【摘 要】
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该文应用时间序列分析的观点,动态数据处理的手段,统计分析的方法,对犯罪动态行为的背景、历史、现状及其规律进行了一系列的探讨.将随机过程的有关理论与现代统计分析方法引
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该文应用时间序列分析的观点,动态数据处理的手段,统计分析的方法,对犯罪动态行为的背景、历史、现状及其规律进行了一系列的探讨.将随机过程的有关理论与现代统计分析方法引入刑事犯罪的预测、预防与决策领域.给出了犯罪动态行为的预测理论与方法.该文主要进行了以下几方面的工作:1、研讨了动态系统的时变参数的估计方法,克服了以往把一个时变参数的动态过程当作了非时变参数的静态过程,而用非时变参数模型预报时变参数系统的状态时带来的较大误差问题.2、用逐段线性化方法推导出了多维AR(r)自适应模型时变参数矩陈的递推公式,克服了单变量AR(r)自适应模型没有考虑其它变量对因变量的作用的缺陷.3、将随机过程的有关理论与现代统计分析方法引入刑事犯罪的预测领域,建立了犯罪行为预测的数学模型框架,并推导出了一组相应的跟踪预报公式.4、对黑龙江省某地的刑事犯罪状况进行了调研,把刑事犯罪动态行为看成一个随时间的变化而变化的动态序列,用上述方法对该地区的刑事犯罪进行了预测.总结出了一套有效的刑事犯罪动态行为的预测理论与方法.5、从实际的预测结果看,取得了良好的预报效果,从而为司法等有关部门对犯罪的预防及决策的科学化、现代化提供了科学依据.
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