Преступность после мировых войн и возможных глобальных катастроф стала главной угрозой современности. Она интенсивно растет, постоянно меняется  мгновенно заполняя неконтролируемые или слабо контролируемые ниши. Темпы ее прироста так и остаются выше темпов прироста населения. Ежегодно в мире регистрируется до 500 млн. преступлений. Реальная преступность, по меньшей мере, вдвое выше, а во многих странах - втрое - вчетверо. В некоторых мегаполисах развитых европейских стран уже ныне только регистрируется 16 и более тысяч, преступных посягательств на 100 тысяч, населения. Традиционная латентная (незаявленная, неучтенная, неустановленная) преступность в этих странах соотносима с регистрируемой. В нашей стране - в четыре-пять раз больше.

Коэффициенты корреляции  характеризуют линейные вероятностные зави­симости между двумя случайными величинами. На практике необходимо оценивать эти зависимости между выходными переменными процессов и многими входными, а также зависимости между различными входными переменными. Для количествен­ной характеристики таких связей используют коэффициенты множественной корре­ляции.

Для установления корреляционных связей между многими переменными исполь­зуется метод множественной корреляции, основанный на использовании линейного уравнения вида (1): 

Математическое моделирование является методом описания процессов с качественной и количественной стороны с помощью математических моделей. Математическая модель в свою очередь представляет собой описание объекта на языке математики с помощью различного рода математических соотношений, формул, таблиц, графиков, обыкновенных и дифференциальных уравнений различного порядка. 

Очень важно составить модель так, чтобы она достаточно точно отражала основные свойства рассматриваемого процесса и в то же время была доступной для исследования. Математическая модель должна адекватно отражать сущность явлений, протекающих в объекте моделирования, и с помощью определенного алгоритма позволять прогнозировать поведение объекта при изменении входных и управляющих параметров. Полная математическая модель включает в себя статическую и динамическую модели, которые отражают поведение объекта в статике и динамике.

Цель дисциплины моделирование – изучение методов построения и анализа математических моделей, постановки и решения задач их синтеза и оптимизации.

 Математическое моделирование — процесс построения и изучения математических моделей. Все естественные и общественные науки, использующие математический аппарат, по сути занимаются математическим моделированием: заменяют реальный объект его моделью и затем изучают последнюю. Под математической моделью принято понимать совокупность соотношений (уравнений, неравенств, логических условий, операторов и т. п.), определяющих характеристики состояний объекта моделирования, а через них и выходные значения – реакции, в зависимости от параметров объекта-оригинала,  входных воздействий, начальных и граничных условий, а также времени.  Математическая модель, как правило, учитывает лишь те свойства объекта-оригинала, которые отражают, определяют и представляют интерес с точки зрения целей и задач конкретного исследования. [1]

 Моделирование можно осуществлять двумя основными методами: методом обобщенных переменных, или методом подобия (физическое моделирование), и методом численного эксперимента (математическое моделирование). Последнее позволяет резко сократить сроки научных и проектных разработок.