Файл: Обоснование метода математического прогнозирования несчастных случаев и профессиональных заболеваний.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 25.10.2023
Просмотров: 272
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
, занятых в условиях, не отвечающих санитарно-гигиеническим нормам, от общего числа работающих в исследуемых видах экономической деятельности (%);
e – количество обученных по охране труда в организациях (человек);
I – инвестиции в основной капитал в фактически действовавших ценах (млрд.руб.);
V – валовой региональный продукт (млрд.руб.);
Vp – валовой региональный продукт на душу населения (руб.).
Таблица 1 - Статистические данные показателей повреждения здоровья по УР за 2008-2020 г.г.
Таблица 2 Социально-экономические показатели развития УР за 2008-2020 г.г.
По показателям повреждения здоровья рассчитываются следующие коэффициенты:
. (1)
. (2)
. (3)
. (4)
Таблица 3 - Рассчитанные показатели повреждения здоровья по УР за 2008-2020 г.г.
Первичная обработка опытных данных
Исключение ложных данных
Ложные результаты проникают в исходную совокупность случайным путем из-за действия достаточно большого числа случайных причин, которые не удается заранее предусмотреть при проведении измерений или при сборе статистических сведений (описки, опечатки). Не исключен случай, когда ошибки в статистические данные вносятся злонамеренно, к примеру, с целью искажения или сокрытия истинного положения вещей.
Процедура исключения ложных данных позволяет выявить такие данные в статистической совокупности с большой степенью вероятности.
К источникам ложных данных относятся:
грубые (недостаточно точные) измерения;
нарушение условий эксперимента;
использование неисправного оборудования;
ошибки при обработке информации и др.
Наличие ложных данных приводит к необоснованным выводам, поэтому ложные данные должны быть исключены из выборочной совокупности в процессе первичной обработки опытных данных.
Процедура исключения ложных данных для представленных совокупностей:
х(1) = хmin, х(n) = х(max).
Таблица 4 - Упорядоченные по возрастанию совокупности значений
e – количество обученных по охране труда в организациях (человек);
I – инвестиции в основной капитал в фактически действовавших ценах (млрд.руб.);
V – валовой региональный продукт (млрд.руб.);
Vp – валовой региональный продукт на душу населения (руб.).
Таблица 1 - Статистические данные показателей повреждения здоровья по УР за 2008-2020 г.г.
Год | L, чел. | m1, чел. | m2, чел. | m3, чел. | N, дни |
2008 | 411700 | 2540 | 51 | 65 | 58420 |
2009 | 427300 | 2387 | 44 | 63 | 56094 |
2010 | 390500 | 2059 | 46 | 63 | 52710 |
2011 | 343600 | 1722 | 28 | 58 | 42046 |
2012 | 351900 | 1650 | 30 | 51 | 40689 |
2013 | 357900 | 1542 | 31 | 47 | 40278 |
2014 | 339100 | 1313 | 33 | 36 | 47039 |
2015 | 324500 | 1133 | 17 | 38 | 48838 |
2016 | 291008 | 899 | 18 | 36 | 35604 |
2017 | 292200 | 912 | 12 | 40 | 35476 |
2018 | 278200 | 858 | 13 | 32 | 35398 |
2019 | 290000 | 725 | 10 | 18 | 29482 |
2020 | 283730 | 625 | 20 | 15 | 29090 |
Таблица 2 Социально-экономические показатели развития УР за 2008-2020 г.г.
Год | S, руб. | d, % | e, чел | I, млрд.руб. | V, млрд.руб. | Vp, руб. |
2008 | 1527,6 | 17,8 | 10886 | 13,6 | 65,6 | 41400 |
2009 | 1566,1 | 18,2 | 11690 | 11,5 | 78,3 | 49800 |
2010 | 1778,3 | 20,5 | 11729 | 13,1 | 89 | 56900 |
2011 | 2221,3 | 18,5 | 11811 | 15,5 | 100,8 | 64800 |
2012 | 2519,4 | 18 | 11929 | 26,9 | 140 | 90400 |
2013 | 3155,6 | 20,8 | 12124 | 34,3 | 164,8 | 107000 |
2014 | 4194,5 | 23,3 | 12314 | 44,5 | 205,8 | 134100 |
2015 | 5488,4 | 25,8 | 12975 | 49,9 | 240,3 | 157200 |
2016 | 4992,5 | 26,5 | 10360 | 41,3 | 226,1 | 148200 |
2017 | 11161,5 | 26,5 | 12500 | 42,3 | 264,5 | 173800 |
2018 | 7007,6 | 30,9 | 12550 | 60,9 | 318,8 | 187300 |
2019 | 7306,8 | 33,5 | 13690 | 57,2 | 335,4 | 220800 |
2020 | 8339,3 | 33,3 | 14383 | 71,8 | 404,8 | 244700 |
По показателям повреждения здоровья рассчитываются следующие коэффициенты:
-
Коэффициент частоты травматизма (Кч)– характеризует число пострадавших с утратой трудоспособности на один рабочий день и более и со смертельным исходом в расчете на 1000 работающих:
. (1)
-
Коэффициент частоты смертельных исходов (Кс.и.) – характеризует число пострадавших со смертельным исходом в расчете на 1000 работающих:
. (2)
-
Коэффициент частоты профессиональных заболеваний (Кп.з.) – характеризует число работающих, имеющих профессиональные заболевания в расчете на 10000 работающих:
. (3)
-
Коэффициент тяжести (Кт) – характеризует число дней нетрудоспособности у пострадавших с утратой трудоспособности на один рабочий день и более и со смертельным исходом в расчете на 1 пострадавшего:
. (4)
Таблица 3 - Рассчитанные показатели повреждения здоровья по УР за 2008-2020 г.г.
Год | Kч | Kл | Kп.з | Kт |
2008 | 6,170 | 0,124 | 1,579 | 23,000 |
2009 | 5,586 | 0,103 | 1,474 | 23,500 |
2010 | 5,273 | 0,118 | 1,613 | 25,600 |
2011 | 5,012 | 0,081 | 1,688 | 24,417 |
2012 | 4,689 | 0,085 | 1,449 | 24,660 |
2013 | 4,308 | 0,087 | 1,313 | 26,121 |
2014 | 3,872 | 0,097 | 1,062 | 35,826 |
2015 | 3,492 | 0,052 | 1,171 | 43,105 |
2016 | 3,089 | 0,062 | 1,237 | 39,604 |
2017 | 3,121 | 0,041 | 1,369 | 38,899 |
2018 | 3,084 | 0,047 | 1,150 | 41,300 |
2019 | 2,500 | 0,034 | 0,621 | 40,665 |
2020 | 2,203 | 0,070 | 0,529 | 46,544 |
Первичная обработка опытных данных
Исключение ложных данных
Ложные результаты проникают в исходную совокупность случайным путем из-за действия достаточно большого числа случайных причин, которые не удается заранее предусмотреть при проведении измерений или при сборе статистических сведений (описки, опечатки). Не исключен случай, когда ошибки в статистические данные вносятся злонамеренно, к примеру, с целью искажения или сокрытия истинного положения вещей.
Процедура исключения ложных данных позволяет выявить такие данные в статистической совокупности с большой степенью вероятности.
К источникам ложных данных относятся:
грубые (недостаточно точные) измерения;
нарушение условий эксперимента;
использование неисправного оборудования;
ошибки при обработке информации и др.
Наличие ложных данных приводит к необоснованным выводам, поэтому ложные данные должны быть исключены из выборочной совокупности в процессе первичной обработки опытных данных.
Процедура исключения ложных данных для представленных совокупностей:
-
Имеющиеся значения совокупностей значений располагаются в порядке возрастания: х(1) ≤ х(2) ≤ х(m), и определяются крайние элементы представленной совокупности:
х(1) = хmin, х(n) = х(max).
Таблица 4 - Упорядоченные по возрастанию совокупности значений
L, чел. | m1, чел. | m2, чел. | m3, чел. | N, дни | |
278200 | 625 | 10 | 18 | 29090 | |
283730 | 725 | 12 | 18 | 29482 | |
290000 | 858 | 13 | 32 | 35398 | |
291008 | 899 | 17 | 36 | 35476 | |
292200 | 912 | 18 | 36 | 35604 | |
324500 | 1133 | 20 | 38 | 40278 | |
339100 | 1313 | 28 | 40 | 40689 | |
343600 | 1542 | 30 | 47 | 42046 | |
351900 | 1650 | 31 | 51 | 47039 | |
357900 | 1722 | 33 | 58 | 48838 | |
390500 | 2059 | 44 | 63 | 52710 | |
411700 | 2387 | 46 | 63 | 56094 | |
427300 | 2540 | 51 | 65 | 58420 | |
2,203 | 0,034 | 0,529 | 23,000 | 1527,6 | |
2,500 | 0,041 | 0,621 | 23,500 | 1566,1 | |
3,084 | 0,047 | 1,062 | 24,417 | 1778,3 | |
3,089 | 0,052 | 1,150 | 24,660 | 2221,3 | |
3,121 | 0,062 | 1,171 | 25,600 | 2519,4 | |
3,492 | 0,070 | 1,237 | 26,121 | 3155,6 | |
3,872 | 0,081 | 1,313 | 35,826 | 4194,5 | |
4,308 | 0,085 | 1,369 | 38,899 | 4992,5 | |
4,689 | 0,087 | 1,449 | 39,604 | 5488,4 | |
5,012 | 0,097 | 1,474 | 40,665 | 7007,6 | |
5,273 | 0,103 | 1,579 | 41,256 | 7306,8 | |
5,586 | 0,118 | 1,613 | 43,105 | 8339,3 | |
6,170 | 0,124 | 1,688 | 46,544 | 11161,5 | |
17,8 | 10360 | 11,5 | 65,6 | 41400 | |
18 | 10886 | 13,1 | 78,3 | 49800 | |
18,2 | 11690 | 13,6 | 89 | 56900 | |
18,5 | 11729 | 15,5 | 100,8 | 64800 | |
20,5 | 11811 | 26,9 | 140 | 90400 | |
20,8 | 11929 | 34,3 | 164,8 | 107000 | |
23,3 | 12124 | 41,3 | 205,8 | 134100 | |
25,8 | 12314 | 42,3 | 226,1 | 148200 | |
26,5 | 12500 | 44,5 | 240,3 | 157200 | |
26,5 | 12550 | 49,9 | 264,5 | 173800 | |
30,9 | 12975 | 57,2 | 318,8 | 187300 | |
33,3 | 13690 | 60,9 | 335,4 | 220800 | |
33,5 | 14383 | 71,8 | 404,8 | 244700 |