Диссертация (1172893), страница 8

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 8)

Анализ статистических закономерностей распределениявременных затрат при осуществлении лицензированияВ целях обоснования применения анкетного опроса в качестве механизмаполучения эмпирических данных, был проведен предварительный анализсведений о результатах лицензирования деятельности в области пожарнойбезопасности, а также показателей мониторинга эффективности указанноголицензирования, предоставленных лицензирующими органами МЧС Россиидля формирования ежегодного доклада [74, 75]. Анализ показал, чтонаибольшее время затрачивается на выполнение административных процедурпри предоставлении государственной услуги по лицензированию видовдеятельности в области пожарной безопасности, результатом которых являетсяпредоставление или переоформление лицензии, так как именно в этих случаяхсотрудник лицензирующего органа выполняет максимальное количествотребуемыхдействий.Статистическиеданные,характеризующиеобщееколичество предоставленных и переоформленных лицензий за 2014–2017 годы,47приведены в приложении Б (взяты из формы статистической отчетности 1Лицензирование).

Диаграмма, представленная на рисунке 2.2, свидетельствуето наличии стабильности данного процесса – статистической устойчивости(отсутствие разброса по годам в показателях) – в субъектах РоссийскойФедерации.Лицензия, шт.2500200015002014201510002016500КрымМоскваНижегородская областьКировская областьСамарская областьОренбургская областьПензенская областьПермский крайСаратовская областьУльяновская областьРеспублика…Республика Марий ЭлРеспублика МордовияРеспублика ТатарстанУдмуртская РеспубликаЧувашская РеспубликаСевастопольНенецкий…Санкт-ПетербургАрхангельская областьВологодская областьКалининградская…Ленинградская область02017.

. . .Субъекты РФРисунок 2.2 – Фрагмент распределения предоставленияи переоформления лицензий по субъектам РФВременные показатели, полученные в результате социологическогоисследования (анкетирования) (приложение В), представляют собой события,обязательностьосуществлениякоторыхрегламентированатребованияминормативных документов МЧС России [62, 63, 68, 74, 76, 77]. Анализгистограммчастотнесимметричногопоявленияраспределенияуказанныхсобытийотносительнопоказалзначенияналичиепоказателя,обладающего наибольшей частотой появления (приложение Г). При этом времясовершения указанных событий изменяется таким образом, что совокупностиполученных эмпирических данных можно принять за однородные потокислучайных событий.

Анализ показал, что данные потоки:48– являются стационарными, так как количество событий на каждомрассматриваемомотрезкевременинеменяетсявтечениевсегорассматриваемого периода;– могут называться потоками без последствий, так как события, ихобразующие, появляются независимо друг от друга, и для каждого потокачисло событий одного отрезка времени рассматриваемого периода не зависитот числа событий другого отрезка;– являются ординарными, так как события в них появляются только поодному.Таким образом, можно сделать вывод о том, что рассматриваемые потокиявляются простейшими потоками с постоянной интенсивностью , имеющиевременные отрезки с изменяющейся плотностью. Такие потоки подчиняютсязакону показательного распределения и могут быть исследованы на примерепотока Эрланга, имеющего математическое ожидание и дисперсию интерваламежду событиями, сходные с аналогичными характеристиками реальногопотока.

В процессе проведения исследования проводилось определениетеоретического распределения (для потоков Эрланга k-го порядка, при k = 0,k = 1, k = 2), наиболее сходного с аналогичными характеристиками реальногораспределения полученных экспериментальных данных – по отдельнымнаправлениямгосударственнойдеятельности,услуги(длясоставляющимвсехпроцессрезультатовеёпредоставленияпредоставления,определенных нормативными документами [59, 60]).Анализ статистических закономерностей распределения временныхзатрат (τобсл) на прием заявленияНа основании данных, представленных в приложениях В и Г, определяем4 группы с границами временных интервалов [0,10), [10,20), [20,30), [30, ),находим эмпирические частоты показателей (mi) для каждого из интервалов иопределяем эмпирические вероятностиiтого, что τобсл попадет в i интервал.49При проведении последующих расчетов используем следующие соотношения:где K – число групп значений случайной величины, N – общее числополученных данных, i – номер интервала.ωi=Проведя расчет теоретической частоты (f) и вероятности (p), определимрасхождения между эмпирическим и теоретическими распределениями спомощью расчета критерия согласия Романовского (ρ).

Вероятность, частота икоэффициент Романовского были определены по следующим формулам:P(τ1≤τобсл<τ2) = e-μτ1–e-μτ2 , P(τобсл≥ τ) = e-μτ,где τ1, τ2 – значения границ временного интервала; параметр распределенияЭрланга μ = 1/τср.обсл,τj– время осуществления j-го показателявременных затрат на прием заявления).Значение параметра частоты fi находим по формуле fi = mi Рi.ρ=,где V – число групп значений случайной величины, для каждой из которыхдолжно выполняться условие fn ≥ 9 (группа, для которой данное условие невыполняется, объединяется с предыдущей или с последующей группой, асоответствующие им частоты складываются); z – число параметров законараспределения (для показательного закона z = 1).Все полученные значения заносим в таблицу 2.1.Диаграммы эмпирических и теоретических распределений частотпоказателей, характеризующих время, затраченное на прием заявления,представлены на рисунке 2.3.50Таблица 2.1 – Распределение эмпирических и теоретических частот ивероятностей значений показателя временных затрат на прием заявленияi1234Границывременногоинтервала, мин[0; 10)[10; 20)[20; 30)≥ 30Всего, NЧастотаэмпирическая, mi теоретическая, fiВероятностиэмпирическая, ωi теоретическая, pi3852232113444,0147,224,9517,84134τср.обсл=24,42 (мин)Критерий Романовского ρ = 0,010,28360,38810,17160,156710,4444030,246940,1371640,1714931Частотапопаданияв интервалВременныеинтервалыРисунок 2.3 – Эмпирическое и теоретическое распределение частотпоказателей, характеризующих время, затраченное на прием заявленияАнализ полученных результатов показал, что наиболее сходным среальным потоком является поток Эрланга 1-го порядка (при k = 1).Напримереприведенноговышерасчетаосуществляеманализстатистических закономерностей распределения временных затрат (τобсл) длявсех направлений деятельности сотрудника территориального органа МЧСРоссии при осуществлении лицензирования деятельности в области пожарнойбезопасности.Анализ статистических закономерностей распределения временныхзатрат (τобсл) на проверку соответствия заявления и полноты комплектаприлагаемых к нему документовОпределяем 7 групп временных интервалов с границами [0,30), [30,60),[60,90), [90,120), [120,150), [150,180), [180, ).

Проводим расчеты и вносимполученные значения в таблицу 2.2.51Таблица 2.2 – Распределение эмпирических и теоретических частот ивероятностей значений показателя временных затрат на проверку соответствиязаявления и полноты комплекта прилагаемых к нему документовi1234567Границывременногоинтервала, мин[0; 30)[30; 60)[60; 90)[90; 120)[120; 150)[150; 180)≥ 180Всего, NЧастотаэмпирическая, mi теоретическая, fi57319164611134Вероятностиэмпирическая, ωi теоретическая, pi51,5431,7219,5212,017,394,557,28134τср.обсл=84,52 (мин)Критерий Романовского ρ = 1,940,42540,23130,06720,11940,02980,04480,082110,38460,23670,14560,08960,05510,0340,05441Графики эмпирических и теоретических распределений, позволяющиевизуально их сопоставить, представлены на рисунке 2.4.Частотапопаданияв интервалВременныеинтервалыРисунок 2.4 – Эмпирическое и теоретическое распределениечастот показателей, характеризующих время, затраченное на проверкусоответствия заявления и полноты комплекта прилагаемых к нему документовАнализ полученных результатов показал, что наиболее сходным среальным является поток Эрланга 0-го порядка (при k = 0).Анализ статистических закономерностей распределения временныхзатрат (τобсл) на регистрацию заявления и комплекта прилагаемых к немудокументовОпределяем 4 группы временных интервалов с границами [0,10), [10,20),[20,30), [30, ).

Проводим расчеты и вносим полученные значения втаблицу 2.3.52Таблица 2.3 – Распределение эмпирических и теоретических частот ивероятностей значений показателя временных затрат на регистрацию заявленияи комплекта прилагаемых к нему документовi1234Границывременногоинтервала, мин[0; 10)[10; 20)[20; 30)≥ 30Всего, NЧастотаэмпирическая, mi теоретическая, fi5731911134Вероятностиэмпирическая, ωi теоретическая, pi71,1533,3715,6513,83134τср.обсл = 28,07 (мин)Критерий Романовского ρ = 0,470,42540,23130, 06720, 082110,5310,2490,11680,10321Графики эмпирических и теоретических распределений, позволяющиевизуально их сопоставить, представлены на рисунке 2.5.Частотапопаданияв интервалВременныеинтервалыРисунок 2.5 – Эмпирическое и теоретическое распределение частотпоказателей, характеризующих время, затраченное на регистрацию заявленияи комплекта прилагаемых к нему документовАнализ полученных результатов показал, что наиболее сходным среальным является поток Эрланга 0-го порядка (при k = 0).Анализ статистических закономерностей распределения временныхзатрат (τобсл) на проверку достоверности сведений, приведенных в заявлении ив прилагаемых к нему документахВ связи с тем, что 57% поступивших данных имеют нулевое значение,указывающее на автоматическое формирование запросов при помощи СМЭВ,53проанализируем поток данных со значениями > 0 (исключив данные,характеризующие время получения ответа по запросу).Определяем 5 групп временных интервалов с границами [0,20), [20,40),[40,60), [60,80), [80, ).

Характеристики

Список файлов диссертации