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摘要:
如何改进暴力风险评估是一个亟待解决的全球性难题,通过统计学方法进行犯罪的暴力风险评估是其中不可或缺的一环,作用十分重要.本文主要从统计学角度对暴力风险评估预测方法进行了回顾,并对其中较为常用的多元统计模型代表的Logistic回归模型、数据挖掘技术代表的决策树模型以及人工智能技术代表的神经网络模型及其应用进行综述,以期为暴力风险评估的进一步研究提供参考.
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文献信息
篇名 暴力风险评估中的统计预测方法及其应用
来源期刊 法医学杂志 学科 政治法律
关键词 统计学 暴力 综述[文献类型] 危险性评估
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 216-221
页数 6页 分类号 DF795.3
字数 5281字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-5619.2013.03.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李晓松 四川大学华西公共卫生学院卫生统计学教研室 112 1630 23.0 34.0
2 胡峻梅 中国政法大学证据科学教育部重点实验室 47 286 10.0 14.0
6 刘元元 四川大学华西公共卫生学院卫生统计学教研室 32 488 10.0 22.0
10 杨珉 四川大学华西公共卫生学院卫生统计学教研室 36 276 8.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计学
暴力
综述[文献类型]
危险性评估
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
法医学杂志
双月刊
1004-5619
31-1472/R
大16开
上海光复西路1347号
1985
chi
出版文献量(篇)
3953
总下载数(次)
8
总被引数(次)
14708
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