实验3 美国50个州七种犯罪比率的数据分析

统计学习题目录第一章绪论 _________________________________________________ 2第二章数据的收集与整理 _____________________________________ 4第三章统计表与统计图 _______________________________________ 6第四章数据的描述性分析 _____________________________________ 8第五章参数估计 ____________________________________________ 12第六章假设检验 ____________________________________________ 16第七章方差分析 ____________________________________________ 20第八章非参数检验 __________________________________________ 23第九章相关与回归分析 ______________________________________ 26第十章多元统计分析 ________________________________________ 30第十一章时间序列分析 ______________________________________ 34第十二章指数 ______________________________________________ 37第十三章统计决策 __________________________________________ 41第十四章统计质量管理 ______________________________________ 44第一章绪论习题一、单项选择题1. 推断统计学研究（D）。

A．统计数据收集的方法B．数据加工处理的方法C．统计数据显示的方法D．如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法2. 在统计史上被认为有统计学之名而无统计学之实的学派是（ D ）。

美国犯罪测试题及答案一、选择题1. 美国的联邦犯罪和州犯罪的区别是什么？A. 联邦犯罪由联邦法院审理，州犯罪由州法院审理B. 联邦犯罪只涉及州际犯罪，州犯罪只涉及州内犯罪C. 联邦犯罪和州犯罪没有区别D. 联邦犯罪只涉及联邦法律，州犯罪只涉及州法律2. 根据美国法律，以下哪项行为不属于犯罪？A. 盗窃B. 诈骗C. 救助受伤的动物D. 故意伤害他人二、填空题3. 美国的犯罪分类通常包括________、________和________。

4. 根据美国法律，________是指违反了联邦法律的行为。

三、简答题5. 简述美国刑法中“双重危险”原则的含义。

四、案例分析题6. 假设一个案例：John在加利福尼亚州非法持有枪支，根据加州法律，他的行为构成犯罪。

同时，根据联邦法律，他的行为也构成犯罪。

请分析John可能面临的法律后果。

五、论述题7. 论述美国刑法中“合理怀疑”原则在刑事审判中的重要性。

答案：一、选择题1. 答案：A2. 答案：C二、填空题3. 答案：重罪、轻罪、违规4. 答案：联邦犯罪三、简答题5. 答案：双重危险原则是指一个人不能因同一犯罪行为被联邦法院和州法院两次起诉和审判。

四、案例分析题6. 答案：John可能会面临双重起诉的风险，即他可能因同一行为在联邦法院和加州法院分别受到起诉和审判。

五、论述题7. 答案：合理怀疑原则是美国刑事审判中的基石，它要求陪审团在作出有罪判决时，必须排除所有合理怀疑，确保被告人的权利得到充分保护，防止冤假错案的发生。

犯罪率影响因素的线性回归分析摘要犯罪是人类社会的顽疾，人类为对付犯罪付出了沉重的代价。

据国际社会统计，犯罪所造成的危害远远超过二战所造成的损失。

犯罪作为一种社会现象，是由各种因素决定的，马克思认为是社会客观历史条件，特别是经济条件决定着犯罪。

故我们运用现代科学技术方法，充分利用信息资源，尝试建立一个回归模型，解释刑事犯罪率的变化，降低刑事犯罪率，保障社会和谐。

关键词：刑事犯罪率；基尼系数；城市化率；Linear regression analysis of factors influencing the criminalcrime rateABSTRACTCrime is disease in the human society, mankind against crime to pay a high price. According to international society .The harm of crime, is beyond the losses of lives and property caused by warⅡ. Crime, as a social phenomenon, is decided by various factors, the mark thinks social objective history conditions, and especially economic condition decides crime. We use modern science and technology, make full use of information resources, and try to establish a regression model to explain the changes in crime rates, lower crime rate, ensure social harmony.Key words: crime；criminal Gini coefficient；Urbanization rate；刑事犯罪率影响因素的线性回归分析一引言犯罪集中暴露出社会的缺陷和人类心灵的阴暗面。

告报验实验实学数学大13x3根据表中的数据及残插图，我们可以解答题目中的三个问题。

值都有明显的增加， s2值则明显的减小了，残3.3926x24 大学数学实验 实验报告 | 2014/5/304[B3,BINT3,R3,RINT3,STATS3] = regress(y',X3); [BX,BINTX,RX,RINTX,STATSX] = regress(y',XX); rcoplot(R1,RINT1);pause; rcoplot(R2,RINT2);pause; rcoplot(R3,RINT3);pause; rcoplot(RX,RINTX);pause;项目二：下表列出了某城市18位35岁~ 44岁经理的年平均收入x 1（千元），风险偏好度x 2和人寿保险额y （千元）的数据，其中风险偏好度是根据发给每个经理的问卷调查表综合评估得到的，它的数值越大，就越偏爱高风险。

研究人员想研究此年龄段中的经理所投保的人寿保险额与年均收入及风险偏好度之间的关系。

研究者预计，经理的年均收入和人寿保险额之间存在着二次关系，并有把握地认为风险偏好度对人寿保险额有线性效应，但对于风险偏好度对人寿保险额是否有二次效应以及两个自变量是否对人寿保险额有交互效应，心中没底。

通过表中的数据来建立一个合适的回归模型，验证上面的看法，并给出进一步的分析。

序号 y x 1 x 2 序号 y x 1 x 2 1 196 66.290 7 10 49 37.408 5 2 63 40.964 5 11 105 54.376 2 3 252 72.996 10 12 98 46.186 7 4 84 45.010 6 13 77 46.130 4 5 126 57.204 4 14 14 30.366 3 6 14 26.852 5 15 56 39.060 5 7 49 38.122 4 16 245 79.380 1 8 49 35.840 6 17 133 52.766 8 926675.79691813355.9166问题分析及模型建立：此题中主要确定了经理的年均收入x 1和人寿保险额y 之间存在着二次关系，风险偏好度x 2对人寿保险额y 有线性效应,但是主要需要我们确定是否存在交互项x 1x 2以及二次项x 12，x 22，从而确定最佳的多元多项式回归模型。

R⾃带数据集介绍在⽤R语⾔做数据分析的时候，我们经常需要⼀些数据做实验，尤其当学会⼀个新的⽅法或者算法的时候，就想赶快编程实现⼀下。

那么，问题来了，⽤什么数据好呢，什么样的数据适合做这种实验呢？好在R语⾔提供了很多的基本数据集，这些基本数据集是可以直接加载、可以完成⼏乎所有的数据分析任务模拟数据的。

这都是些哪些种类的数据呢？之前我们安装了 ggplot2 会使⽤其默认数据集，其实R语⾔⾃带也是有数据集的。

data(package = 'ggplot2')R⾃带基本数据集都在R包datasets⾥⾯，可以执⾏命令：data(package = 'datasets')就会datasets包带的出现所有基本基本数据集：Data sets in package ‘datasets’:AirPassengers Monthly Airline Passenger Numbers 1949-1960BJsales Sales Data with Leading IndicatorBJsales.lead (BJsales)Sales Data with Leading IndicatorBOD Biochemical Oxygen DemandCO2 Carbon Dioxide Uptake in Grass PlantsChickWeight Weight versus age of chicks on differentdietsDNase Elisa assay of DNaseEuStockMarkets Daily Closing Prices of Major European StockIndices, 1991-1998Formaldehyde Determination of FormaldehydeHairEyeColor Hair and Eye Color of Statistics StudentsHarman23.cor Harman Example 2.3Harman74.cor Harman Example 7.4Indometh Pharmacokinetics of IndomethacinInsectSprays Effectiveness of Insect SpraysJohnsonJohnson Quarterly Earnings per Johnson & JohnsonShareLakeHuron Level of Lake Huron 1875-1972LifeCycleSavings Intercountry Life-Cycle Savings DataLoblolly Growth of Loblolly pine treesNile Flow of the River NileOrange Growth of Orange TreesOrchardSprays Potency of Orchard SpraysPlantGrowth Results from an Experiment on Plant GrowthPuromycin Reaction Velocity of an Enzymatic ReactionSeatbelts Road Casualties in Great Britain 1969-84Theoph Pharmacokinetics of TheophyllineTitanic Survival of passengers on the TitanicToothGrowth The Effect of Vitamin C on Tooth Growth inGuinea PigsUCBAdmissions Student Admissions at UC BerkeleyUKDriverDeaths Road Casualties in Great Britain 1969-84UKgas UK Quarterly Gas ConsumptionUSAccDeaths Accidental Deaths in the US 1973-1978USArrests Violent Crime Rates by US StateUSJudgeRatings Lawyers' Ratings of State Judges in the USSuperior CourtUSPersonalExpenditurePersonal Expenditure DataUScitiesD Distances Between European Cities and Between US CitiesVADeaths Death Rates in Virginia (1940)WWWusage Internet Usage per MinuteWorldPhones The World's Telephonesability.cov Ability and Intelligence Testsairmiles Passenger Miles on Commercial US Airlines,1937-1960airquality New York Air Quality Measurementsanscombe Anscombe's Quartet of 'Identical' SimpleLinear Regressionsattenu The Joyner-Boore Attenuation Dataattitude The Chatterjee-Price Attitude Dataaustres Quarterly Time Series of the Number ofAustralian Residentsbeaver1 (beavers) Body Temperature Series of Two Beavers beaver2 (beavers) Body Temperature Series of Two Beavers cars Speed and Stopping Distances of Carschickwts Chicken Weights by Feed Typeco2 Mauna Loa Atmospheric CO2 Concentration crimtab Student's 3000 Criminals Datadiscoveries Yearly Numbers of Important Discoveries esoph Smoking, Alcohol and (O)esophageal Cancer euro Conversion Rates of Euro Currencieseuro.cross (euro) Conversion Rates of Euro Currencies eurodist Distances Between European Cities and Between US Citiesfaithful Old Faithful Geyser Datafdeaths (UKLungDeaths)Monthly Deaths from Lung Diseases in the UK freeny Freeny's Revenue Datafreeny.x (freeny) Freeny's Revenue Datafreeny.y (freeny) Freeny's Revenue Datainfert Infertility after Spontaneous and InducedAbortioniris Edgar Anderson's Iris Datairis3 Edgar Anderson's Iris Dataislands Areas of the World's Major Landmassesldeaths (UKLungDeaths)Monthly Deaths from Lung Diseases in the UKlh Luteinizing Hormone in Blood Sampleslongley Longley's Economic Regression Datalynx Annual Canadian Lynx trappings 1821-1934 mdeaths (UKLungDeaths)Monthly Deaths from Lung Diseases in the UK morley Michelson Speed of Light Datamtcars Motor Trend Car Road Testsnhtemp Average Yearly Temperatures in New Haven nottem Average Monthly Temperatures at Nottingham,1920-1939npk Classical N, P, K Factorial Experiment occupationalStatus Occupational Status of Fathers and their Sons precip Annual Precipitation in US Citiespresidents Quarterly Approval Ratings of US Presidents pressure Vapor Pressure of Mercury as a Function ofTemperaturequakes Locations of Earthquakes off Fijirandu Random Numbers from Congruential GeneratorRANDUrivers Lengths of Major North American Riversrock Measurements on Petroleum Rock Samplessleep Student's Sleep Datastack.loss (stackloss)Brownlee's Stack Loss Plant Datastack.x (stackloss) Brownlee's Stack Loss Plant Datastackloss Brownlee's Stack Loss Plant Datastate.abb (state) US State Facts and Figuresstate.area (state) US State Facts and Figuresstate.center (state) US State Facts and Figuresstate.division (state)US State Facts and Figures (state) US State Facts and Figuresstate.region (state) US State Facts and Figuresstate.x77 (state) US State Facts and Figuressunspot.month Monthly Sunspot Data, from 1749 to "Present" sunspot.year Yearly Sunspot Data, 1700-1988sunspots Monthly Sunspot Numbers, 1749-1983swiss Swiss Fertility and Socioeconomic Indicators(1888) Datatreering Yearly Treering Data, -6000-1979trees Diameter, Height and Volume for Black CherryTreesuspop Populations Recorded by the US Census volcano Topographic Information on Auckland's MaungaWhau Volcanowarpbreaks The Number of Breaks in Yarn during Weavingwomen Average Heights and Weights for AmericanWomen具体翻译⼀下各个数据集基本情况向量euro #欧元汇率，长度为11，每个元素都有命名landmasses #48个陆地的⾯积，每个都有命名precip #长度为70的命名向量rivers #北美141条河流长度state.abb #美国50个州的双字母缩写state.area #美国50个州的⾯积 #美国50个州的全称因⼦state.division #美国50个州的分类，9个类别state.region #美国50个州的地理分类矩阵、数组euro.cross #11种货币的汇率矩阵freeny.x #每个季度影响收⼊四个因素的记录state.x77 #美国50个州的⼋个指标USPersonalExpenditure #5个年份在5个消费⽅向的数据VADeaths #1940年弗吉尼亚州死亡率（每千⼈）volcano #某⽕⼭区的地理信息（10⽶×10⽶的⽹格）WorldPhones #8个区域在7个年份的电话总数iris3 #3种鸢尾花形态数据Titanic #泰坦尼克乘员统计UCBAdmissions #伯克利分校1973年院系、录取和性别的频数crimtab #3000个男性罪犯左⼿中指长度和⾝⾼关系HairEyeColor #592⼈头发颜⾊、眼睛颜⾊和性别的频数occupationalStatus #英国男性⽗⼦职业联系类矩阵eurodist #欧洲12个城市的距离矩阵，只有下三⾓部分Harman23.cor #305个⼥孩⼋个形态指标的相关系数矩阵Harman74.cor #145个⼉童24个⼼理指标的相关系数矩阵数据框airquality #纽约1973年5-9⽉每⽇空⽓质量anscombe #四组x-y数据，虽有相似的统计量，但实际数据差别较⼤attenu #多个观测站对加利福尼亚23次地震的观测数据attitude #30个部门在七个⽅⾯的调查结果，调查结果是同⼀部门35个职员赞成的百分⽐beaver1 #⼀只海狸每10分钟的体温数据，共114条数据beaver2 #另⼀只海狸每10分钟的体温数据，共100条数据BOD #随⽔质的提⾼，⽣化反应对氧的需求（mg/l）随时间（天）的变化cars #1920年代汽车速度对刹车距离的影响chickwts #不同饮⾷种类对⼩鸡⽣长速度的影响esoph #法国的⼀个⾷管癌病例对照研究faithful #⼀个间歇泉的爆发时间和持续时间Formaldehyde #两种⽅法测定甲醛浓度时分光光度计的读数Freeny #每季度收⼊和其他四因素的记录dating from #配对的病例对照数据，⽤于条件logistic回归InsectSprays #使⽤不同杀⾍剂时昆⾍数⽬iris #3种鸢尾花形态数据LifeCycleSavings #50个国家的存款率longley #强共线性的宏观经济数据morley #光速测量试验数据mtcars #32辆汽车在11个指标上的数据OrchardSprays #使⽤拉丁⽅设计研究不同喷雾剂对蜜蜂的影响PlantGrowth #三种处理⽅式对植物产量的影响pressure #温度和⽓压Puromycin #两种细胞中辅因⼦浓度对酶促反应的影响quakes #1000次地震观测数据（震级>4）randu #在VMS1.5中使⽤FORTRAN中的RANDU三个⼀组⽣成随机数字，共400组。

某地犯罪率与区域数据相关公考题【引言】在我国，公共安全一直备受关注。

某地犯罪率与区域数据的相关性研究，对于我们了解犯罪现象、制定针对性的防控措施具有重要意义。

本文将通过对某地犯罪率与区域数据的分析，探讨二者之间的关联性，以期为公共安全管理提供科学依据。

【研究方法】本文采用某地警方提供的犯罪数据和地理信息系统（GIS）数据，运用描述性统计分析、相关性分析等方法，研究犯罪率与区域数据的相关性。

具体包括以下几个方面：1.数据收集：收集某地近年来犯罪数据，包括犯罪类型、犯罪时间、犯罪地点等。

2.数据处理：对犯罪数据进行清洗、整理，剔除无效数据，确保数据质量。

3.区域数据：获取某地地理信息数据，包括行政区划、人口密度、地形地貌等。

4.数据分析：运用统计软件进行描述性统计分析和相关性分析，揭示犯罪率与区域数据的关系。

【数据来源】本文所使用的犯罪数据和区域数据来源于某地警方及相关部门。

数据收集过程中，确保数据的真实性、准确性和完整性。

在数据处理阶段，对原始数据进行清洗、去重、填补缺失值等操作，以保证分析结果的可靠性。

【结果分析】经过分析，发现犯罪率与区域数据存在一定程度的相关性。

具体表现为：1.犯罪率与人口密度正相关。

某地区人口密度越大，犯罪率越高。

2.犯罪率与行政区划面积呈负相关。

行政区划面积越大，犯罪率越低。

3.犯罪率与地形地貌有一定关联。

山区犯罪率普遍较低，平原地区犯罪率较高。

4.犯罪类型与区域数据关系各异。

如盗窃犯罪与人口密度、行政区划面积关系较大，而毒品犯罪与地形地貌关系较明显。

【结论与建议】根据分析结果，针对性地提出以下建议：1.在高犯罪率区域加强警力部署，提高治安管控力度。

2.针对不同犯罪类型，制定有针对性的防控措施。

如针对盗窃犯罪，加强居民安全防范意识教育；针对毒品犯罪，加强对重点区域的整治。

3.优化行政区划布局，合理调整警力配置。

4.加强公共基础设施建设，提高居民生活质量，降低犯罪诱因。

5.深入开展法治宣传教育，提高全民法治意识，从源头上减少犯罪现象。

统计学习题目录第一章绪论 _________________________________________________ 2第二章数据的收集与整理 _____________________________________ 4第三章统计表与统计图 _______________________________________ 6第四章数据的描述性分析 _____________________________________ 8第五章参数估计 ____________________________________________ 12第六章假设检验 ____________________________________________ 16第七章方差分析 ____________________________________________ 20第八章非参数检验 __________________________________________ 23第九章相关与回归分析 ______________________________________ 26第十章多元统计分析 ________________________________________ 30第十一章时间序列分析 ______________________________________ 34第十二章指数 ______________________________________________ 37第十三章统计决策 __________________________________________ 41第十四章统计质量管理 ______________________________________ 44第一章绪论习题一、单项选择题1. 推断统计学研究（D）。

A．统计数据收集的方法B．数据加工处理的方法C．统计数据显示的方法D．如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法2. 在统计史上被认为有统计学之名而无统计学之实的学派是（ D ）。

某地犯罪率与区域数据相关公考题（最新版）目录1.引言：介绍某地犯罪率与区域数据的相关公考题2.犯罪率与区域数据的关联性3.影响犯罪率的因素4.区域数据对犯罪率分析的帮助5.结论：利用区域数据分析犯罪率的重要性正文一、引言近年来，我国对于犯罪率的关注度逐渐提高，为了更有效地预防和打击犯罪行为，相关部门通过研究犯罪率与区域数据的相关性，提出了一些公考题，以便更好地理解犯罪率和区域数据之间的关系。

本文将从犯罪率与区域数据的关联性、影响犯罪率的因素、区域数据对犯罪率分析的帮助等方面展开讨论，以期提高大家对这一问题的认识。

二、犯罪率与区域数据的关联性犯罪率是指某一地区在一定时间内发生的犯罪案件数量与该地区人口总数之比。

区域数据则包括了人口、经济、教育、地理位置等多种信息。

犯罪率与区域数据存在一定程度的关联性，具体表现在以下几个方面：1.人口因素：人口密度较高的地区，犯罪率通常较高，这是因为人口密集意味着更多的社会矛盾和利益冲突。

2.经济因素：经济水平较高的地区，犯罪率相对较低；经济水平较低的地区，犯罪率相对较高。

这是因为经济水平较高的地区，人们的生活水平较好，犯罪的诱因相对较小；而经济水平较低的地区，人们为了生存可能会铤而走险，犯罪率相对较高。

3.教育因素：教育水平较高的地区，犯罪率相对较低；教育水平较低的地区，犯罪率相对较高。

这是因为教育能够提高人们的道德素质和法律意识，从而降低犯罪率。

4.地理位置因素：地理位置对于犯罪率的影响主要体现在城市与农村、沿海与内陆等方面。

一般来说，城市和沿海地区的犯罪率较高，这与人口流动、经济发展不平衡等因素有关。

三、影响犯罪率的因素除了上述的区域数据因素外，还有其他一些因素会影响犯罪率，例如：1.社会风气：社会风气较好的地区，犯罪率较低；社会风气较差的地区，犯罪率较高。

2.法律制度：法律制度健全的地区，犯罪率较低；法律制度不健全的地区，犯罪率较高。

3.社会保障：社会保障制度完善的地区，犯罪率较低；社会保障制度不健全的地区，犯罪率较高。

城市犯罪案件时间特征的实例数据分析作者：王瑞王毅高军晖来源：《科技资讯》2016年第03期摘要：该文使用2015年美国高中数学建模竞赛B题提供的某城市犯罪案件数据，分析城市犯罪案件的时间特征。

从四个角度进行了时间特助的数据分析，分别是：（1）不同时间点的案件发生次数分析。

（2）时间点与地点组合的案件发生次数分析。

（3）按星期几分析案件发生的次数。

（4）星期几与地点组合的案件发生次数分析。

分析结果表明，周六的犯罪案件最多，而周日的犯罪案件最少。

如果按每天24小时来看，犯罪案件最多的时间段在晚上6：00至次日凌晨2：00。

关键词：城市犯罪案件时间特征实例数据分析中图分类号：D917 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）01（c）-0142-03犯罪，是指对犯罪各种内在、外在特征的高度、准确的概括。

中国刑法中的犯罪概念是形式与实质相统一的犯罪混合概念，也就是指触犯了法律（百度词条）。

由于犯罪具有严重的社会危害性，从古至今已有不少人对犯罪的发生要素进行研究。

经过不断地对已发生的案件进行分析，已经得到了不少成果。

薛斌（1988）发现，有关性的犯罪、伤害和其它侵犯人身权利的犯罪，在春天有显著增加，而夏天则达到了最高点，在冬天，这些犯罪又减少到最低点。

侵犯财产罪尤其是盗窃罪，则表现出相反的趋势，在冬天犯罪率最高[1]。

张宝义（2006）发现，农民工的犯罪主要集中在晚上和凌晨，这与其盗窃及抢劫犯罪较为突出有密切的关系[2]。

张永红，吴秋林（2008）则研究了犯罪构成中的时间要素[3]。

该文对美国某城市的犯罪数据进行分析，主要是时间特征分析，分别按每天24小时、每周七天进行简要分析，并进一步结合犯罪地点进行分析。

1 数据来源与内容该文使用2015年美国高中数学建模竞赛（简称HiMCM）B题提供的某城市案件数据作为实例。

HiMCM是美国的一个非营利机构——美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的一项国际性的数学竞赛活动。