CC BY
8
специальности, вынуждены заканчивать ещё несколько профильных коммерческих курсов, чтобы овладеть современными техническими производственными средствами. Действующие профессиональные образовательные программы в большинстве случаев не учитывают современных производственных требований, а продолжают базироваться на фундаментальных науках прошлого века.
Негосударственные учебные заведения, обучающие на коммерческой основе, в этом отношении находятся в более выигрышной ситуации. Самофинансирование позволяет быстро и гибко реагировать на потребности профессионального рынка при грамотном подходе к организации образовательного процесса
Таким образом, анализ существующих проблем в сфере профессионального образования указывает на необходимость выделения социальной ответственности в качестве одной из важнейших общекультурных компетенций и в целом компонента профессиональной компетентности работника (сотрудника); ориентации процесса воспитания на развитие самостоятельности личности обучающихся, их активности, личностной позиции, готовности к принятию решений и ответственности за них.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Аванесов В. Куда ведут реформы образования / В. Аванесов // Народное образование, 2001. - № 5. - С. 26-32.
2. Белкин A.C. Основы возрастной педагогики : учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб, заведений / A.C. Белкин. - М. : Издательский центр «Академия», 2000. - 192 с.
3. Дёмин В.М. Доступность, качество и эффективность - основа образовательной политики России / В.М. Дёмин // Специалист. - 2002. - № 1. - С. 2-5.
4. Кылосова И.А. Актуальные вопросы современного образования / И. А. Кылосова, Е.В. Орлова, ЕА. Хволис, М.В. Чиркова // Современные проблемы науки и образования. -2016. - № 2 (3). - С. 48-54;
5. URL: http://sclence-education.m/ru/article/view?id=24161 (дата обращения: 16.09.2018).
УДК 004.67
A.A. Задурова, E.H. Трофимец
ФГОБУ ВО Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России
К ВОПРОСУ ПОСТРОЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО РЯДА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОЛИЧЕСТВА ПОЖАРОВ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
В статье рассмотрены вопросы обработки статистических данных о пожарах, зарегистрированных в Российской Федерации в 2003 - 2017 годах; построен интервальный ряд распределения количества пожаров и вычислены его числовые характеристики.
Ключевые слова: МЧС, пожары, статистические данные, интервальный ряд распределения, Microsoft Excel.
A.A. Zadurova, E.N. Trophimets
TO THE QUESTION OF CONSTRUCTING A STATISTICAL NUMBER DISTRIBUTION OF THE NUMBER OF FIRES IN THE RUSSIAN FEDERATION
The article deals with the processing of statistical data on fires registered in the Russian
Fédération in 2003 - 2017; the interval sériés of the distribution of the number of fires and its numerical characteristics are calculated.
Keywords: EMERCOM, the fires, the statistics interval sériés distribution, Microsoft
Excel.
Статистика гласит, что ежегодно на территории Российской Федерации случается в среднем 300000 пожаров, материальный ущерб от которых составляет десятки миллиардов рублей, а кроме того, чрезвычайные ситуации такого рода влекут за собой зачастую многочисленные человеческие жертвы, в виду чего проблема обеспечения пожарной безопасности является особенно актуальной.
Для ее решения кроме соблюдения требований «Правил пожарной безопасности в Российской Федерации» нужно знать: во-первых, где, когда, сколько и какие были пожары; во-вторых, сколько человек погибло или получили увечья при пожаре; в-третьих, какой материальный ущерб был нанесен пожаром. Для систематизации этих данных в Российской Федерации (РФ) существует единая государственная система статистического учета пожаров и их последствий (Приказ МЧС РФ от 21.11.200 №714 (ред. от 17.01.2012) Об утверждении порядка учета пожаров и их последствий).
Учет пожаров и их последствий представляет собой сбор статистических данных о пожарах с целью их дальнейшего обобщения, анализа и прогноза. В статье рассматривается вопрос обработки статистических данных о количестве пожаров в РФ за 2003 - 2017 годы с помощью табличного процессора Microsoft Excel [1, 2].
Для построения статистического ряда распределения пожаров использованы следующие исходные данные, представленные в таблице 1.
Таблица 1
Исходные данные о количестве пожаров
Год 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Количество пожаров, тыс. ед. 239,2 233,2 229,8 220,5 212,6 (N О (N 187,6 179,5 168,5 162,9 153,5 150,8 145,6 139,1 132,4
Дальнейшая работа требует разбиения количественных данных на интервалы. В данном случае оптимально принять шаг Ь=20. Таким образом, получаем шесть интервалов (рис. 1).
A BCDEFGH I
1 Исходные данные Интервалы X а, Pi
2 3 239,2 130 150 3 140 j 0,20 0,10
233 Л 150 170 4 160 0,27 0,18
4 5 6 7 229,3 170 190 2 180 0,13 0,22
220,5 190 210 1 200 0,07 0,20
212,6 210 230 3 220 0,20 0,13
202 250 250 2 240 0,13 0,07
8 9 187,6 I 15 I 1 1
179,5
10 163,5
11 162,9
12 153,5
13 150,3
14 145,6 \UX) 18J
15 139,1 DiXl 1237,33
16 132,4 а/Ж 35,18
17 15
Рис. 1. Модель расчетов на рабочем листе MS Excel
Частоты для каждого интервала вычисляются с помощью следующей формулы: =СЧЁТЕСЛИМН($А$2:$А$ 16;">="&С2;$А$2:$А$ 16;"<"&D2) - для первого интервала (130 - 150) и т.д.
Затем строим статистическое распределение. Для этого в столбец G вносим значения середины каждого интервала (случайная величина X), используя формулу =(C2+D2) для ячейки G2 и т.д. После этого вычислим относительные частоты: в ячейку Н2 вводим формулу =(Е2/$Е$12), и таким же образом до Н7 включительно. Сумма относительных частот должна равняться единице (Рис. 1).
Далее определим числовые характеристики случайной величины X. В ячейке HI4 вычислим математическое ожидание по формуле =CYMMnPOn3B(G2:G7;H2:H7), в ячейке HI5 - дисперсию, используя формулу =CYMMnPOH3B((G2:G7)A2;H2:H7)-H14A2, в ячейке HI6 - среднее квадратическое отклонение по формуле =КОРЕНЬ(Н15) (Рис. 1).
Теперь рассчитаем вероятности попадания значения случайной величины, распределенной нормально в заданный интервал. В ячейку 12 вводим формулу =НОРМРАСП(Б2; $Н$ 14; $Н$ 16; 1 )-НОРМРАСП(С2; $Н$ 14; $Н$ 16; 1) и так далее до 17 включительно. Сумма всех вероятностей должна равняться единице (Рис.1).
На рисунке 2 представлена гистограмма интервального ряда распределения.
S
= Ряд1; 160; 0,27
' Ряд1; 140; 0,; * Ряд1; 220; 0,20
H H
BP II 07 ■■
■ H
Рис. 2. Гистограмма распределения
Таким образом, можно сделать следующие выводы: в среднем число пожаров на территории Российской Федерации за 2003-2017 годы составляет 184 тыс. ед. Значения случайной величины отклоняются от математического ожидания в среднем на 35,18 тыс. ед..
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Оптимизация в Excel: учеб. пособие / В.Я. Трофимец, E.H. Трофимец. -Ярославский государственный технический университет, Ярославль, 2008. - 104 с.
2. Информационно-аналитические технологии в системе подготовки специалистов для силовых структур и обороннопромышленного комплекса / Батьковский A.M., Крюкова М.С., Трофимец E.H.. Радиопромышленность. - 2016. - № 1. - С. 117-126.
УДК 614.84(063)
Н.П. Заряева, А.И. Филин
Воронежский институт-филиал ФГБОУ ВО «Ивановская пожарно-спасательная академия государственной противопожарной службы МЧС России»
МОБИЛЬНЫЙ ПОМОЩНИК НА СЛУЖБЕ У СПАСАТЕЛЕЙ
В статье приведены сведения о приложении к мобильным устройствам «Мобильный Спасатель». Описаны его функциональные возможности, полезность и потенциал. А также варианты использования данного приложения, как гражданами, так и представителями силовых ведомств.
Ключевые слова: мобильное устройства, мобильное приложение, спасатель, помощь, информация.
N.P. Zaryaeva, A.I. Filin
MOBILE ASSISTANT IN THE SERVICE OF THE LIFEGUARDS
