Análise de Crime para Solucionadores de Problemas Em 60 ...

26. CONSIDERE MUDANÇAS A LONGO PRAZO
Será que o problema está melhor ou pior? Oscila regularmente ou
aleatoriamente? Para responder a essas perguntas você precisa estudar o problema
através de gráficos ou com o número de eventos ou com a taxa contra o tempo. A taxa
é tipicamente o número de crimes ou eventos de desordem dividida pelo número de
alvos em perigo (Passo 27).
O decurso de tempo de um problema pode ser dividido em três componentes básicos:
• A tendência geral, que pode ser evidente a partir de uma inspeção visual, a qual
demonstra se o problema está ficando pior, melhor, ou se mantem o mesmo durante
um longo período.
• Ciclos sazonais periódicos, diários, e semanais.
• Variações aleatórias que são causadas por um grande número de influências
menores.
O estudo sistemático do decurso de tempo do crime é chamado de "Análise da
sequência temporal".
A Figura 1 mostra os homicídios em Buffalo, Nova York. A linha reta através do meio
do gráfico mostra a tendência geral. É praticamente plana, indicando muito pouca
tendência ascendente (embora esteja ligeiramente aumentando em aproximadamente
1 homicídio a cada 100 meses). Maio de 2001 foi particularmente um mês ruim, e
Outubro e Novembro de 2000 foram meses mais baixos.
Em todos os 58 meses existe uma considerável variação mensal, demonstrada pelos
picos e vales dentados. Problemas de baixa frequência tendem a ter essa
característica, enquanto que os problemas com muitos eventos por período de tempo
frequentemente mostram alterações mais suaves. Estas variações aleatórias podem
esconder um variação sistemática. Um método para revelar uma tendência obscurecida
pela variação aleatória é o uso da média móvel. Isto é chamado de "nivelamento". Uma
média móvel de 3 meses foi utilizada neste exemplo. O valor de Julho, por exemplo, é
a média de Junho, Julho, e Agosto enquanto que Agosto é o valor da média de Julho,
Agosto e, Setembro. Note que não há dados para o primeiro e último mês da série
porque não temos 3 meses de dados para esses meses. Médias móveis preenchem os
vales e liquidam o picos. Médias móveis mais longas produzem gráficos mais planos do
que as mais curtas, mas elas também podem esconder informações úteis ao tornar o
gráfico muito plano.
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