SVOBODOVÁ, Jana a Jan KOLÁČEK. Bayesian Geographical Profiling in Terrorism Revealing. Online. STATISTIKA-STATISTICS AND ECONOMY JOURNAL. Czech Statistical Office, 2018, roč. 98, č. 3, s. 295-305. ISSN 0322-788X. [citováno 2024-04-24]
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Bayesian Geographical Profiling in Terrorism Revealing
Autoři SVOBODOVÁ, Jana (203 Česká republika, garant, domácí) a Jan KOLÁČEK (203 Česká republika, domácí)
Vydání STATISTIKA-STATISTICS AND ECONOMY JOURNAL, Czech Statistical Office, 2018, 0322-788X.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10103 Statistics and probability
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14310/18:00103782
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
UT WoS 000445278600006
Klíčová slova anglicky Bayesian data analysis; geographic profiling; Global Terrorism Database; anchor point
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D., učo 19999. Změněno: 7. 1. 2019 10:19.
Anotace
A significant part of research in terrorism studies focuses on the analysis of terrorist groups. An important issue for this type of research is that a large number of attacks are not attributed to a specific group. As an appropriate approach to solve the problem of attributing group responsibility we applied the geographic profiling theory. We analyzed several terrorist organizations which typically commit attacks far away from their headquarters. We proposed an innovative method based on Bayesian approach to find the organization’s base and to attribute responsibility to perpetrators of terrorist attacks. We compared the results with classical techniques used in criminology. The real data analysis shows rationale for the proposed approach. Analyzed data comes from the Global Terrorism Database which is currently the most extensive database on terrorism ever collected.
Návaznosti
MUNI/A/1204/2017, interní kód MUNázev: Matematické statistické modelování 2 (Akronym: MaStaMo2)
Investor: Masarykova univerzita, Matematické statistické modelování 2, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 24. 4. 2024 05:55