犯罪分析用予測空間モデル - ダミー

予測統計モデルを犯罪分析メソッドに組み込んで、犯罪活動の種類と種類を記述し予測することができます発生する。

予測的空間モデルは、繰り返し犯罪者の行動、場所、犯罪行為を予測するのに役立ちます。時空間データに統計的方法を適用して、犯罪や法執行に関連する原因や相関の変数を確認することもできます。

<！次のリストには、犯罪分析のための空間予測モデリングに役立つアプローチのタイプが含まれています。

クラスタリング：

• カーネル密度推定方法を使用して、犯罪活動の空間密度を定量化できます影響を受ける地域の基本集団と比較した犯罪活動の密度の間の比較尺度を生成することである。カーネル密度推定（KDE）は、データセット内の各データポイントにカーネルまたは密度を定量するのに有用な重み付け関数を配置し、次にカーネルを合計してカーネル密度推定値を生成することによって動作する平滑化方法である地域全体で <！高度な空間統計：

  これの1つの例は、回帰分析を使用して、1つ以上の独立した犯罪変数が従属する犯罪変数を直接的に引き起こすか、それと相関するかを確立することです。最後に、先進的な空間統計は、犯罪行為に関する過去の記録や現状に関する情報に基づいて、再犯者の行動予測や将来の犯罪行為の予測に使用されます。