犯罪预测动态回归分析方法

犯罪预测动态回归分析方法

第

卷第期年月

江苏警官学院学报矛

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犯罪学研究

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犯罪预测动态回归分析方法韦立华朱德林,

摘,

要犯罪动态分析的基本内容和主要任务之一就是要从若干看似不规则的数量变动,,,,

中寻找和测定出一个比较接近客观事实并且具有典型代表性的循环模型用于克服和矫正经验型纵贯研究中的偏差科学揭示犯罪现象循环性波动的产生和存在以及这种波动因素对犯罪数列的影响程度.

在犯罪动态预测中必须分别情况对原时间数列进行修正,

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关键词犯罪学犯罪统计犯罪预测回归分析方法中图分类号文献标识码文章编号一一一

在我国犯罪学研究方面实证研究一直没有,

套用静态回归分析方法便是典型的一例

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成为学术方式的主流,,,

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所幸经少数有识之士锲而"

不舍地努力陆续推出了一批定量研究的论文和

专著如天津市哲学社会科学八五规划重点项《目当代实证犯罪学》中国人民公安大学年,

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在统计学中对变量之间相互关系的研究主要从两方面进行首先是研究变量之间关系的性质和密切程度通过数学方法计算出一个或多个,

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校级研究项目《刑事案件统计相关分析方法研

究》在我国犯罪实证研究中占有重要的地位,

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这

典型数字做代表即相关分析,,,

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其次是根据变量.

些定量研究成果对市场经济初级形态下的犯罪问

之间关系的形式用数学方法拟合出一个方程式

题作了颇有新意和较为深刻的解释但其在统计"模型选择和统计方法适用等环节先天不足存",

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来反映这种关系称之为回归分析相关与回归方法有时合称为回归分析在现代科学研究中的运用非常广泛在相当程度上决定着科学研究的,

在诸多模糊认识其科学性因此大受损害",

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此外

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几乎所有以犯罪公安司法统计学命名的教材和专著又未对犯罪统计中专门的或有特色的方法模型进行提炼与固定如此按图索骥谬误甚,,

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深度和有效性

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一般统计学教材在相关分析中都不细分静态相关与动态相关而这在犯罪研究特别是犯罪纵贯研究中是非常重要的,.

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多犯罪预测中回归分析方法的不到位乃至简单,

所谓静态相

关是指同,

一时间内的两个或两个以上现象变量之间存在收稿日期作者简介韦立华男江苏省扬州市公安局政治部主任朱德林男江苏省扬州市公安局江苏扬州,

一

一

着相互依存的关系如城市中暂住人口与刑事犯,

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罪的关系

而动态相关则是指随着时间的不同现象变量之间也表现出一定的依存性即逻辑,

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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

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它有两种情况一是现象,,

系来说通常还是足以胜任的佃,

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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

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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",

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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,

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线型

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兀习

存关系

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这在社会科学研究中非常广泛却为众.

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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,

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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,,

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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,.

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度

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遗憾的是我们从未见过这样的算例,,

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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,

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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

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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,.

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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.

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时期内增长又在一定时期内减少甚至在一定时,,

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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

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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,.

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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,,.

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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,,,.

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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,

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时间单位的犯罪数据发生偏高或偏低的变化

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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,,

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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. …… 此处隐藏：2266字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……