คุณสามารถรวมโมเดลทางสถิติคาดการณ์ไว้ในวิธีการวิเคราะห์อาชญากรรมเพื่อสร้างการวิเคราะห์ที่อธิบายและคาดการณ์ว่ากิจกรรมอาชญากรรมชนิดใดและแนวโน้มใด เกิดขึ้น
โมเดลเชิงพื้นที่ที่คาดการณ์ล่วงหน้าสามารถช่วยคุณคาดเดาพฤติกรรมสถานที่หรือกิจกรรมทางอาญาของผู้กระทำความผิดซ้ำได้ นอกจากนี้คุณยังสามารถประยุกต์ใช้วิธีการทางสถิติกับข้อมูลชั่วคราวเพื่อหาตัวแปรสาเหตุหรือตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับอาชญากรรมและการบังคับใช้กฎหมาย
Clustering:- คุณสามารถใช้วิธีประมาณค่าความหนาแน่นของเมล็ดเพื่อหาปริมาณความหนาแน่นเชิงพื้นที่ของกิจกรรมทางอาญาได้ และเพื่อสร้างมาตรการเปรียบเทียบระหว่างความหนาแน่นของกิจกรรมทางอาญาเมื่อเทียบกับประชากรฐานของพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบ การประมาณค่าความหนาแน่นของเคอร์เนล (KDE) เป็นวิธีที่ราบเรียบซึ่งทำงานโดยการวางเคอร์เนลหรือฟังก์ชันการถ่วงน้ำหนักที่เป็นประโยชน์สำหรับการหาปริมาณความหนาแน่นในแต่ละจุดข้อมูลในชุดข้อมูลและจากนั้นทำการบวกความหนาแน่นของเมล็ด สำหรับภูมิภาคโดยรวม
ตัวอย่างหนึ่งของเรื่องนี้คือการใช้การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อกำหนดว่าตัวแปรอาชญากรรมอิสระอย่างน้อยหนึ่งตัวแปรก่อให้เกิดหรือเกี่ยวข้องโดยตรงกับตัวแปรอาชญากรรมขึ้นอยู่กับอะไร นอกจากนี้ยังมีการใช้สถิติเชิงพื้นที่ขั้นสูงเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมสำหรับผู้ที่กระทำผิดซ้ำและคาดการณ์กิจกรรมทางอาญาในอนาคตโดยอิงจากบันทึกทางประวัติศาสตร์เกี่ยวกับพฤติกรรมทางอาญาและข้อมูลเกี่ยวกับสภาพปัจจุบัน
