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J-GLOBAL ID：201802278303056247   整理番号：18A1930225

複数犯罪の結合モデリング:Bayes空間アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Joint Modeling of Multiple Crimes: A Bayesian Spatial Approach

著者 (4件)： Liu Hongqiang (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, 129 Luoyu Road, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Liu Hongqiang (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China) ,  Zhu Xinyan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, 129 Luoyu Road, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Zhu Xinyan (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 1  ページ： 16  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多変量Bayes空間モデリング手法を用いて,2つのタイプの犯罪,すなわち,burglと非自動車の車両の数を共同的にモデル化し,犯罪リスクと関連危険因子の地理的パターンを調査した。結果を通して独立性を仮定する単変量モデルとは対照的に,多変量アプローチは犯罪間の潜在的相関を考慮する。6つの独立変数を潜在的リスク因子としてモデルに含めた。この方法を完全に提示するために,多変量モデルとその単変量対応物の両方を調べた。2つのモデルをデータに当てはめ,偏差情報基準を用いてそれらを評価した。2つのモデルからの結果の比較は,多変量モデルが単変量モデルより優れていることを示した。著者らの結果は,人口密度とバー密度が,明らかに,burglと非自動車の両方の車両の危険性に関連しており,これらの2つのタイプの犯罪の間に密接な関係を示すことを示した。多変量モデルによって推定されたタイプ特異的犯罪リスクの後部平均値と2.5%パーセンタイルを,地理的パターンを明らかにするためにマップした。本研究の意味,限界および将来の研究を,結論セクションにおいて議論した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地理学 ,  モデル ,  モンテカルロ法 ,  人口密度 ,  危険因子 ,  *犯罪 ,  自動車 ,  *モデリング
準シソーラス用語： 多変量モデル ,  独立変数 ,  多変量 ,  空間モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 多変量空間モデル ,  犯罪リスク ,  Bayes空間モデリング ,  空間Poisson回帰 ,  Markov連鎖 ,  モンテカルロ法

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

引用文献 (71件)：

• Craglia, M.; Haining, R.; Signoretta, P. Modelling high-intensity crime areas in english cities. Urban Stud. 2001, 38, 1921-1941.
• Law, J.; Haining, R. A bayesian approach to modeling binary data: The case of high-intensity crime areas. Geogr. Anal. 2004, 36, 197-216.
• Morenoff, J.D.; Sampson, R.J.; Raudenbush, S.W. Neighborhood inequality, collective efficacy, and the spatial dynamics of urban violence. Criminology 2001, 39, 517-558.
• Andresen, M.A. A spatial analysis of crime in Vancouver, British Columbia: A synthesis of social disorganization and routine activity theory. Can. Geogr. 2006, 50, 487-502.
• Stein, R.E.; Conley, J.F.; Davis, C. The differential impact of physical disorder and collective efficacy: A geographically weighted regression on violent crime. GeoJournal 2016, 81, 351-365.

タイトルに関連する用語 (2件)： 犯罪 ,  モデリング