For multiple dwellings, great care

For multiple dwellings, great care must be taken in interpreting the figures, since the logistic regression technique means that all we can look at is whether or not a burglary occurs in the building, without regard for the number of dwellings in the building. A factor affecting the analysis will then be that the greater the number of dwellings in the building, including on upper floors, the higher the density is likely to be. The fact, then, that first column shows a more or less neutral result, can be taken to mean that increasing numbers of dwellings in the building is not increasing risk to the building, and that means that the risk to individual dwellings will be less with buildings with more dwelling.
This can be tested by added the number of dwellings in the building into the equation. We find that in 16 of the 21 wards, risk is decreased with increasing on-and-off-the- ground density, although the simple number of dwellings is of course associated with higher risk since there are more targets. As shown in the final column of the table, however, when only ground level density is taken into account, then, even without adding the effects of numbers of dwelling, in 18 of the 21 wards there is a marked decrease in risk with ground level density for multiple
occupancy buildings, with an average of 16%.

Kết quả (Việt) 1:

Đối với nhiều nhà, chăm sóc tuyệt vời phải được thực hiện ở giải thích các con số, kể từ khi các kỹ thuật hồi quy logistic có nghĩa rằng tất cả chúng ta có thể nhìn vào có hay không một vụ trộm xảy ra tại tòa nhà, mà không liên quan cho số lượng nhà ở xây dựng. Một yếu tố ảnh hưởng đến việc phân tích sau đó sẽ là rằng các lớn hơn số lượng nhà ở xây dựng, bao gồm cả trên tầng, mật độ cao hơn có thể. Thực tế, sau đó, cột đầu tiên cho thấy quả là trung tính nhiều hay ít, có thể được thực hiện để có nghĩa là rằng số lượng nhà ở xây dựng tăng lên không tăng rủi ro cho việc xây dựng, và điều đó có nghĩa rằng rủi ro cho nhà ở riêng lẻ sẽ là ít hơn với các tòa nhà với nhà ở nhiều.Điều này có thể được kiểm tra bằng cách thêm số lượng nhà ở trong tòa nhà vào phương trình. Chúng tôi thấy rằng trong 16 Phường 21, nguy cơ giảm với tăng mật độ trên-và-off-the-ground, mặc dù đơn giản số nhà ở là tất nhiên gắn liền với rủi ro cao hơn vì có rất nhiều mục tiêu. Như được hiển thị trong cột cuối cùng của bảng, Tuy nhiên, khi chỉ có mật độ mặt đất được đưa vào tài khoản, sau đó, thậm chí mà không cần thêm các hiệu ứng số lượng nhà ở, trong 18 của Phường 21 có một giảm đánh dấu trong rủi ro với mật độ mặt đất cho nhiềuchiếm các tòa nhà, với một trung bình là 16%.

Kết quả (Việt) 2:

Đối với nhiều nhà ở, chăm sóc cần cẩn trọng trong việc giải thích các con số, kể từ khi các kỹ thuật hồi quy logistic có nghĩa là tất cả chúng ta có thể nhìn vào là có hay không một vụ trộm xảy ra trong tòa nhà, mà không quan tâm số lượng nhà ở trong các tòa nhà. Một yếu tố ảnh hưởng đến việc phân tích sau đó sẽ là lớn hơn số lượng nhà ở trong các tòa nhà, bao gồm cả trên các tầng cao, cao hơn mật độ là khả năng được. Thực tế, sau đó, cột đầu tiên cho thấy một nhiều hơn hoặc ít hơn trung tính kết quả, có thể được thực hiện để có nghĩa là tăng số lượng nhà ở trong toà nhà không tăng rủi ro cho các tòa nhà, và điều đó có nghĩa là nguy cơ đối với nhà ở riêng sẽ ít với tòa nhà với nhà ở hơn.
Điều này có thể được kiểm tra bằng cách thêm số lượng nhà ở trong các tòa nhà vào phương trình. Chúng tôi thấy rằng trong 16 của 21 phường, nguy cơ giảm khi tăng trên-và-off-the-mật độ mặt đất, mặc dù số đơn giản của ngôi nhà là các khóa học liên quan với nguy cơ cao hơn vì có những mục tiêu khác. Như đã trình bày trong cột cuối cùng của bảng, tuy nhiên, khi chỉ có mật độ mặt đất là đưa vào tài khoản, sau đó, thậm chí không có thêm những ảnh hưởng của số lượng nhà ở, nhà ở 18 trong số 21 phường có sự giảm đáng kể nguy cơ với mặt đất mật độ cho nhiều
tòa nhà, chiếm giữ, với trung bình 16%.