地理画像中的贝叶斯模型
应用统计
2018-05-09 v1 统计方法学
摘要
我们考虑地理画像问题，并提供一种为每个犯罪者选择合适模型的方法。基于对所考察数据集的分析，我们将犯罪者划分为具有相似行为的若干类型。根据犯罪者犯罪地点的空间分布，每名新罪犯被分配到相应的组别。然后我们为该犯罪者选择合适的模型，并利用贝叶斯方法确定罪犯锚点的后验分布。我们的模型包含方向性，类似于 Mohler 和 Short（2012）的模型。我们的方法还提供了一种将两种可能情形纳入模型的途径——罪犯为居民或非居民的情况。我们在一个来自 Baltimore County 的罪犯真实数据集上测试了该方法，并与 Rossmo 的方法进行比较。我们的方法相较 Rossmo 的方法取得了实质性改进，尤其在存在非居民的情况下。
引用
@article{arxiv.1805.02993,
title = {Bayesian models in geographic profiling},
author = {Jana Svobodová},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.02993},
year = {2018}
}