Материал: 582

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

сколько гипотетических наблюдений находится в заданной или более низкой категории.

Структурная схема описанной модели приведена на рис. 5.

X1	X8	X9	X13	X14	X15	X19
Y\|X1	Y\|X2	Y\|X3	Y\|X4	Y\|X5	Y\|X6	Y\|X7

Выпуклая линейная комбинация – образ распределения показателя Y

Оценочный показатель

Рис. 5. Структурная схема вероятностной графической модели

Следующим шагом необходимо каким-то образом агрегировать полученные распределения, чтобы получить образ того, каким образом распределилось бы потенциальное множество регионов, находящихся в точно таких же категориях по всем X, задействованным

вмодели.

Вкачестве процедуры агрегирования предлагается использовать нахождение арифметического среднего вероятности нахождения показателя Y в каждой из категорий. На рис. 6 итоговый образ

распределения наблюдений по показателю Y1 для гипотетического множества регионов со значениями X, такими же как и во Владимирской области в 2015 г.

Полученный образ распределения наблюдений по показателю

Y1 позволяет сформировать оценочный показатель для Владимирской области. Для этого необходимо выяснить, какой уровень Y реально наблюдался там в 2015 г. Это значение Y1 = 3,96 попадает

вкатегорию 3.

Согласно полученному образу распределения, наблюдений, попадающих в 3 категорию 57,63 %, а таких, которые попадают в категорию ниже еще 11,74 %, итого 69,36 % наблюдений находятся в той же или более низкой категории, что и Владимирская область. Данное значение можно использовать в качестве оценки Владимирской области по показателю Y1 с учетом имеющихся данных по X.

70,0%		57,6%
70,0%
60,0%
60,0%
50,0%
50,0%
40,0%			24,6%
40,0%
30,0%
30,0%
20,0%	11,7%



10,0%				4,3%	1,7%
10,0%				4,3%

0,0%

	2	3	4	5	6
	2	3	4	5	6

Рис. 6. Образ распределения наблюдений по показателю Y с учетом

известных X по Владимирской области за 2015 г.

Интересно, что полученная оценка находится в 100-балльной шкале, подобно оценочным показателям, формируемым на основе ведомственной системы оценки, однако учитывает социальные и экономические показатели каждого региона. Среди всех наблюдений за 2015 г. Владимирская область по относительному показателю Y1 занимала 40-е место, после пересчета результатов по рассмотренной выше методике ее место изменилось на 37, т. е. при данных социальных и экономических показателях ее место улучшилось.

Сравнительная таблица рангов по всем регионам выборки приведена в приложении 2. По остальным рассматриваемым показателям состояния преступности Y2 – Y7 методика расчета строится аналогичным образом.

Как видно из таблицы, результаты, полученные согласно предложенному методу в целом коррелируют с теми, которые рассчитаны по современной системе оценки, принятой в МВД России. Расхождения в рангах отдельных регионов связаны как раз с учетом со- циально-экономических факторов региона.

Приложение 1

Таблица 1. Корреляционная матрица по 7 показателям, характеризующим состояние преступности и 19 социально-экономическим показателям (фрагмент)

	x1		x2		x3		x4	x5	…	x17	x18	x19
y1	0,31	–0,10			–0,19		0,03	0,02	…	0,05	0,17	0,09
y2	0,37	0,21			0,18		0,28	0,16	…	0,26	0,43	0,19
y3	0,06	–0,09			–0,24		0,07	0,02	…	0,05	0,06	–0,08
y4	0,20	0,04			–0,13		0,19	0,12	…	0,16	0,18	0,03
y5	0,41	0,02			0,05		0,07	0,08	…	0,11	0,28	0,38
y6	0,24	–0,19			–0,17		–0,15	–0,07	…	–0,03	0,01	0,34
y7	0,12	–0,19			–0,15		–0,16	–0,09	…	–0,04	–0,02	0,34
Таблица 2. Табличные значения хи-квадрат (фрагмент)
	x1		x2		x3		x4	x5	…	x17	x18	x19
	x1		x2		x3		x4	x5	…	x17	x18	x19
y1	31,41	31,41		31,41		31,41		21,03	…	31,41	31,41	31,41
y2	37,65	37,65		37,65		37,65		25,00	…	37,65	37,65	37,65
y3	31,41	31,41		31,41		31,41		21,03	…	31,41	31,41	31,41
y4	31,41	31,41		31,41		31,41		21,03	…	31,41	31,41	31,41
y5	37,65	37,65		37,65		37,65		25,00	…	37,65	37,65	37,65
y6	31,41	31,41		31,41		31,41		21,03	…	31,41	31,41	31,41
y7	31,41	31,41		31,41		31,41		21,03	…	31,41	31,41	31,41
Таблица 3. Расчетные значения хи-квадрат (фрагмент)
	x1			x2			x3	x4	x5		…	x16	x17	x18	x19	Cумма
y1	200,76	58,44				88,71		71,91	43,54		…	109,60	62,70	84,30	239,35	2275,08
y2	634,13	163,72				188,31		116,29	72,14		…	160,90	74,59	247,84	505,40	3611,15
y3	142,12	79,72				93,81		48,92	61,00		…	72,04	35,43	55,74	138,50	1961,04
y4	578,89	109,41				130,75		97,96	73,10		…	128,78	89,25	198,86	303,69	3966,65

y5	556,12	116,47				147,44		69,26	46,95		…	158,52	31,84	194,16	321,62	3246,40
y6	319,52	92,53				114,24		65,15	43,85		…	216,55	19,76	110,44	231,66	2540,39

y7	151,79	80,62				82,29		52,52	35,70		…	138,43	28,59	46,30	143,32	1605,65
Cумма	2583,33		700,92			845,56		522,01	376,28			984,82	342,15	937,63	1883,55

Приложение 2

Таблица 1. Сравнительная таблица рангов регионов по показателю «Количество выявленных несовершеннолетних на 10 тыс. населения» (фрагмент)

Регион	Количество	Оценка по ме-	Оценка по веро-	Ранг 1	Ранг 2	Изменение
	выявленных несо-	тодике приказа	ятностно-графо-	(оценка по ме-	оценка по веро-	ранга
	вершеннолетних на	МВД России	вой модели	тодике приказа	ятностно-графо-
	10 тыс. населения	от 31.12.2013		МВД России	вой модели ()
		№ 1040		от 31.12.2013
				№ 1040)

Московская область	1,620784	11,37861	10,81	7	1	6
Пензенская область	1,999088	14,32649	12,50	12	2	10
Республика Северная	1,361181	9,355697	13,14	5	3	2
Осетия - Алания
Рязанская область	2,228215	16,11192	13,32	14	4	10
Республика Мордовия	2,385992	17,34137	15,73	15	5	10
Белгородская область	1,879923	13,39791	19,74	10	6	4
Липецкая область	2,400971	17,45809	19,74	16	6	10
Республика Калмыкия	1,782125	12,63583	19,87	9	8	1
Кабардино-Балкарская	1,754368	12,41954	21,35	8	9	–1
Республика
Карачаево-Черкесская	1,897412	13,53419	25,15	11	10	1
Республика
Краснодарский край	2,215161	16,01019	25,37	13	11	2
Республика Дагестан	1,136983	7,60867	28,52	4	12	–8
г. Санкт-Петербург	1,527441	10,65125	31,23	6	13	–7
г. Москва	0,711616	4,294068	31,75	3	14	–11
Республика Ингуше-	0,344907	1,436553	42,37	2	15	–13
тия

Тюменская область	5,359536	40,51222	43,67	50	16	34
(с ХМАО)
Чукотский автоном-	4,748714	35,75249	43,68	48	17	31
ный округ
Чеченская Республика	0,160553	0	45,20	1	18	–17
Мурманская область	5,376618	40,64533	48,53	51	19	32
Ямало-Ненецкий авто-	4,907544	36,99014	50,43	49	20	29
номный округ
Смоленская область	3,35824	24,91745	59,96	31	21	10
Нижегородская об-	3,177173	23,50651	60,20	28	22	6
ласть
			*****

Владимирская область	3,962684	29,62748	69,36	40	37	3
			*****
Пермский край		52,97251	89,16	68	64	4
Пермский край	6,958581	52,97251	89,16	68	64	4
Республика Карелия	7,525299	57,38857	89,67	70	65	5
Хабаровский край	7,79344	59,47802	90,16	72	66	6
Архангельская область	6,752172	51,3641	90,61	65	67	–2
(с НАО)

Свердловская область	6,144465	46,62865	90,77	58	68	–10
Курганская область	6,277204	47,663	90,79	60	69	–9
Челябинская область	5,987521	45,40568	91,05	57	70	–13
Республика Хакасия	7,540183	57,50455	91,13	71	71	0

Астраханская область	6,37431	48,41968	91,37	61	72	–11
Еврейская автономная	6,770883	51,50991	91,37	66	72	–6
область

Вологодская область	7,279536	55,4735	91,74	69	74	–5
Амурская область	8,174121	62,44441	91,78	77	75	2
Томская область	6,822076	51,90882	92,71	67	76	–9
Республика Тыва	10,99507	84,42618	92,85	80	77	3
Красноярский край	6,541268	49,72067	93,34	64	78	–14
Республика Бурятия	10,38329	79,65901	94,18	79	79	0
Республика Коми	9,890979	75,82274	95,51	78	80	–2
Забайкальский край	12,99368	100	100,00	81	81	0

Литература

1.Вопросы оценки деятельности территориальных органов Министерства внутренних дел Российской Федерации: приказ МВД России от 31 декабря 2013 г. № 1040.

2.О внесении изменений в приказ МВД России от 31 декабря 2013 года № 1040 «Вопросы оценки деятельности территориальных органов Министерства внутренних дел Российской Федерации»: приказ МВД России от 13 августа 2015 г. № 823.

3.Гонов Ш. Х. Моделирование влияния социально-экономи- ческих факторов на уровень преступности в общественных местах /

Ш.Х. Гонов // Экономика и менеджмент систем управления. – 2016. – Т. 22. – № 4. – С. 74–80.

4.Кононенко В. И. Об использовании результатов опросов населения в оценке деятельности органов внутренних дел / В. И. Кононенко // Труды Академии управления МВД России. – 2013. – № 2. – С. 36–41

5.Латов Ю. В. Экономические детерминанты преступности в условиях развития рыночной экономики России (криминометрический анализ) : учеб. пособие / Ю. В. Латов. – М. : Академия управления МВД России, 2009. – 52 с.

6.Торопов Б. А. Технологии многокритериального оценивания результатов деятельности территориальных органов МВД России на региональном уровне / Б. А. Торопов, В. А. Апульцин. – М. : Академия управления МВД России, 2016. – 112 с.

7.Тютин Р. В. О некоторых проблемах в оценке деятельности территориальных органов МВД России и путях их решения : сб. трудов XXVI Всероссийской науч. конф. «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов» / Р. В. Тютин. – 2017. – С. 105–109.

8.Чернова Н. И. Теория вероятностей: учеб. пособие / Н. И. Чернова. – Новосибирск : Новосибирский гос. ун-т, 2007. – 160 с.

9.Koller D. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques / D. Koller, N. Friedman. – MIT Press, 2009. – 1231 Р.

10.Renato Cesar Sato. Probabilistic graphic models applied to identification of diseases [Электронный ресурс] / Renato Cesar Sato, Graziela Tiemy Kajita Sato Einstein (São Paulo). – Vol. 13. – No. 2 São Paulo Apr. / June 2015. – Режим доступа: http://dx.doi.org/10.1590/ S1679-45082015RB3121.

Смотрите также:


«ДОХОДЫ, РАСХОДЫ И ПРИБЫЛЬ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА.»
«ДОХОДЫ, РАСХОДЫ И ПРИБЫЛЬ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА.»
Значение, сущность и содержание социально — педагогической деятельности в организации для детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей
__RGR2
__RGR2
_11_А. Франс для эл версии
_индив анализ данных
- Интерфейс 485 и оптопорт 11
:Конвергентный подход к проектированию дополнительных общеобразовательных общеразвивающих программ