Model Spatial untuk Analisis Jenayah - dummies

Anda boleh memasukkan model statistik ramalan ke dalam kaedah analisis jenayah untuk menghasilkan analitik yang menggambarkan dan meramalkan di mana dan jenis aktiviti jenayah yang mungkin berlaku.

Model spatial ramalan boleh membantu anda meramal tingkah laku, lokasi, atau aktiviti jenayah pesalah yang berulang. Anda juga boleh menggunakan kaedah statistik untuk data spasi-temporal untuk menentukan pembolehubah penyebab atau korelatif yang berkaitan dengan jenayah dan penguatkuasaan undang-undang.

Senarai berikut merangkumi jenis pendekatan yang membantu dalam pemodelan ramalan spatial untuk analisis jenayah:

• Clustering: Anda boleh menggunakan kaedah anggaran kepadatan kernel untuk mengukur ketumpatan spatial aktiviti jenayah dan untuk menjana langkah-langkah perbandingan antara kepadatan aktiviti jenayah berbanding dengan populasi asas kawasan yang terjejas. Anggaran ketumpatan kernel (KDE) adalah kaedah pelicinan yang berfungsi dengan meletakkan kernel - atau, fungsi pembobakan yang berguna untuk menentukan kuantiti - pada setiap titik data dalam dataset dan kemudian menjumlahkan kernel untuk menjana perkiraan kepadatan kernel untuk rantau keseluruhan.
  Statistik spatial lanjutan:
• Salah satu contohnya ialah menggunakan analisis regresi untuk menentukan bagaimana satu atau lebih pemboleh ubah jenayah bebas secara langsung menyebabkan, atau berkaitan dengan, pembolehubah jenayah yang bergantung. Terakhir, statistik spatial lanjutan digunakan untuk membuat ramalan perilaku untuk pesalah yang berulang dan untuk meramalkan aktiviti jenayah masa depan berdasarkan rekod sejarah mengenai tingkah laku jenayah dan maklumat mengenai keadaan sekarang.