Основные факторы, влияющие на уровень преступности в России и Европе

При этом свободный коэффициент не является значимым. Согласно полученной модели, её прямую интерпретацию можно озвучить следующим образом: при увеличении числа полицейских учреждений на 100, уровень преступности возрастает на 1669 преступлений. Но с реальной точки зрения интерпретация будет логичнее звучать следующим образом: при увеличении уровня преступности на 100, число учреждений полиции возрастает на 6. Этот вывод можно сделать, рассмотрев эту модель с обратной точки зрения, учитывая, что линейный коэффициент корреляции значим, а свободный — нет: .

Исследование показало, что изменение уровня преступности в стране на 57% объясняется изменением числа учреждений полиции. Это достаточно логичное объяснение, так как эти понятия взаимосвязаны: если в стране много полицейских учреждений, значит необходимы большие силы для поддержания порядка, что можно интерпретировать и как достаточно высокий уровень преступности в стране. Обратно, если возросло число преступлений, то возникает необходимость в увеличении дополнительных учреждений полиции.

Выявить влияние остальных факторов — процента населения, находящегося за чертой бедности и процента иммигрантского населения на уровень преступности не удалось, но, как показывает сегодняшняя политическая ситуация, учитывать эти факторы необходимо, возможно другими методами, позволяющими более точно отразить действительную ситуацию.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика: начальный курс. М.: Дело, 1997.

2. Статистика: Учебник /Под ред. проф. В. С. Мхитаряна. М.: Экономист, 2005

3. Теория статистики: Учебник/ Под ред. проф. Р. А Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2002

4.

http://www.nationmaster.com.

ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение, А Исходные данные Страна Уровень преступности Количество населения, находящегося за чертой бедности (%) Число

учреждений полиции

в стране Иммигранты (в % от общего населения страны) Численность вооружённых сил Албания 5 303 25 11 987 2,32 — Австрия 552 411 5,9 24 553 14,9 40 000 Беларусь 132 867 27,1 — 12,21 83 000 Бельгия 973 548 15,2 36 940 6,9 39 000 Болгария 148 915 14,1 — 1,35 80 000 Хорватия 101 853 11 19 924 14,52 61 000 Чехия 372 341 — 46 770 — 58 000 Дания 491 026 - 10 323 7,16 22 000 Эстония 57 799 5 3 633 15,19 5 000 Финляндия 520 194 — 8 323 2,96 32 000 Франция 3 771 850 6,2 124 284 10,18 294 000 Германия 6 507 394 11 250 104 12,31 221 000 Греция 102 783 — - 8,62 159 000 Венгрия 420 782 — 29 113 3,13 44 000 Ирландия 81 274 7 11 642 13,81 12 000 Италия 2 231 550 — 322 483 4,28 251 000 Латвия 49 329 — 10 325 19,46 5 000 Литва 92 646 4 11 678 — - Молдавия 36 302 29,5 13 766 12,96 — Нидерланды 1 422 863 10,5 34 281 10,05 52 000 Норвегия 330 071 — 11 134 7,37 27 000 Польша 1 404 229 17 99 014 — 217 000 Португалия 218 360 17,8 45 776 7,2 45 000 Румыния 312 204 25 46 345 0,596 207 000 Словакия 107 373 21 20 246 2,23 39 000 Словения 81 697 12,9 7 152 8,33 9 000 Испания 923 271 19,8 115 656 10,79 166 000 Швеция 1 234 784 — 16 149 12,3 53 000 Швейцария 307 631 — 14 847 22,89 28 000 Великобритания 6 523 706 14 152 576 8,98 212 000

Приложение Б Модель

ВЫВОД ИТОГОВ Регрессионная статистика 0,546 081 0,521 705 наблюдения 27

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-значение Y-персечение 143 979,7 277 900,6 0.518 098 0.61 261 X2 16.7448 2,993 957 5.592 759 0.0000

ВЫВОД ОСТАТКА наблюдение Предсказанное У остатки 1 344 699,6 339 396,6 2 555 114,8 2673,774 3 762 532,6 -211 015 4 477 603,1 375 750,1 5 927 134 554 793 6 316 836,3 -174 190 7 204 813,6 147 014,6 8 283 346,7 -236 847 9 2 225 090 -1 546 760 10 4 331 921 -2 175 473 11 631 471,1 210 689,1 12 338 922,7 257 648,7 13 5 543 893 3 312 343 14 316 869,8 267 540,8 15 339 525,5 246 879,5 16 374 488,6 338 186,6 17 718 008,2 -704 855 18 330 416,3 345,3032 19 1 801 949 397 720,3 20 910 489,7 692 129,7 21 920 017,5 607 813,5 22 482 994,9 375 621,9 23 263 738,5 182 041,5 24 2 080 616 1 157 345 25 414 391,5 -820 393 26 392 589,7 84 958,75 27 2 698 834 -3 824 872

Приложение В Множественная регрессия (по факторам и)

Страна Уровень преступности Число

учреждений полиции

в стране Численность вооружённых сил Албания 5 303 11 987 — Австрия 552 411 24 553 40 000 Беларусь 132 867 - 83 000 Бельгия 973 548 36 940 39 000 Болгария 148 915 - 80 000 Хорватия 101 853 19 924 61 000 Чехия 372 341 46 770 58 000 Дания 491 026 10 323 22 000 Эстония 57 799 3 633 5 000 Финляндия 520 194 8 323 32 000 Франция 3 771 850 124 284 294 000 Германия 6 507 394 250 104 221 000 Греция 102 783 — 159 000 Венгрия 420 782 29 113 44 000 Ирландия 81 274 11 642 12 000 Италия 2 231 550 322 483 251 000 Латвия 49 329 10 325 5 000 Литва 92 646 11 678 — Молдавия 36 302 13 766 — Нидерланды 1 422 863 34 281 52 000 Норвегия 330 071 11 134 27 000 Польша 1 404 229 99 014 217 000 Португалия 218 360 45 776 45 000 Румыния 312 204 46 345 207 000 Словакия 107 373 20 246 39 000 Словения 81 697 7 152 9 000 Испания 923 271 115 656 166 000 Швеция 1 234 784 16 149 53 000 Швейцария 307 631 14 847 28 000 Великобритания 6 523 706 152 576 212 000

ВЫВОД ИТОГОВ Регрессионная статистика 0,5 611 604 0,515 457 наблюдения 27

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-значение Y-персечение -59 102.

03 406 667.

8 -0.145 332 0.8860 X2 10.17 577 5.861 873 1.735 925 0.0988 X4 6.901 842 5.224 430 1.321 071 0.2022

ВЫВОД ОСТАТКА наблюдение Предсказанное У остатки 1 466 817,3 -85 623,7 2 513 750,9 380 883,9 3 585 962,8 -387 585 4 493 045,3 344 130,3 5 564 652,4 462 799,4 6 817 125,6 444 784,6 7 197 783 -293 243 8 12 375,75 -45 423,2 9 246 449,8 -273 744 10 3 234 725 -537 125 11 4 011 206 -2 496 188 12 1 038 291 935 507,8 13 540 826,2 120 044,2 14 142 186,4 60 912,39 15 4 954 773 2 723 223 16 80 472,01 31 143,01 17 299 793,8 -1 123 069 18 240 544,7 -89 526,3 19 2 446 141 1 041 912 20 717 286,9 498 926,9 21 1 841 175 1 528 971 22 416 088,4 308 715,4 23 3014,548 -88 682,5 24 2 263 493 1 340 222 25 471 024,1 -763 760 26 285 229,2 -22 401,8 27 2 956 667 -3 567 035