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Punto medio o media aritmética: Se utiliza para calcular el punto medio de ubicación para los casos delictivos analizados. Desviación estándar: Explica el nivel y la alineación de la dispersión en los datos de delictivos. Elipse de desviación estándar: Representación de la desviación estándar de los datos por medio de elipses, indicando su orientación de ocurrencia según el tipo de delito. Clúster o pruebas de agrupación: Se utilizan para determinar la agrupación de los delitos en áreas específicas. Las pruebas más comunes se detallan a continuación en la Tabla 1:
Tabla 1. Pruebas estadísticas de análisis de patrones delictivos. PRUEBA
DESCRIPCIÓN
Promedio del vecino más Calcula un índice de vecino más cercano en base a la distancia cercano
promedio desde cada entidad hasta la entidad vecina más cercana.
Clustering alto/bajo
Mide el grado de clustering para valores altos o bajos mediante la estadística G general de Getis-Ord.
Autocorrelación espacial
Mide la autocorrelación espacial en función de las ubicaciones de entidades y los valores de atributo mediante la estadística I de Moran global.
Análisis clúster espacial de Determina si las entidades, o los valores asociados a las distancia
múltiple entidades, exhiben un clustering o una dispersión
(Función k de Ripley)
2.1.3.2.
estadísticamente significativos en un rango de distancias.
SOFTWARE USADO EN EL CONTROL DEL CRIMEN
El uso de programas computarizados en el análisis del crimen se remota a la década de los 90. La policía de Nueva York implemento el programa Compstat (Computer Statistics) en el combate del crimen. Su uso permitió la reducción de delitos graves y aumentar el control
