A Study on the Factors Affecting the Arson

Young-Chul, Kim; Woo-Sung, Bak; Su-Kyung, Lee

doi:2014.28.2.69

Fire Sci. Eng. > Volume 28(2); 2014 > Article

Fire Science and Engineering 2014;28(2):69-75.
DOI: https://doi.org/10.7731/KIFSE.2014.28.2.069 Published online April 30, 2014.

방화 발생에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

김영철, 박우성, 이수경

¹서울과학기술대학교 에너지환경대학원
²서울과학기술대학교 일반대학원
³서울과학기술대학교 에너지환경대학원

A Study on the Factors Affecting the Arson

Kim Young-Chul, Bak Woo-Sung, Lee Su-Kyung

¹Graduate School of Energy and Environment, Seoul National Univ. of Science & Technology
²Graduate School, Seoul National Univ. of Science & Technology
³Graduate School of Energy and Environment, Seoul National Univ. of Science & Technology

요약

본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제 인구 사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석은 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대해 적용하였으며, 각 단계별로 변수의 선택과 제외를 고려하는 단계적선택 방식을 적용하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 수정된 R 제곱(설명력) 값이 0.935 (93.5%)로 가장 값이 높고 통계적으로 유의한 선형함수모형을 최적의 모형으로 결정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다. 선형함수모형 결과 방화발생에 영향을 미치는 요인은 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 도출되었다.

Abstract

This study derives the factors which affect the occurrence of arson from statistical data (population, economic, and social factors) by multiple regression analysis. Multiple regression analysis applies to 4 forms of functions, linear functions, semi-log functions, inverse log functions, and dual log functions. Also analysis respectively functions by using the stepwise progress which considered selection and deletion of the independent variable factors by each steps. In order to solve a problem of multiple regression analysis, autocorrelation and multicollinearity, Variance Inflation Factor (VIF) and the Durbin-Watson coefficient were considered. Through the analysis, the optimal model was determined by adjusted Rsquared which means statistical significance used determination, Adjusted R-squared of linear function is scored 0.935 (93.5%), the highest of the 4 forms of function, and so linear function is the optimal model in this study. Then interpretation to the optimal model is conducted. As a result of the analysis, the factors affecting the arson were resulted in lines, the incidence of crime (0.829), the general divorce rate (0.151), the financial autonomy rate (0.149), and the consumer price index (0.099).

Key Words: Arson, Motivation factor, Statistical data, Multiple regression analysis