Вычислите, сравните и опишите индексы преступности среди работников предприятий, основываясь на данных о состоянии

Для решения данной задачи, необходимо вычислить и сравнить индексы преступности среди работников строительной организации.

Индекс преступности можно рассчитать, разделив количество совершенных преступлений на общую численность работников и умножив на 100 для получения процентного соотношения.

Давайте начнем с вычисления индекса уголовной преступности. По условиям задачи, 4 человека совершили преступления и подверглись уголовной ответственности. Численность работников составляет 500 человек.

\( Индекс\ уголовной\ преступности = \frac{Количество\ лиц,\ совершивших\ преступления}{Общая\ численность\ работников} \times 100 \)

\[ Индекс\ уголовной\ преступности = \frac{4}{500} \times 100 \]

Для удобства расчетов, мы получим десятичную дробь

\[ Индекс\ уголовной\ преступности = \frac{0,008}{1} \times 100 \]

Итак, индекс уголовной преступности составляет 0,8%.

Теперь рассчитаем индекс административной ответственности. По условиям задачи, 20 человек были привлечены к административной ответственности за различные правонарушения, включая служащих.

\( Индекс\ административной\ ответственности = \frac{Количество\ привлеченных\ лиц}{Общая\ численность\ работников} \times 100 \)

\[ Индекс\ административной\ ответственности = \frac{20}{500} \times 100 \]

Аналогично,

\[ Индекс\ административной\ ответственности = \frac{0,04}{1} \times 100 \]

Итак, индекс административной ответственности равен 4%.

Итак, можно сделать вывод, что индекс административной ответственности (4%) выше, чем индекс уголовной преступности (0,8%). Это означает, что среди работников строительной организации больше преобладают случаи административных правонарушений, чем уголовных преступлений.

Важно отметить, что данная оценка индексов преступности в данной задаче основывается на предоставленных данных и может быть неполной или неточной в реальной жизни. Она служит лишь демонстрацией применения математических и статистических методов для анализа данных.