9	35,1	6,2
2006	100	9	29,8	18,9	35,9	6,4
2007	100	9,1	30	18,8	35,4	6,7
2008	100	7,9	29,2	19	36,9	7
2009	100	6,3	28,1	19,5	38,8	7,3
2010	100	5,5	27	19,5	40,5	7,5

 

В Таблице 3 представлен состав осуждённых по разным возрастным категориям в процентном соотношении: с 14 до 17 лет, с 18 до 24 лет, с 25 до 29  лет, с 30 до 49 лет и от 50 и старше.

Построим круговые диаграммы для 2004, 2007 и 2010 годов, чтобы наглядно рассмотреть динамику осуждённых лиц по возрасту.

Рисунок 3. Состав осуждённых по возрасту за 2004 год.

Рисунок 4. Состав осуждённых по возрасту за 2007 год.

Рисунок 5. Состав осуждённых по возрасту за 2010 год.

Итак, из рисунков наглядно видно, что самый большой процент  осуждённых в каждом году принадлежит  возрастной категории от 30 до 49 лет. И с каждым годом количество осуждённых этого возраста становиться больше, также как и лиц от 25 до 29 лет.  Также большой процент составляют осуждённые от 18 до 24 лет, в каждом году эта группа на несколько процентов уступает первой. Однако в отличие от вышеописанной группы, число осуждённых в возрасте от 18 до 14 лет с каждым годом уменьшается.

Самые маленькие проценты принадлежат группам от 14 до 14 лет  и свыше 50 лет, однако если осуждённых лиц от 50 и выше становится с каждым годом всё меньше, то группа самой  маленькой возрастной категории  с каждым годом растёт.

 

Теперь рассмотрим состав лиц, потерпевших от преступных посягательств  по полу и по степени нанесённого  вреда. Построим таблицу.

Таблица 4.

Число лиц, потерпевших  от преступных посягательств в  РФ в период с 2000 по 2010 год.

Годы	Число лиц, потерпевших от преступных посягательств, (тыс.)		из них в результате преступных посягательств, (тыс.)
	женщины	мужчины	погибли		получили тяжкий вред здоровью
			женщины	мужчины	женщины	мужчины
2000	654,4	1441,1	16,8	59,9	14,8	59,7
2001	716,9	1445,4	15,9	62,8	12,7	58,6
2002	630,0	1263,2	16,8	60,0	12,3	55,9
2003	689,4	1387,7	16,8	60,1	10,3	53,6
2004	768,3	1453,9	15,8	56,5	9,1	50,4
2005	1038,7	1770,5	15,6	52,9	10,2	50,8
2006	1156,8	1809,2	15,2	46,1	9,7	47,4
2007	1071,8	1603,3	13,3	40,7	9,5	43,4
2008	902,9	1400,9	11,0	35,0	8,2	40,3
2009	893,1	1060,1	8,9	22,4	10,0	30,8
2010	824,8	960,4	8,7	21,6	10,0	29,7

 

Поскольку из данной таблицы  сложно сразу сделать какие-либо выводы, построим рисунки.

Рисунок 6. Состав лиц, потерпевших от преступных посягательств по полу с 2000 по 2010 год (тыс.)

Итак, по Рисунку 2 можно сделать  вывод о том, что число пострадавших в общем как мужчин так и женщин менялось в каждом году одинаково, т.е. с 2000 по 2001 год оно увеличивалось, далее 2002 году оно уменьшилось, затем снова увеличивалось до 2006, и затем снова пошло на спад.

Также мы делаем вывод о  том, что по России мужчины чаще страдают от преступных посягательств чем женщины, например в 2006 году от преступных посягательств пострадало 1809,2 тысяч мужчин, когда женщин только 1156,8 тысяч.

Далее построим диаграмму  исхода преступных посягательств.

 

 

 

 

Рисунок 7. Состав лиц, потерпевших от преступных посягательств по полу с 2000 по 2010 год (тыс.)

Проанализировав рисунок  опять же можно сделать вывод  о том, от преступных посягательств  мужчины страдают намного чаще женщин, однако теперь мы видим, что  с каждым годом число смертностей и  нанесение тяжкого вреда здоровью у мужчин сокращается быстрее, чем  у женщин.

 

2.4 Взаимосвязь показателей, влияющих на число лиц, содержавшихся в местах лишения свободы

В данной главе, с помощью  корреляции и регрессии,  мы будем  находить зависимость результирующего  признака от факторных, а именно зависимость  числа зарегистрированных преступлений от среднемесячной заработной платы и числа безработных.

Таблица5.

Число зарегистрированных преступлений, среднемесячная заработная плата и число безработных.

Годы	Число зарегистрированных преступлений, тыс. y	Среднемесячная заработная плата, руб. x1	Число безработных, тыс. человек x2
2000	2952,4	2223,4	7059
2001	2968,3	3240,4	6303
2002	2526,3	4360,3	6268
2003	2756,4	5498,5	5951
2004	2893,8	6739,5	6116
2005	3554,7	8554,9	5208
2006	3855,4	12536,4	4999
2007	3582,5	13593,4	4246
2008	3209,9	17290,1	5289
2009	2994,8	18637,5	6373
2010	2628,8	20952,2	5636

Далее построим матрицу коэффициентов  корреляции для определения взаимосвязи  показателей.

Таблица 6.

Матрица парных коэффициентов  корреляции.

	y	x1	x2
y	1	0,189119	-0,69449
x1	0,189119	1	-0,47603
x2	-0,69449	-0,47603	1

 

Где, y- Число зарегистрированных преступлений, тыс.;

x1- Среднемесячная заработная плата, руб.;

x2- Число безработных, тыс. человек.

Проанализировав получившуюся матрицу можно сделать выводы о том, что связь между результативным признаком - числом преступлений и среднемесячной заработной платой слабая, а меду числом преступлений и числом безработных – сильная.

Построим регрессионную  модель.

Таблица 7.

Регрессионная статистика
Множественный R	0,712878
R-квадрат	0,508195
Нормированный R-квадрат	0,385244
Стандартная ошибка	330,9237
Наблюдения	11

 

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	905281,1	452640,5	4,133306	0,058502
Остаток	8	876084,2	109510,5
Итого	10	1781365

 

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 98,0%	Верхние 98,0%
Y-пересечение	5622,63	979,703	5,739117	0,000434	3363,431	7881,829	2335,347	8909,913
Переменная X1	-0,01168	0,018005	-0,64885	0,534616	-0,0532	0,029836	-0,07209	0,04873
Переменная X2	-0,41921	0,151223	-2,77215	0,024216	-0,76793	-0,07049	-0,92662	0,088199

 

Продолжаем строить регрессионную  модель, но уже без Х1, поскольку этот коэффициент не значим.

 

Таблица 8.

Регрессионная статистика
Множественный R	0,694488
R-квадрат	0,482314
Нормированный R-квадрат	0,424793
Стандартная ошибка	320,1021
Наблюдения	11

 

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	859177	859177	8,385048	0,017719
Остаток	9	922188,3	102465,4
Итого	10	1781365

 

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 98,0%	Верхние 98,0%
Y-пересечение	5232,543	748,2511	6,993031	6,37E-05	3539,882	6925,205	2800,85	7664,236
Переменная X2	-0,3725	0,128641	-2,89569	0,017719	-0,66351	-0,0815	-0,79057	0,045557

 

Y=5232,543-0,3725x2

Полученное уравнение  значимо, т.к. F_набл = 8,385048> F_kp = 4,844336

Получив уравнение делаем вывод о том, что связь прямая, поскольку перед уравнением стоит знак «+».

При увеличении численности  безработного населения на тысячу, число преступлений увеличивается на 0,37.