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Modeling Local-Scale Violent Crime Rate: A Comparison of Eigenvector Spatial Filtering Models and Conventional Spatial Regression Models

Sun, Yeran und Wang, Shaohua und Xie, Jing und Hu, Xuke (2021) Modeling Local-Scale Violent Crime Rate: A Comparison of Eigenvector Spatial Filtering Models and Conventional Spatial Regression Models. Professional Geographer. Taylor & Francis. doi: 10.1080/00330124.2020.1844574. ISSN 0033-0124.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
683kB

Offizielle URL: https://doi.org/10.1080/00330124.2020.1844574


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/145053/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Modeling Local-Scale Violent Crime Rate: A Comparison of Eigenvector Spatial Filtering Models and Conventional Spatial Regression Models
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Sun, YeranSwansea UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, ShaohuaUniversity of Illinois at Urbana–ChampaignNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Xie, JingThe University of Hong KongNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hu, XukeXuke.Hu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5649-0243NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:29 Januar 2021
Erschienen in:Professional Geographer
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1080/00330124.2020.1844574
Verlag:Taylor & Francis
ISSN:0033-0124
Status:veröffentlicht
Stichwörter:eigenvector spatial filtering; land use mix; spatial regression model; street connectivity; violent crime
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Erforschung Bürgerwissenschaftlicher Methoden, R - QS-Projekt_04 Big-Data-Plattform
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Bürgerwissenschaften
Hinterlegt von: Hu, Xuke
Hinterlegt am:30 Nov 2021 15:56
Letzte Änderung:13 Jun 2023 14:54

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