ScholarGate
Assistent
Regression modelGIS / spatial

Ruimte-Tijd Kernel Dichtheidsschatting (ST-KDE)

Ruimte-Tijd Kernel Dichtheidsschatting breidt klassieke KDE uit naar drie dimensies — twee ruimtelijke en één temporele — om te onthullen hoe de intensiteit van puntgebeurtenissen (misdrijven, ongevallen, ziektegevallen) continu varieert over zowel geografische ruimte als tijd. Het produceert een glad probabilistisch oppervlak dat benadrukt waar en wanneer gebeurtenissen het dichtst concentreren.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateSpace-Time Kernel Density Estimation (Space-Time Kernel Density Estimation). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/spatial-analysis/space-time-kernel-density-estimation · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026