使用SARIMA预测季节性犯罪：加利福尼亚州月度严重攻击案例应用
摘要：加州在过去的十年中，非法暴力犯罪呈上升趋势，主要受到严重袭击犯罪的激增驱动。为了应对这一挑战，准确和及时地预测犯罪活动可能帮助州政府提前规划，并有效分配公共资源以减少犯罪。本文利用加州公开可获取的州级犯罪数据集和一个考虑到数据中高度季节性行为的时间序列SARIMA模型，对加州的月度严重袭击犯罪进行了预测。结果显示，可以提前六个月以合理准确性进行预测，显示了这些技术在预测州级犯罪模式和指导公共政策方面的实用性。
作者：Lucas Hahn
论文ID：2306.03053
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-06-06