犯罪预测动态回归分析方法
韦立华朱德林犯罪预测动态回归分析方法,
学上所说的共变关系
.
它有两种情况一是现象,,
系来说通常还是足以胜任的佃,
.
'
的表征随着时间的推移而有所不同并在前后顺
拟合趋势模型的常见方法有移动平均法半
,
序时间内表现出一定的依存关系这便是普遍存在的自相关犯罪纵贯研究中更常遇到的是另外一种情况即两个或两个以上现象变量之间在一定时期如数年数月内表现出来的互相影响互相依,,, .
数平均法最小平方法等笔者采用最小平方法因为其结果很少受测定分析者主观意志的影响",
,
,
.
,
便于推测未来追溯既往国内外专家们认为用最小平方法获得的趋势线型一般就是最佳配合的,
.
线型
.
'
兀习
存关系
.
这在社会科学研究中非常广泛却为众.
,
出多犯罪学学者所忽略为数极少的文著如版的高等学校文科试用教材《会经济统计学原社和理教科书》,
年由李田夫王智民主编的《公,
,
统计学原理中时间数列的一般理论认为社会经济现象的发展变化都有其自身的数量规律,,
.
安统计》醒我们应根据现象变量的具体形态提用适当的方法消除时间因素或季节变动因素的影响然后再用相关分析方法确定其相关的密切程,
如果仅从时间纵轴上分析和研究这种规律则一切事物的发展变化轨迹都是以下四种因素互相制长期趋势约综合作用的结果即季节变动和随机变动循环变动理论上一般将上述四种因素看做一种乘法关系按此模式实际,.
,
,
,
度
.
遗憾的是我们从未见过这样的算例,,
,
.
同理所谓动态预测是指依据时间数列资料的自身规律对某些现象未来发展的趋向水平和,
,
,
程度进行的一种计量和推测其核心是回归分析法它同依据空间数列资料发现现象之间的数量
,.
观察值等于数值的乘积长期趋势的判断及算法前已说明无需多言而很多社会经济现象的数量会每年相似的在一定,.
,
,
,
.
对比关系进行的静态预测有着很大的不同所有在建立回内容均与时间的变动发生直接关系.
,
时期内增长又在一定时期内减少甚至在一定时,,
"
期内接近消失也即仿佛沿着一个固定的年内周,
归方程之后先要对自变量时间数列进行趋势外,
期在轮回
.
这种事物及其数量表现在一年内各种,
推预测然后把自变量的预测值代入回归方程中"再据以推算因变量的预测值,.
,
时间单位如月份季度季节星期旬乃至一天小时上的不均衡分布学名为季节变动,,.
,
,
,
判断时间数列是否存在长期趋势和确定趋势
特征的简便方法一般统计学教材都首推作图法即在数学坐标纸上将实际值标画出来然后连接各散点连线像何种线型便配合何种线型精确一点的可使用差分法如果时间数列逐期增长量大致相同即配合直线如果时间数列二级增长量大致相同可配合抛物线如果时间数列环比发展增长速度大致相同以配合指数曲线为宜…如果研究的时间数列可以近似地拟合几种线型而要进行比较时则可计算各种线型的估计标准误取其最小者为预测模型此即所谓选择趋,,,.
,
,
计算季节变动指数的方法有多种根据犯罪 '现象的特点笔者建议采用趋势剔除比率法,随机变动或称不规则变动是在完全无法预测和估计的情况下发生的变动在犯罪统计中则指如立案标准及统计口径的变化和行政区划的调整等偶然事件的影响它们可单独或复合地使某一,
"
,
,
,
时间单位的犯罪数据发生偏高或偏低的变化
.
,
·,
·
一,一
,
,
.
势模型的标准误差最小准则然而除直线以外的曲线形式非常之多计算,,
"
".
少一,,二二
于一
一
刀势值厂
一
尹二二二丁二丁蔺万三二二二丁三二二户了
'
沪
又极复杂非一般手工和初级计算机程序可以完,
二二二二二二二二二几二石峨权记一二二二乏一压叼以二'口产喻,仓'厂琶阴巨之袒进矛才渡建进遮进图
一
成本文仅讨论一元直线及一元曲线模型中的指幸运的是这些比较简单数曲线和二次抛物线的
曲线方程对于社会研究中产生的许多非线性关.
.
"
,
史才更史才进进乙破被建一
某地立案数
趋势测定