×

使用贝叶斯时空模型监测纳米比亚的谋杀犯罪。 (英语) Zbl 1263.91037号

小结:本文采用贝叶斯空间平滑方法,结合时间趋势,重点分析纳米比亚谋杀案。该分析基于2002-2006年期间纳米比亚13个区域报告的病例,并辅以区域人口规模。评估的随机效应包括时空结构异质性,用于衡量区域聚类、非结构异质性、时间、空间和时间相互作用以及人口密度的影响。该模型由精心选择的参数和超参数的先验分布和超前验分布组成,采用吉布斯抽样算法进行推理,并进行灵敏度测试以进行模型验证。使用DIC作为模型选择标准的模型参数的后验均值估计表明,谋杀相对风险的大部分变化是由区域聚类引起的,而人口密度和时间的影响不显著。灵敏度分析表明,对于时空异质性,可以采用固有和拉普拉斯CAR先验作为先验分布。此外,相对风险图显示了南北梯度增加的风险结构,表明纳米比亚北部地区的风险较低,而卡拉斯和霍姆斯地区的谋杀风险长期增加。

MSC公司:

91B84号 经济时间序列分析
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 纳米比亚共和国2001年人口和住房普查,2003年国家报告。
[2] 联合国区域间犯罪和司法研究所,“走向2000年的南部非洲犯罪”,技术报告7/81997。
[3] M.Schönteich,“南非在非洲犯罪排名中的地位”,《非洲安全评论》,第9卷,第4期,2000年。
[4] 2007, 网址:http://www.nationmaster.com/。
[5] A.Verma和S.K.Lodha,“犯罪事件的拓扑表示”,《西方犯罪学评论》,第3卷,第2期,2002年。
[6] I.Neema和D.Böhning,“通过基于可能性的聚类分析改进犯罪调查和监测方法”,《国际犯罪学和社会学理论杂志》,第3卷,第2期,第477-495页,2010年。
[7] J.Besag、J.York和A.Mollié,“贝叶斯图像恢复,在空间统计中的两个应用”,《统计数学研究所年鉴》,第43卷,第1期,第1-59页,1991年·Zbl 0760.62029号 ·doi:10.1007/BF00116466
[8] J.Aguero-Valverde和P.P.Jovanis,“宾夕法尼亚州致命和伤害事故的空间分析”,《事故分析与预防》,第38卷,第618-625页,2006年。
[9] A.B.Lawson、A.Biggeri、D.Böhning、E.Lesaffre、J.F.Viel和R.Bertollini,《公共卫生疾病绘图和风险评估》,John Wiley and Sons出版社,美国纽约州纽约市,1999年·Zbl 0942.00010号
[10] A.B.Lawson、W.J.Browne和C.L.Vidal Rodeiro,《WinBUGS和MLwiN疾病定位》,John Wiley和Sons出版社,英国奇切斯特,2003年。
[11] A.B.Lawson,《贝叶斯疾病图谱》,CRC出版社,英国伦敦,2009年·Zbl 1165.62083号
[12] L.Fahrmeir和S.Lang,“基于马尔可夫随机场先验的广义可加混合模型的贝叶斯推断”,《皇家统计学会杂志》,C卷,第2期,第201-220页,2001年·Zbl 04565472号 ·doi:10.1111/1467-9876.00229
[13] S.Lang、E.Fronk和L.Fahrmeir,“局部自适应动态模型的函数估计”,Sondertorschungsbereich 386,论文263·Zbl 1037.62035号
[14] L.Zuccolo、M.M.Maule和D.Gregori,“基于具有自回归误差分量的GLMM的贝叶斯非参数平滑器的流行病学应用”,Metodoloski Zvezki,第2卷,第2期,第259-270页,2005年。
[15] B.Kedem和K.Fokianos,《时间序列分析的回归模型》,Wiley-Interscience,美国纽约州纽约市,2002年·Zbl 1011.62089号 ·doi:10.1002/0471266981
[16] A.Gelman和D.B.Rubin,“使用多序列从迭代模拟中推断”,《统计科学》,第7卷,第4期,第457-472页,1992年·Zbl 1386.65060号
[17] S.P.Brooks和A.Gelman,“监测迭代模拟收敛的一般方法”,《计算与图形统计杂志》,第7卷,第4期,第434-455页,1998年·doi:10.2307/1390675
[18] I.Ntzoufras,《使用WinBUGS的贝叶斯建模》,John Wiley and Sons,新泽西州霍博肯,美国,2009年·Zbl 1218.62015号
[19] D.J.Spiegelhalter、N.G.Best、B.P.Carlin和A.van der Linde,“模型复杂性和拟合的贝叶斯度量”,《皇家统计学会学报》B卷,第64卷,第4期,第583-639页,2002年·Zbl 1067.62010年 ·数字对象标识代码:10.1111/1467-9868.00353
[20] N.Best和S.Richardson,“使用WinBUGS的贝叶斯分析简介”,贝叶斯和WinBUGS-课程简介,帝国理工学院,2009年1月。
[21] P.Congdon,《应用贝叶斯建模》,John Wiley&Sons,英国奇切斯特,2003年·Zbl 1023.62026号 ·doi:10.1002/0470867159
[22] A.Gelman、J.B.Carlin、H.S.Stern和D.B.Rubin,贝叶斯数据分析。《统计科学文本》,查普曼和霍尔/CRC,美国纽约州纽约市,第二版,2004年·Zbl 1039.62018号
[23] J.Klipin和K.Harrison,《南共体警务和预防犯罪的未来》,国际预防犯罪中心,加拿大蒙特利尔,2003年。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。