Информатизация криминологической деятельности. Теория и методология

Величина Т

– показатель связанных (равных) рангов, зависимый от количества t равных весов, назначенных i-экспертом:

.

Тогда коэффициент конкордации, вычисленный по совокупности всех направлений, определяется по формуле:

Кроме статистической оценки согласованности мнений экспертов при обработке результатов экспертных оценок в виде количественных данных, содержащихся в анкетах, определяются также статистические оценки прогнозируемых характеристик: среднее значение прогнозируемой величины, дисперсия и др.

Обработка результатов экспертной оценки относительной важности факторов, от которых зависит рассмотренное выше повышение эффективности использования методик прогнозирования, показала, что коэффициент конкордации в нашем случае равен 0,56 для уровня значимости ? = 0,001. Вероятность (а) того, что согласованность мнений экспертов есть случайное совпадение, определяется по таблице значений «хи-квадрат»

[так называемого критерия Пирсона]:

?

=m(n?1)W ,

для числа степеней свободы V = n?1.

Из-за ограниченности материальных и людских ресурсов (компьютеров с надлежащим программным обеспечением, и квалифицированных криминологов) существует определенная граница роста эффективности использования методик прогнозирования и базы криминологических данных.

3.2.2. Формализованные методы, базирующиеся на фактографической информации

Экстраполяция, аналогия и моделирование. Основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции, которая базируется на предположении о сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта прогноза. При прогнозной экстраполяции фактическое развитие увязывается с гипотезами о динамике исследуемого процесса.

Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение временных рядов следующего вида:

y

= x

+ ?

,

где t – время; x

(тренд) – детерминированная неслучайная компонента, характеризующая существующую динамику развития процесса в целом; ?

– стохастическая компонента процесса, отражающая случайные колебания или шумы процесса. Стохастическим называют явление, переход которого из одного состояния в другое не может быть достоверно указан на основе информации о его исходном состоянии и последующем преобразовании.

Задача прогноза состоит в определении вида экстраполирующих функций x

и ?

на основе исходных эмпирических данных. Первым этапом экстраполяции тренда является выбор оптимального вида функции, описывающей эмпирический ряд. Следующим этапом – расчет параметров выбранной экстраполяционной функции.

В практических исследованиях в качестве модели тренда в основном используют линейную (y = ax+b), квадратичную (y = ax

+ bx + c), степенную (y = x

), показательную (y = a

), экспоненциальную (y = e

) и логистическую (кривая Перла y = a/(1 + be

)) функции в зависимости от соотношения между изменениями входной и выходной величин

.

Так, если выполнено условие

= const,

или ?y/?x = (yt – yt-1)/(xt – xt-1) = const, то принимается линейная модель y = a0 + a1x, где а0, а1, – параметры модели – коэффициенты, определяемые по методу наименьших квадратов. Далее, если ?ln y/?x = const, то принимается модель у = a

x

;

если ?ln y/?ln x = const, то принимается модель у = a

a

;

если ?y

/?x

= const, то y = a

+ a

x + a

x

;

если ? (x/y)/? x = const, то y = x/(a

+ a

x).

Сущность метода наименьших квадратов состоит в отыскании параметров модели тренда, минимизирующих ее отклонение от точек исходного временного ряда, то есть сумма квадратов отклонений стремится к минимуму: