4. Concluding remarksOur analyses u

4. Concluding remarks
Our analyses using 11,096 pairs of incidences of
residential burglary (each pair consists of the same
incidents geocoded using older and newer address
information, respectively) indicate that the kernel
density estimation with a cell size of 25
25 m and a
bandwidth of 500 m may work quite well in
absorbing the poorer precision of geocoded locations
based on data from older recording system,
whereas in several areas where older recording
system resulted in very poor precision level, the
inaccuracy of incident locations may produce
artifactitious and potentially misleading patterns
in kernel density maps.
It should be noted that the present analysis is
limited to a single offense type and a single set of
ARTICLE IN PRESS
Fig. 8. Distribution of incident densities of akisu (residential burglary)(ban-level AGC): example of areas where address expressions do not
allow ban-level geocoding.
1104 Y. Harada, T. Shimada / Computers & Geosciences 32 (2006) 1096–1107
parameters in the kernel density estimation. Further
analyses are needed for a better understanding of the
impact of the precision of address geocoding on the
estimated density of crime locations in a variety of
settings. Nevertheless, our analysis here appears to
have provided a starting point and to have suggested
a direction for future studies. By accumulating
empirical evidence along this line, we will be able to
develop practical guidelines, as well as caveats, for
legitimate and meaningful use of kernel density
estimation in the analyses of spatial patterns of crime.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4. สรุปข้อสังเกตวิเคราะห์ของเราใช้ incidences ของคู่ 11,096ขโมยที่อยู่อาศัย (แต่ละคู่ประกอบด้วยเหมือนกันเหตุการณ์ geocoded ใช้อยู่รุ่นเก่า และรุ่นใหม่กว่าข้อมูล ตามลำดับ) บ่งชี้ว่า เคอร์เนลประเมินความหนาแน่นเซลล์ขนาด 25 25 เมตรและแบนด์วิธของ 500 m อาจทำงานค่อนข้างดีดูดความแม่นยำย่อมตั้ง geocodedตามข้อมูลจากระบบเก่าการบันทึกในขณะที่ในหลายพื้นที่ที่บันทึกเก่าระบบส่งผลให้ระดับความยาก การให้ inaccuracy ของสถานเหตุการณ์artifactitious และรูปแบบที่อาจทำให้เข้าใจผิดในแผนผังความหนาแน่นเมล็ดควรสังเกตการวิเคราะห์แสดงว่าจำกัดเฉพาะการกระทำผิดเดียวชนิดและชุดเดียวบทความในวารสารFig. 8 กระจายของความหนาแน่นปัญหาของ akisu (ขโมยอยู่อาศัย) (บ้านระดับ AGC): ตัวอย่างของพื้นที่ที่นิพจน์ที่อยู่ไม่ให้รหัสทางภูมิศาสตร์ระดับบ้านHarada 1104 Y. ต.ชิมาดะ / คอมพิวเตอร์และสเซียน 32 (2006) 1096-1107พารามิเตอร์ในการประเมินความหนาแน่นของเคอร์เนล เพิ่มเติมวิเคราะห์มีความจำเป็นสำหรับความเข้าใจของการผลกระทบของความแม่นยำของรหัสทางภูมิศาสตร์ที่อยู่ในการความหนาแน่นประมาณอาชญากรรมตั้งหลากหลายการตั้งค่า อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ของเรานี่เหมือนให้จุดเริ่มต้น และมีการแนะนำทิศทางการศึกษาในอนาคต โดยสะสมยอดหลักฐานที่ประจักษ์ตามบรรทัดนี้ เราจะสามารถพัฒนาแนวทางการปฏิบัติ เป็นกังวล สำหรับใช้ถูกต้องตามกฎหมาย และมีความหนาแน่นของเคอร์เนลการประเมินในการวิเคราะห์ของพื้นที่รูปแบบของอาชญากรรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4 . สรุปข้อสังเกต
การวิเคราะห์ของเราใช้ 11096 คู่ของอุบัติการณ์ของ
ลักทรัพย์ที่อยู่อาศัย ( แต่ละคู่ประกอบด้วยเหตุการณ์เดียวกัน
geocoded ใช้เก่าและใหม่ที่อยู่
ข้อมูลตามลำดับ ) พบว่าเมล็ด
ความหนาแน่นประมาณเซลล์ขนาด 25
25 เมตรและ
แบนด์วิดธ์ของ 500 เมตรอาจทำงานได้ดีใน
บริการ ความแม่นยำของตำแหน่ง
geocoded ยากจนบนพื้นฐานของข้อมูลจากระบบบันทึกเก่า
ในขณะที่หลายพื้นที่ที่บันทึกระบบเก่า ส่งผลให้ระดับความแม่น

ไม่จนมาก สถานที่ เหตุการณ์อาจผลิต
artifactitious และอาจเข้าใจผิดในรูปแบบแผนที่หนาแน่นเคอร์เนล
.
มันควรจะสังเกตว่าการวิเคราะห์ปัจจุบัน
( ประเภทความผิดเดียวและ ชุดเดียว

บทความกดรูปที่ 8การกระจายความหนาแน่นของเหตุการณ์ akisu ( ลักทรัพย์ที่อยู่อาศัย ( AGC ) ระดับบ้าน ) : ตัวอย่างของพื้นที่ที่นิพจน์ที่อยู่อย่าให้ระดับบ้านอุทัยธานี
.
พรุ่งนี้วาย ฮาราดะ ต. ชิมาดะ / คอมพิวเตอร์&ธรณี 32 ( 2006 ) 1096 – 1107
พารามิเตอร์ในแก่นความหนาแน่นประมาณ การวิเคราะห์เพิ่มเติม
จำเป็นสำหรับความเข้าใจที่ดีขึ้นของผลกระทบของความแม่น

geocoding ในที่อยู่ประมาณความหนาแน่นของอาชญากรรมสถานที่ในความหลากหลายของ
การตั้งค่า แต่การวิเคราะห์ของเราที่นี่ปรากฏ
มีจุดเริ่มต้นและมีข้อเสนอแนะ
ทิศทางการศึกษาในอนาคต โดยการสะสม
หลักฐานเชิงประจักษ์ตามเส้นนี้ เราจะสามารถ
พัฒนาแนวทางปฏิบัติ ตลอดจน caveats ,

ถูกต้องและมีความหมายใช้ความหนาแน่นของเคอร์เนลการประมาณค่าในการวิเคราะห์รูปแบบทางพื้นที่ของอาชญากรรม