Kernel density estimation based on Ripley’s correction

Abstract : In this paper, we investigate a technique inspired by Ripley’s circumference method to correct bias of density estimation of edges (or frontiers) of regions. The idea of the method was theoretical and difficult to implement. We provide a simple technique – based of properties of Gaussian kernels – to efficiently compute weights to correct border bias on frontiers of the region of interest, with an automatic selection of an optimal radius for the method. We illustrate the use of that technique to visualize hot spots of car accidents and campsite locations, as well as location of bike thefts.
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GeoInformatica, Springer Verlag, 2016, 20 (1), pp.95-116. 〈10.1007/s10707-015-0232-z〉
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Contributeur : Anne L'Azou <>
Soumis le : vendredi 18 décembre 2015 - 13:39:33
Dernière modification le : mardi 26 septembre 2017 - 01:36:00
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 11:38:09

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Arthur Charpentier, Ewen Gallic. Kernel density estimation based on Ripley’s correction. GeoInformatica, Springer Verlag, 2016, 20 (1), pp.95-116. 〈10.1007/s10707-015-0232-z〉. 〈halshs-01238499〉

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