Katsayı Görünümü – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Katsayı Görünümü
Regresyon katsayısı tablolarından ikisini görüntüler. Tüm gecikmeli suç sayımlarının etkilerinin, atışların istatistiksel olarak anlamlı öngörücüleri olduğunu, ancak hepsinin nispeten küçük katsayıları olduğunu görebilirsiniz. Saldırı, hırsızlık ve mv hırsızlığının gecikmeli sayıları atışlar üzerinde olumlu bir etkiye sahipken, otomobil ve diğer hırsızlıklardan kaynaklanan hırsızlıkların katsayısı negatiftir.
Gecikmeli saldırı katsayısının yorumlanması için, önceki haftadaki bir saldırıdaki artış, beklenen atış sayısını 0,05 artırır. Bu nedenle, önceki hafta normalden 20 saldırı daha olsaydı, mevcut hafta normalden 1 atış daha beklersiniz. Hırsızlıklar ve motorlu araç hırsızlıkları da benzer bir yoruma sahiptir.
Önceki haftanın soygunlarının etkisi istatistiksel olarak anlamlı olsa da, katsayı çok küçüktür ve iki ondalık basamağa yuvarlandığında hala sıfırdır. Otomobil ve diğer hırsızlıklardan kaynaklanan hırsızlıkların olumsuz bir etkisi vardır, bu biraz mantığa aykırıdır ancak tamamen şaşırtıcı değildir. Mülkiyet suçlarının daha fazla olduğu bölgelerde daha fazla insanın etkileşime girdiği (örneğin bir alışveriş merkezi) söz konusu olabilir ve bu alanların çevresinde çok sayıda insan bulunduğundan, silahlı saldırının meydana geldiği yerler olma olasılığı daha düşüktür.
İkinci tablo otoregresif katsayıları gösterir ve SPSS’nin AR modeli için ilk beş gecikmeyi otomatik olarak seçtiğini görebilirsiniz. Bu otoregresif katsayıların tümü, gecikmeli suç sayılarına kıyasla oldukça büyüktür, bu nedenle, bu, önceki atışların, diğer suçlara kıyasla gelecekteki atışların daha iyi bir öngörücüsü olduğunu düşündürür.
Çıktıda, farklı özet istatistikleri keşfetmenize ve ayrıca etkileşimli olarak birkaç konum seçmenize ve bunlar arasındaki zaman serisi değerlerini veya bunların uzamsal otokorelasyonunu keşfetmenize olanak tanıyan bir dizi ek harita olacaktır. Ayrıca, ForwardCrime_toScore veri setini puanlamayı seçtiğimiz için, 12/30/12 haftası için tahminler verildi.
SPSS’nin veri kümesine eklediği, tahmin edilen atış sayısını, standart hatayı ve üst ve alt tahmin aralıklarını içeren değişkenlerin ekran görüntüsünü gösterir. Bu tahminler daha sonra SPSS’nin diğer harita oluşturma olanakları kullanılarak haritalanabilir.
Tahminlerin aralıklarının sıklıkla negatif değerlere gittiğini ve genellikle 2 ila 3 atış aralığında olduğunu görebilirsiniz. Bununla birlikte, nokta tahminleri, vakaların çoğunda olumludur. Elbette, atış sayısının sıfırın altında olamayacağı bir durumdur ve bu nedenle mantıksal olarak yalnızca sıfırdan üst tahmin aralığına kadar olan tahminlerdeki aralıkları düşünebilirsiniz. Son görünen satırda da görülebileceği gibi, standart hatanın çok büyük olması durumunda SPSS’nin bir tahmin aralığı sağlamaması da söz konusudur.
Bu özel örnekte, önceki suç ve gelecekteki silahlı saldırılar arasındaki ilişki için ilginç kanıtlar sunarken, model tarafından sağlanan tahminlerin polislik uygulamasını şekillendirmek için yeterince bilgilendirici olup olmayacağı açık bir sorudur. Tahminler genel olarak doğru olsa bile, tahmin aralıklarının fazla kullanım için çok geniş olması söz konusu olabilir.
Katsayı ne demek
Katsayı bulma
Katsayılar Toplamı
2021 katsayılar
Katsayi İngilizce
Maaş katsayı
Sayı katsayıları
Katsayı 2022
Tahminleri iyileştirmek için potansiyel modelleme stratejileri, sayıları tahmin eden genelleştirilmiş Poisson veya negatif binom zaman serisi modellerini (ve birçok sıfır olaylı sonuçlara yönelik potansiyel olarak sıfır şişirilmiş veya engel varyantları) tahmin etmek olabilir. Bu tür modeller, tahmin aralığını pozitif değerlerle sınırladığından, potansiyel olarak doğrusal zaman serisi modeli daha iyi nokta tahminleri sağlamasına rağmen, daha doğru tahmin aralıkları sağlayabilirler.
Ayrıca, gelecekteki çekimleri daha iyi tahmin etmek için modele dahil edilebilecek başka bilgiler de olabilir. Bu tür yeni değişkenler diğer suçlar, hava durumu tahminleri, bir bölgedeki şartlı tahliye sayısı ve bu değişkenlerden herhangi biri arasındaki etkileşimler olabilir.
Başka bir strateji, daha uzun zaman dilimlerindeki çekimleri tahmin etmek olacaktır. Genellikle daha kısa zaman periyotlarının daha büyük miktarda varyans göstermesi ve bu nedenle aylık veya üç aylık periyotların toplanması daha doğru tahminler üretebilir. Tipik olarak, bir analist için, belirli tahminlerin belirli eylemleri bilgilendirmesi için ajansın ihtiyaçları ile doğru tahminler üretmenin fizibilitesi arasında bir karşılıklı görüş vardır. Analistler genel olarak bazı kararları yanlış tahminlere dayandırmayı gürültünün peşinden koşmak olarak tanımlayabilirler, ancak suç analistleri arasında sıklıkla kullanılan eş anlamlı bir deyim, bir haritadaki noktaların peşinden gitmektir.
Örneğin, bir polis teşkilatı, şiddeti azaltmayı amaçlayan belirli bir memur ekibi geliştirebilir. İlk planlar, bu ekibin her hafta tahminlere dayalı olarak yüksek şiddet riski taşıyan yeni bir alana odaklanmasını sağlamak olabilir. Haftalık atış verilerinden elde edilen tahminler, her hafta yer değiştirmeyi haklı çıkaramayacak kadar düzensiz kabul edilirse, bir analist tahmine başka suçları da dahil edebilir.
Örneğin, ağırlaştırılmış saldırılar çok daha sık meydana geldiğinden, atışları ve ağırlaştırılmış saldırıları tahmin etmek muhtemelen daha doğru olacaktır. Veya bir analist, herhangi bir suç için haftalık tahminlerin, haftalık olarak yer değiştirmeyi haklı çıkarmak için çok değişken olduğuna karar verebilir ve bu nedenle, ekip için yalnızca üç ayda bir yeni hedef alanlar belirlemeyi önerebilir.
Pek çok tahmine dayalı polislik girişimi şu anda yalnızca neyin doğru bir şekilde tahmin edilebileceğine odaklanıyor, ancak kurumun bu bilgilerle yapmayı planladığı şey, hangi tahminlerin üretildiğini ve tahmin edilen geçici zaman periyodunu eşit derecede etkilemelidir. Varsayımsal örnek için, ajansın daha uzun bir süre boyunca tahminler üretmesi makul olabilir, ancak sadece hırsızlıkları tahmin etmek daha kolay olduğu için tahminleri çekim yerine hırsızlık olarak değiştirmek mantıklı olmaz.
Yazışma analizi, GpL ve OMS ile Algısal Haritalama
Bu bölüm, Yazışma Analizi ve Çoklu Yazışma Analizi (MCA) olmak üzere iki yeni konuyu tanıtırken, teknikleri de içeren bir vaka çalışması sunması bakımından diğerlerinden biraz farklıdır. Her iki tekniğin de Kategorileri gerektirdiğini unutmayın. modül. Grafik Üretim Dili (GPL) ve Çıktı Yönetim Sistemi (OMS), iki yeni tekniğin tartışılacağı çözümde yeterince önemli bir rol oynamaktadır (ancak burada, yalnızca onlara ayrılmış bir bölümde olacağından biraz daha az derinlikte).