Ich habe daran gearbeitet, meine Python-Kenntnisse zu verbessern und dachte mir, ich würde die Ergebnisse teilen. Anmerkungen oder Kritik sind willkommen.
Alle Daten stammen von:
https://api.usa.gov/crime/fbi/cde/
Ich habe versucht, mit Daten auf Vorfallebene zu arbeiten, aber das Beste, was ich finden konnte, waren die vom FBI Crime Data Explorer gesammelten Gesamtsummen.
Alle Diagramme beziehen sich auf die Zeit im Verhältnis zur Kriminalitätsrate pro 100.000 Einwohner für das jeweilige Jahr.
Die Hypothesenprüfung wurde mit dem T-Test von Welch durchgeführt. Diese Variante wurde dem Student-T-Test vorgezogen, da sie nicht von der gleichen Varianz zwischen den Kriminalitätsraten der beiden Städte ausgeht.
Die Ergebnisse sollten mit Vorsicht interpretiert werden, da die jährlichen Kriminalitätsraten eine Autokorrelation aufweisen (die jährliche Rate wird wahrscheinlich von der des Vorjahres beeinflusst), was gegen die Unabhängigkeitsannahme verstößt, die beide Varianten erfordern. Die statistische Signifikanz wird daher wahrscheinlich überbewertet.
Imbissbuden:
- Die Kriminalität ist mit einigen Ausreißern weitgehend rückläufig
- Sowohl Raubüberfälle als auch Brandstiftungen in Newark haben im Vergleich zum Jahr 2000 zugenommen, bevor sie zurückgegangen sind. Ich würde gerne genauer analysieren, was in Newark in den Jahren geschah, in denen diese Verbrechen ihren Höhepunkt erreichten
- Die Rate an Mord, Kraftfahrzeugdiebstahl, Eigentumskriminalität und Brandstiftung ist in Newark deutlich höher als in Jersey City
- Larceny hatte eine negative T-Statistik, die zeigt, dass die Rate von Jersey City die von Newark übersteigen könnte (wenn auch nicht auf einem signifikanten Niveau).
Von hellotomyusername