Пять сигм - светлый шаблон-3-4

1.

5σ
пять
сигм одно
исследование
Сигмы:
Владислав Апальков
Кирилл Илларионов
Максим Медведев
Иван Болотов
Матвей Краев

2.

Разведывательный анализ
ДАННЫЕ
Преступность и экономика
Количество преступлений на 10 тысяч человек
(экономических / тяжких / коррупционных / всех)
Доля людей с образованием
(высшим / средним спец. / полным / неполным)
ВРП на душу населения (млн руб)
Коэффициент Джини в регионе
Питание
Объемы и состав потребления
продуктов
Стоимость продуктов
Климат
Температура воздуха
Атмосферное давление
Влажность воздуха
2

3.

Разведывательный анализ
АГРЕГИРОВАНИЕ ДАННЫХ
Структура дата-сета
Социально-экономические
факторы
85
регионов
2016 годы
– 2022
595
строк
3

4.

Разведывательный анализ
Источник (1) Источник (2)
ВЫБРОСЫ
Респ. Чечня
Респ. Дагестан
Ингушетия
Источник (2)
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ДАННЫХ
4

5.

Разведывательный анализ
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ higher
31.6
среднее
30.5
медиана
5

6.

Разведывательный анализ
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ crime rate
148.5
среднее
139.4
медиана
6

7.

Разведывательный анализ
МАТРИЦА КОРРЕЛЯЦИЙ
7

8.

Разведывательный анализ
ВВОД НОВОЙ МЕТРИКИ edu_index
edu_index (уровень образования в регионе)
– взвешенная сумма признаков образования
= higher
* high_educated
medium_educated =
secondary_prof +
secondary_general
low_educated = uneduc +
general
edu_index = 0.37 * high_educated + 0.22 * universities +
+ 0.10 * colleges – 0.17 * medium_educated – 0.88 * low_educated
8

9.

Постановка задачи
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ВОПРОС
Влияет ли уровень образования в
регионе на общую преступность?
ГИПОТЕЗА
Чем выше уровень образования в
регионе, тем ниже показатель общей
преступности
9

10.

Постановка задачи
МЕХАНИЗМ
Более высокий уровень образования
Трудоустройство и доход
Лучшие социальные навыки
Позитивная социальная среда
Снижение мотивации для преступления
Преступления совершаются реже
10

11.

Постановка задачи
АЛЬТЕРНАТИВНЫЙ МЕХАНИЗМ
Высокое качество институтов и
управления
Эффективная
власть
Инвестиции в ВУЗы
Сильная полиция и суды
11

12.

Анализ
ВЫБОР МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
Линейная регрессия
Панельная модель
– Интерпретация коэффициентов
– Проверка устойчивости выводов
– Target является непрерывным
– Динамическое влияние факторов
– Проверка на устойчивость по
времени
0.05
Принимаемый уровень
статистической значимости
12

13.

Анализ
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
Зависимая
переменная crime_rate
Контрольные переменные
educ_index, grp, youth, gini, poverty
feature
coef
В
poverty
0.43
gini
0.26
grp
0.13
youth
-0.09
educ_index
-0.22
p-value
<0.05
13

14.

Анализ
ПАНЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ
feature
coef
educ_index
-0.21
grp
0.13
youth
-0.11
gini
0.28
poverty
0.44
*
Год – фискирован
Регион – не фискирован
p-value < 0.05
В
Индекс образования (PCA)
отрицательно связан с
преступностью
14

15.

Анализ
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ
H0: β(edu_index)=0 | H1: β(edu_index)<0
p-value < 0.05
отвергаем H0
Качество объяснения: R² ≈ 0.31
модель объясняет около 30% вариации
уровня преступности (crime_rate)
Коэффициент при edu_index отрицательный и
значимый и в линейной регрессии, и в проверке
“по годам” при контролях (gini, grp, poverty,
youth)
выводы устойчивы
15

16.

Выводы
POLICY IMPLICATION
Интеграция целей образования и безопасности
Повышение уровня образования уже сформированной
на рынке рабочей силы
Региональные программы удержания специалистов
(целевое обучение с условием работы в регионе)
Повсеместное проведение профориентационных
мероприятий для школьников
16

17.

Выводы
ОГРАНИЧЕНИЯ
Влияние на преступность
многих иных факторов (эфф-ть
правоохр. системы, миграция)
Набор данных агрегирован на
уровне регионов
Обратная взаимосвязь
(причинность) переменных:
преступность -> образование
Данные только об официально
зарегистрированных
преступлениях
17

18.

Выводы
ДРУГИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Зависимость уровня преступности от общего уровня
образования общества (источник)
Образование
создает устойчивые психологические барьеры
против совершения преступлений
Высшее образование
показывает минимальную долю
осужденных в тюремной статистике
Среднее профессиональное
является самой массовой
группой риска среди заключенных
Низкий уровень
провоцирует социальную деградацию и
рост повторных преступлений
18

19.

ПОДВАЛ