Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: NONATO, LUIS GUSTAVO - ICMC ; NOVELLI, CIBELE MARIA RUSSO - ICMC ; ZHAO, WELLINGTON YUANHE - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidades: ICMC; Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Subjects: CRIME; SEGURANÇA PÚBLICA; PYTHON; SÃO PAULO
- Keywords: Crimes Modelling; Geo-Spatial Modelling; SAR Model; Security Data
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Livro de Resumos
- Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE
-
ABNT
ZHAO, Wellington Yuanhe e NONATO, Luis Gustavo e RUSSO, Cibele Maria. Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo. 2022, Anais.. ABE: São Paulo, 2022. Disponível em: https://sinape2022.eventize.com.br. Acesso em: 21 jan. 2026. -
APA
Zhao, W. Y., Nonato, L. G., & Russo, C. M. (2022). Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo. In Livro de Resumos. ABE: São Paulo. Recuperado de https://sinape2022.eventize.com.br -
NLM
Zhao WY, Nonato LG, Russo CM. Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br -
Vancouver
Zhao WY, Nonato LG, Russo CM. Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br - Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil
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| Tipo | Nome | Link | |
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