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Regression modelGIS / spatial

Raumzeitliche Kerndichteschätzung (ST-KDE)

Die raumzeitliche Kerndichteschätzung erweitert die klassische KDE um drei Dimensionen – zwei räumliche und eine zeitliche –, um aufzudecken, wie die Intensität von Punktereignissen (Kriminalität, Unfälle, Krankheitsfälle) kontinuierlich über geografischen Raum und Zeit variiert. Sie erzeugt eine glatte Wahrscheinlichkeitsfläche, die hervorhebt, wo und wann sich Ereignisse am dichtesten konzentrieren.

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Quellen

  1. Nakaya, T., & Yano, K. (2010). Visualising crime clusters in a space-time cube: An exploratory data-analysis approach using space-time kernel density estimation and scan statistics. Transactions in GIS, 14(3), 223-239. DOI: 10.1111/j.1467-9671.2010.01194.x
  2. Kernel density estimation. Wikipedia. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Space-Time Kernel Density Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/spatial-analysis/space-time-kernel-density-estimation

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ScholarGateSpace-Time Kernel Density Estimation (Space-Time Kernel Density Estimation). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/spatial-analysis/space-time-kernel-density-estimation · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026