dc.contributor.advisor | Ivan, Igor | |
dc.contributor.author | Hendl, Jaroslav | |
dc.date.accessioned | 2017-08-23T09:38:22Z | |
dc.date.available | 2017-08-23T09:38:22Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/120046 | |
dc.description.abstract | Práce je zaměřena na téma, zdali je možné predikovat zločiny (v případě této práce vloupání) na území města Ostravy. Data byla poskytnuta Policií ČR za roky 2010 – 2011. Tato data byla už předem připravená (hlavně geokódována) z dřívějších studentských prací. V první části je kladen důraz na seznámení se s problematikou vloupání, používání metod k mapování vloupání a možnosti predikování. První praktická část byla věnována explorační analýze dat (statistické i prostorové). V druhé části praktické práce bylo provedeno mapování vloupání v jednotlivých časových obdobích. Poslední část byla věnována vlastním zhodnocením mapových výstupů, jestli jsou vhodné pro predikce. Toto proběhlo za pomocí metod Hit rate a PAI index. V závěru byly zhodnoceny přínosy a doporučení pro další práci. | cs |
dc.description.abstract | The thesis is focused on whether it is possible to predict the crimes (in the case of this thesis burglary) in the city of Ostrava. The data was provided by the Czech Police for the years 2010 - 2011. This data was prepared in advance (mainly geocoded) from earlier student works. In the first part, emphasis is placed on the burglary, the use of burglary mapping methods and the prediction possibilities. The first practical part was devoted to exploratory data analysis (statistical and spatial). In the second part of the practical work, burglary mapping was performed in individual time periods. The last part was devoted to the actual evaluation of map outputs if they are suitable for prediction. This was done using the hit rate and PAI index methods. Finally, the benefits and recommendations for further work were evaluated. | en |
dc.format | 63, [26] l. : il. | cs |
dc.format.extent | 9706003 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Kernel density estimation, PAI index, Hit rate, Hot spot, predikce kriminality | cs |
dc.subject | Kernel density estimation, PAI index, Hit rate, Hot spot, crime prediction | en |
dc.title | Prediktivní analýza vloupání do objektů na území Ostravy | cs |
dc.title.alternative | Predictive Analysis of Burgleries in Ostrava | en |
dc.type | Diplomová práce | cs |
dc.contributor.referee | Kukuliač, Pavel | |
dc.date.accepted | 2017-05-29 | |
dc.thesis.degree-name | Ing. | |
dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Hornicko-geologická fakulta | cs |
dc.description.department | 548 - Institut geoinformatiky | |
dc.thesis.degree-program | Geodézie, kartografie a geoinformatika | cs |
dc.thesis.degree-branch | Geoinformatika | cs |
dc.description.result | velmi dobře | cs |
dc.identifier.sender | S2735 | cs |
dc.identifier.thesis | HEN0047_HGF_N3654_3608T002_2017 | |
dc.rights.access | openAccess | |