Экономическая эффективность МВД
Итак, решил провести снова экономико-статистический анализ некоторых явлений в Узбекистане. Нашел цифровые показатели Валового внутреннего продукта в млрд. долларах и число выявленных МВД лиц, совершивших преступления. Решил узнать, как факторный признак (выявленные лица) влияют на результативный признак (ВВП).
То есть насколько эффективна система правопорядка для национальной экономики.
ВВП Республики Узбекистан за 2018-2022 годы, млрд. долларах США:
2018 год — 52,9 млрд.
2019 год — 60,3 млрд.
2020 год — 60,2 млрд.
2021 год — 69,6 млрд.
2022 год — 80,4 млрд.
Выявлены лица, совершивших преступления за 2018-2022 годы, человек:
2018 год - 51775
2019 год - 42487
2020 год - 49246
2021 год - 80303
2022 год — 90169
Далее, проведем расчет регрессии:
1. Рассчитаем среднее значение для каждой переменной:
- Среднее значение ВВП: (52.9 + 60.3 + 60.2 + 69.6 + 80.4) / 5 = 64.68 млрд. долларов
- Среднее значение выявленных лиц: (51775 + 42487 + 49246 + 80303 + 90169) / 5 = 62796.0 человек
2. Рассчитаем отклонения от среднего для каждой переменной:
- Отклонение ВВП: (52.9 - 64.68, 60.3 - 64.68, 60.2 - 64.68, 69.6 - 64.68, 80.4 - 64.68) = (-11.78, -4.38, -4.48, 4.92, 15.72)
- Отклонение выявленных лиц: (51775 - 62796.0, 42487 - 62796.0, 49246 - 62796.0, 80303 - 62796.0, 90169 - 62796.0) = (-11021.0, -20309.0, -13550.0, 17507.0, 27373.0)
3. Рассчитаем произведение отклонений для каждой пары значений:
- Произведение отклонений: (-11.78 * -11021.0, -4.38 * -20309.0, -4.48 * -13550.0, 4.92 * 17507.0, 15.72 * 27373.0) = (129986.38, 89042.42, 60656.0, 86154.44, 429635.16)
4. Рассчитаем квадрат отклонений для каждой переменной:
- Квадрат отклонения ВВП: (-11.78)^2, (-4.38)^2, (-4.48)^2, (4.92)^2, (15.72)^2 = (138.6484, 19.1844, 20.0704, 24.2064, 246.7584)
- Квадрат отклонения выявленных лиц: (-11021.0)^2, (-20309.0)^2, (-13550.0)^2, (17507.0)^2, (27373.0)^2 = (121486641.0, 412396881.0, 183622500.0, 306518049.0, 749908129.0)
5. Рассчитаем сумму произведений отклонений и квадратов отклонений:
- Сумма произведений отклонений: 129986.38 + 89042.42 + 60656.0 + 86154.44 + 429635.16 = 796474.4
- Сумма квадратов отклонений ВВП: 138.6484 + 19.1844 + 20.0704 + 24.2064 + 246.7584 = 448.8676
- Сумма квадратов отклонений выявленных лиц: 121486641.0 + 412396881.0 + 183622500.0 + 306518049.0 + 749908129.0 = 1779935200.0
6. Рассчитаем коэффициенты регрессии:
- Коэффициент наклона (бета): сумма произведений отклонений / сумма квадратов отклонений ВВП = 796474.4 / 448.8676 ; 1775.5
- Коэффициент смещения (альфа): среднее значение выявленных лиц - (коэффициент наклона * среднее значение ВВП) = 62796.0 - (1775.5 * 64.68) ; -55888.3
Таким образом, уравнение регрессии будет иметь вид:
ВВП = -55888.3 + 1775.5 * Выявленные лица, совершившие преступления
Теперь проведем анализ полученных результатов. Коэффициент наклона (бета) равен 1775.5, что означает, что каждое дополнительное выявленное лицо, совершившее преступление, связано с увеличением ВВП на $1775.5 тыс. . Коэффициент смещения (альфа) равен -55888.3, что означает, что при отсутствии выявленных лиц, совершивших преступления, ВВП составлял бы $-55888.3 тыс. То есть при невыявлении лиц, совершивших преступление, объем ВВП уменьшается на $55888.3 тыс.
Таким образом, можно сделать вывод, что количество выявленных лиц, совершивших преступления, положительно влияет на ВВП, и чем больше таких лиц, тем выше ВВП. Однако, необходимо учитывать, что регрессия не является причинно-следственной связью, и другие факторы также могут влиять на ВВП.
Другие статьи в литературном дневнике:
