文件名称:
Crime_and_Poverty：萨克拉曼多县2014-2018年犯罪率，贫困率和房屋价值比较。 使用python，pandas，matplotlib和Goggle API完成分析-源码
开发工具:
文件大小: 28mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-10
详细说明：犯罪，贫困和中位数房屋价值
我们的假设如下。 我们假设暴力犯罪率降低会导致贫困率降低，而收入中位数和房价中位数会同时增加。 我们的置信度为95％或p值为0.05。 我们假设，橡树园（Oak Park）（邮政编码95817和95820）中这些统计信息的p值与萨克拉曼多县在统计上不同。 我们观察到的变量是橡树园和萨克拉曼多县的犯罪率，贫困率，收入率和房价中位数。 我们的期望值是萨克拉曼多县全部的犯罪率，贫困率，收入率和房价中位数。 根据观察值与典型值的比较，我们可以计算出p值。 如果p值小于0.05，我们将接受假设。 这种分析很重要，因为警察可以使用它来更好地了解在哪里分配资源。
问题
萨克拉曼多县和橡树园的犯罪总趋势如何？
2014-2018年的Oak Park犯罪和个人犯罪有哪些？
萨克拉曼多县每个邮政编码的犯罪热点图将如何显示？
萨克拉曼多计数中每个邮政编码的贫困率热图将如何显示？
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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