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: 247

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.

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:

  1. 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)

  1. Коэффициент частоты смертельных исходов (Кс.и.) – характеризует число пострадавших со смертельным исходом в расчете на 1000 работающих:


. (2)

  1. Коэффициент частоты профессиональных заболеваний (Кп.з.) – характеризует число работающих, имеющих профессиональные заболевания в расчете на 10000 работающих:

. (3)

  1. 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:

  1. 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