15. Даны два коэффициента корреляции: 1) коэффициент корреляции Фехнера; 2) ранговый коэффициент корреляции Спирмена. Какой из коэффициентов корреляции обладает большей точностью и почему?
1)Коэффициент корреляции Фехнера, основан на оценке степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от соответствующих средних.
,
где na - число совпадений знаков отклонений индивидуальных величин от средней; nb - число несовпадений.
Коэффициент Фехнера может принимать значения от -1 до +1. Kф = 1 свидетельствует о возможном наличии прямой связи, Kф =-1 свидетельствует о возможном наличии обратной связи.
2)Коэффициент ранговой корреляции Спирмена - это количественная оценка статистического изучения связи между явлениями, используемая в непараметрических методах.
Показатель показывает, как отличается полученная при наблюдении сумма квадратов разностей между рангами от случая отсутствия связи
3)Большей точностью обладает коэффициент Спирмена, т.к он еще и высчитывает ранговый коэффициент.(А еще точнее коэффициент Пирсона!) Коэффициент корреляции рангов используется для оценки качества связи между двумя совокупностями.
17. На какие вопросы отвечают свободный член (параметр a) и коэффициент регрессии (параметр b) в регрессионном уравнении, объясняющем преступное поведение. Например, в случае установления зависимости между пьянством и хулиганством.
Параметр b ответит на вопрос, на сколько в абсолютном выражении изменится зависимая переменная(Y-хулиганство) при изменении независимой переменной (Х-пьянство) на единицу измерения. Параметр a покажет значение оценочной функции при нулевом уровне независимой переменной.
например, формула y=a+bх
Оценочное уравнение коэффициента преступности: y=a+bβ. Где y – коэффициент преступности (обычно на 100 тыс. населения), а –свободный член, в данном случае обозначающий уровень преступности при отсутствии риска (β=0), принимается равным минимальному значению вариационного ряда уравнений преступности по исследуемый объектам за тот или иной временной период ( месяц, квартал, год или берется среднее значение минимумов за ряд таких периодов), b – скорость изменения коэффициента преступности при изменении β на единицу изменения. β – это β – коэффициент риска преступности и в данном уравнении независимая переменная.
18. Для чего необходимо изучение временных рядов юридических процессов?
Временной ряд (time series) – это набор числовых данных, полученных в течение последовательных периодов времени (интервал обычно берется постоянным), а методы анализа временных рядов (time-series forecasting methods) позволяют предсказывать значение численной переменной на основе её прошлых и настоящих значений»
Временные ряды наглядно показывают максимумы и минимумы и периоды относительно стабильного (стационарного) развития процессов, позволяющие улавливать периодические изменения процесса.
Например: временный ряд числа осужденных в Российской империи с 1874 по 1912 гг. Общая вариация временного ряда складывается из: 1) влияния тенденции; 2) влияние сезонности; 3) влияние случайности; 4) влияние эффектов , определяющие долговременные циклы.Временные ряды наглядно показывают экстремумы и периоды относительно стабильного (стационарного) развития процессов.