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A tree-spatial scan statistic
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AI
DOI：10.1007/s10651-025-00670-w.png)
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摘要
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我们提出了一种树-空间扫描统计方法，该方法结合了用于检测空间聚集的Kulldorff圆形扫描方法和用于数据挖掘的树基扫描统计算法。我们将事件的空间信息输入到树基扫描算法中，这些信息自然地按层级排列。树基扫描统计方法随后检查树的所有可能分支，以识别在事件同质性假设下，其关联概率高于预期的情况所在的分支。该算法通过考虑空间和层级结构的假设情景模拟进行了评估，结果表明其在检测这些结构方面表现良好。树-空间扫描方法被应用于2016年巴西里约热内卢州的婴儿死亡率数据。所提出的方法识别出里约热内卢州的一组市镇，其中一类疾病的死亡人数显著高于同质性假设下的预期值。
期刊
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1.8
论文数:
1.0K
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