×

扫描统计的最新审查。 (英语) Zbl 1476.62005年

摘要:扫描统计在过去三十年中一直是统计研究的一个非常重要和活跃的领域。在理解流行病学、政治学、犯罪分析、动物学等许多领域中的潜在现象时,检测具有显著集中点的区域是一项重要任务。本研究回顾了扫描统计在过去三十年中的发展情况,这是扫描统计研究人员主要关注的问题,以及研究人员是如何处理这些问题的。

MSC公司:

62H11型 定向数据;空间统计学
62立方米 空间过程推断
62-02 与统计有关的研究展览(专著、调查文章)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部 链接

参考文献:

[1] Aboukhamseen,S.、Soltani,A.和Najafi,M.(2016)。空间扫描统计中的聚类检测建模:空间泊松扫描窗口的形成和ADHD案例研究。统计与概率信件111 26-31. ·Zbl 1338.62126号
[2] Adelberger,K.L.、Steidel,C.C.、Pettini,M.、Shapley,A.E.、Reddy,N.A.和Erb,D.K.(2005)。红移1.4°z°3.5的恒星形成星系的空间集群。天体物理学杂志619 697.
[3] Ahmed,M.-S.和Genin,M.(2020年)。一个函数模型调整了空间扫描统计。医学统计学39 1025-1040.
[4] Allard,D.和Fraley,C.(1997年)。使用Voronoi细分的空间点过程特征的非参数最大似然估计。美国统计协会杂志92 1485-1493. ·Zbl 0913.62090号
[5] Allévius,B.和Höhle,M.(2019年)。ZIP分布式数据的无条件时空扫描统计。斯堪的纳维亚统计杂志46 142-159. ·Zbl 1420.62447号
[6] Allévius,B.(2018)。扫描统计:使用扫描统计进行时空异常检测。开源软件杂志3 515·doi:10.21105/joss.00515
[7] Anselin,L.(1995)。空间关联的本地指标——LISA。地理分析27 93-115.
[8] Assunçáo,R.M.,Souza,R.C.S.N.P.和Prates,M.o.(2020年)。扫描统计的新前沿:网络、轨迹和文本数据。扫描统计手册(J.Glaz和M.Koutras编辑)1-24。纽约施普林格。
[9] Assunçáo,R.和Correa,T.(2009年)。监视以检测新出现的时空集群。计算统计与数据分析53 2817-2830. ·Zbl 1453.62033号
[10] Assunçáo,R.、Costa,M.、Tavares,A.和Ferreira,S.(2006年)。快速检测任意形状的疾病簇。医学统计学25 723-742.
[11] Assunçáo,R.、Tavares,A.、Correa,T.和Kulldorff,M.(2007年)。点过程中的时空聚类识别。加拿大统计杂志35 9-25. ·Zbl 1124.62065号
[12] Bai,J.和Perron,P.(1998年)。评估和测试具有多重结构变化的线性模型。计量经济学66 47-78. ·兹比尔1056.62523
[13] Bai,J.和Perron,P.(2003年)。多种结构变化模型的计算和分析。应用计量经济学杂志18 1-22.
[14] Bar-Hen,A.、Emily,M.和Picard,N.(2015)。利用最近邻距离进行空间聚类检测。空间统计14 400-411.
[15] Besag,J.和Newell,J.(1991)。罕见疾病簇的检测。英国皇家统计学会杂志。系列A(社会统计)154 143-155.
[16] Bhatt,V.和Tiwari,N.(2014)。基于威布尔分布的生存数据的空间扫描统计。医学统计学33 1867-1876年。
[17] 坎萨多·A.L.、达席尔瓦·C.Q.和达席尔瓦·M.F.(2014)。零膨胀泊松过程的空间扫描统计。环境与生态统计21 627-650.
[18] Cançado,A.L.、Fernandes,L.B.和da Silva,C.Q.(2017)。零膨胀计数数据的贝叶斯空间扫描统计。空间统计20 57-75.
[19] Carneiro,D.D.、Bavia,M.E.、Rocha,W.J.、Tavares,A.C.、Cardim,L.L.和Alemayehu,B.(2007年)。应用时空扫描统计数据检测巴西巴伊亚州美国内脏利什曼病风险增加的地区。地理空间健康2 113-126.
[20] Castellares,F.、Prates,M.O.和Abolhassani,A.(2019年)。关于“复合泊松数据的空间扫描统计”的评论。医学统计学38 1297-1299.
[21] Chang,H.-M.和Rosychuk,R.J.(2015)。复合泊松数据的空间扫描统计,使用负二项分布并考虑人口分层。中国统计局25 313-327. ·Zbl 1480.62120号
[22] Chavent,M.、Kuentz,V.、Labenne,A.和Saracco,J.(2017年)。ClustGeo:具有空间约束的层次聚类R包2.0版·Zbl 1417.62006年
[23] Choynowski,M.(1959年)。基于概率的映射。美国统计协会杂志54 385-388.
[24] Correa,T.R.、Assunçáo,R.M.和Costa,M.A.(2015)。使用扫描统计数据对前瞻性监测进行批判性审视。医学统计学34 1081-1093.
[25] Costa,M.A.、Assunçáo,R.M.和Kulldorff,M.(2012年)。不规则形状空间聚类的约束生成树算法。计算统计与数据分析56 1771-1783.
[26] Cucala,L.(2008)。具有可变窗口的无假设多扫描统计。生物医学杂志:生物科学数学方法杂志50 299-310. ·Zbl 1442.62323号
[27] Cucala,L.(2009)。案例事件数据的灵活空间扫描测试。计算统计与数据分析53 2843-2850. ·兹比尔1208.62152
[28] Cucala,L.(2014)。标记点进程的无分布空间扫描统计。空间统计10 117-125.
[29] Cucala,L.、Genin,M.、Lanier,C.和Occelli,F.(2017年)。空间数据的多元高斯扫描统计。空间统计21 66-74.
[30] Culvenor,D.S.、Coops,N.、Preston,R.和Tolhurst,K.G.(1998年)。自动树冠描绘的空间聚类方法。程序。林业高空间分辨率数字图像自动判读国际论坛67-80.
[31] de Lima,M.S.、Duczmal,L.H.、Neto,J.C.和Pinto,L.P.(2015)。具有过度分散和膨胀零点的模型的空间扫描统计信息。中国统计局25 225-241. ·Zbl 1480.62124号
[32] de Lima,M.S.、dos Santos,V.S.,Duczmal,L.H.和da Silva Souza,D.(2016)。β回归的空间扫描统计。空间统计18 444-454.
[33] Dematei,C.和Cucala,L.(2010年)。案例事件数据的多时空聚类检测:一种基于排序的方法。统计学中的传播——理论与方法40 358-372. ·Zbl 1208.62102号
[34] Dematte,C.、Molinari,N.和Daurès,J.-P.(2007年)。案例事件数据的任意形状多空间聚类检测。计算统计与数据分析51 3931-3945. ·兹比尔1161.62372
[35] Desjardins,M.R.、Hohl,A.和Delmelle,E.M.(2020年)。使用前瞻性时空扫描统计数据在美国快速监测新冠肺炎:检测和评估新兴集群。应用地理学118 102202.
[36] Duczmal,L.、Cançado,A.L.、Takahashi,R.H.和Bessegato,L.F.(2007)。不规则形状空间扫描统计的遗传算法。计算统计与数据分析52 43-52. ·Zbl 1452.62804号
[37] Duczmal,L.H.、Moreira,G.J.、Burgarelli,D.、Takahashi,R.H.,Magalháes,F.C.和Bodevan,E.C.(2011年)。基于Voronoi距离的点数据集前瞻性时空扫描:巴西东南部城镇登革热聚类分析。国际卫生地理学杂志10 29.
[38] Dwass,M.(1957)。非参数假设的改良随机化检验。数理统计年报28 181-187. ·Zbl 0088.35301号
[39] Eck,J.、Chainey,S.、Cameron,J.和Wilson,R.(2005)。绘制犯罪地图:了解热点。
[40] Elias,J.、Harmsen,D.、Claus,H.、Hellenbrand,W.、Frosch,M.和Vogel,U.(2006年)。德国侵袭性脑膜炎球菌病的时空分析。新发传染病12 1689.
[41] Erdos,P.和Rényi,A.(1960年)。关于随机图的演化。匈牙利科学院数学研究所出版物5 17-60. ·兹伯利0103.16301
[42] Fortunato,S.(2010年)。图中的社区检测。物理报告486 75-174.
[43] French,J.(2020a)。smerc:区域统计统计方法R包1.3.3版。
[44] French,J.(2020b)。smacpod:病例控制点数据分析统计方法R包2.1版。
[45] Gangnon,R.E.(2010年a)。空间簇检测的局部多重性调整。环境与生态统计17 55-71.
[46] Gangnon,R.E.(2010年b)。使用具有灵活时间风险模式的空间簇的时空簇检测模型。医学统计学29 2325-2337。
[47] Gangnon,R.E.和Clayton,M.K.(2000年)。空间疾病聚类的贝叶斯检测和建模。生物计量学56 922-935. ·Zbl 1060.62610号
[48] Gangnon,R.E.和Clayton,M.K.(2001年)。疾病空间聚类的加权平均似然比检验。医学统计学20 2977-2987.
[49] Gangnon,R.E.和Clayton,M.K.(2003年)。空间聚集疾病率的层次模型。医学统计学22 3213-3228.
[50] Gangnon,R.E.和Clayton,M.K.(2004)。基于似然比的疾病局部空间聚类测试。环境计量学:国际环境计量学会官方期刊15 797-810.
[51] Gangnon,R.和Clayton,M.K.(2007年)。使用过参数化聚类模型中的贝叶斯因子进行聚类检测。环境与生态统计14 69-82.
[52] Garwood,F.(1936年)。泊松分布的基准极限。生物特征28 437-442. ·JFM 62.0598.03标准
[53] Gladers,M.D.和Yee,H.(2000年)。一种新的星系团检测方法。一、算法。天文学期刊120 2148。
[54] Gómez-Rubio,V.和López-Quílez,A.(2010年)。罕见疾病地理分析的统计方法。实验医学与生物学进展686 151-171.
[55] Gómez-Rubio,V.、Moraga,P.、Molitor,J.和Rowlingson,B.(2019年)。DClusterm:基于模型的疾病簇检测R包版本0.2-3。
[56] Goura,V.、Rao,N.M.和Reddy,M.R.(2011年)。使用最小生成树的动态聚类技术。《第二届生物技术与食品科学国际会议论文集》(IPCBEE’11),IACSIT出版社,新加坡66-70.
[57] Green,P.J.(1995)。可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗计算和贝叶斯模型确定。生物特征82 711-732. ·Zbl 0861.62023号
[58] Grubesic,T.H.(2006年)。模糊聚类在犯罪热点检测中的应用。定量犯罪学研究杂志22 77.
[59] Gutteridge,A.、Bartlett,G.J.和Thornton,J.M.(2003)。使用神经网络和空间聚类预测酶活性位点的位置。分子生物学杂志330 719-734.
[60] Gómez-Rubio,V.、Ferrándiz-Ferragud,J.和Lopez-Quílez,A.(2005)。用R.检测疾病簇。地理系统杂志7 189-206.
[61] Han,J.,Kamber,M.和Tung,A.K.H.数据挖掘中的空间聚类方法。地理数据挖掘与知识发现188-217. 泰勒和弗朗西斯。 ·doi:10.4324/9780203468029第8章
[62] Haralick,R.和Dinstein,I.(1975年)。多图像数据的空间聚类过程。IEEE电路与系统汇刊22 440-450.
[63] Haralick,R.和Kelly,G.(1969年)。基于测量空间和空间聚类的多图像模式识别。IEEE会议记录57 654-665.
[64] Harries,K.D.(1999)。《犯罪绘图:原理与实践技术报告》,美国司法部,司法项目办公室,国家司法研究所,犯罪绘图研究中心。
[65] Huang,L.、Kulldorff,M.和Gregorio,D.(2007)。生存数据的空间扫描统计。生物计量学63 109-118. ·Zbl 1124.62076号
[66] Huang,L.、Tiwari,R.C.、Zou,Z.、Kulldorff,M.和Feuer,E.J.(2009)。异构种群数据的加权正态空间扫描统计。美国统计协会杂志104 886-898. ·兹比尔1388.62186
[67] Ishioka,F.、Kawahara,J.、Mizuta,M.、Minato,S.-i和Kurihara,K.(2019年)。基于精确计数的空间扫描统计对热点簇检测的评估。日本统计与数据科学杂志2 241-262. ·Zbl 1430.62230号
[68] Izakian,H.和Pedrycz,W.(2012年)。用于疾病暴发检测的空间和时空扫描统计的新PSO优化几何结构。群与进化计算4 1-11.
[69] Jaccard,P.(1901年)。阿尔卑斯山脉阿尔卑斯省阿尔卑斯河流域的分布(Distribution de la flore alpine dans le bassin des Dranses et dans quelques régions voisine)。Bull Soc Vaudoise科学37 241-272.
[70] Jain,A.K.和Dubes,R.C.(1988年)。数据聚类算法新泽西州Prentice-Hall公司·Zbl 0665.62061号
[71] Jung,I.(2019)。匹配病例对照数据的空间扫描统计。公共图书馆14电子0221225。
[72] Jung,I.和Cho,H.J.(2015)。连续数据的非参数空间扫描统计。国际卫生地理学杂志14 30.
[73] Jung,I.、Kulldorff,M.和Klassen,A.C.(2007年)。有序数据的空间扫描统计。医学统计学26 1594-1607.
[74] Jung,I.、Kulldorff,M.和Richard,O.J.(2010)。多项式数据的空间扫描统计。医学统计学29 1910-1918.
[75] Kenett,R.S.和Pollak,M.(1996)。Shiryayev-Roberts控制图的数据分析方面:非齐次泊松过程的监测。应用统计学杂志23 125-138.
[76] Kim,A.Y.和Wakefield,J.(2018)。SpatialEpi:空间流行病学R包1.2.3版的方法和数据。
[77] Kim,R.S.J.、Kepner,J.V.、Postman,M.、Strauss,M.A.、Bahcall,N.A.、Gunn,J.E.、Lupton,R.H.、Annis,J.、Nichol,R.C.、Castander,F.J.等人(2002年)。在斯隆数字天空测量中探测星系团。i.聚类检测算法的蒙特卡罗比较。天文学期刊123 20.
[78] Kleinman,K.(2015)。rsatscan:与SaTScan单机软件R包0.3.9200版接口的工具、类和方法。
[79] Knox,E.和Bartlett,M.(1964年)。时空相互作用的检测。英国皇家统计学会杂志。C系列(应用统计学)13 25-30.
[80] Kulldorff,M.(1997)。空间扫描统计。统计学中的传播——理论与方法26 1481-1496. ·Zbl 0920.62116号
[81] Kulldorff,M.(2001)。使用扫描统计进行前瞻性时间周期性地理疾病监测。英国皇家统计学会杂志:A辑(社会统计)164 61-72. ·Zbl 1002.62517号
[82] Kuldorff,M.、Fang,Z.和Walsh,S.J.(2003年)。用于数据库疾病监测的基于树的扫描统计。生物计量学59 323-331. ·Zbl 1210.62177号
[83] Kulldorff,M.、Huang,L.和Konty,K.(2009年)。基于正态概率模型的连续数据扫描统计。国际卫生地理学杂志8 58.
[84] Kulldorff,M.和Nagarwalla,N.(1995年)。空间疾病集群:检测和推断。医学统计学14 799-810.
[85] Kulldorff,M.、Athas,W.F.、Feurer,E.J.、Miller,r.A.和Key,C.r.(1998)。评估集群警报:新墨西哥州洛斯阿拉莫斯的时空扫描统计数据和脑癌。美国公共卫生杂志88 1377-1380.
[86] Kuldorff,M.、Huang,L.、Pickle,L.和Duczmal,L.(2006年)。椭圆空间扫描统计。医学统计学25 3929-3943.
[87] Lambert,D.(1992)。零膨胀泊松回归,用于制造缺陷。技术计量学34 1-14. ·Zbl 0850.62756号
[88] Lee,J.、Gangnon,R.E.和Zhu,J.(2017)。空间回归系数的聚类检测。医学统计学36 1118-1133.
[89] Lee,M.和Jung,I.(2019年)。使用顺序结果数据的限制似然比修改空间扫描统计。计算统计与数据分析133 28-39. ·兹比尔1507.62100
[90] Lee,J.、Sun,Y.和Chang,H.H.(2020年)。混合效应模型中回归系数的空间聚类检测。环境计量学31 e2578。
[91] Lee,J.、Gangnon,R.E.、Zhu,J.和Liang,J(2017)。一维空间簇探测的不确定性:量化和可视化。斯达6 345-359.
[92] Lee,J.、Kamenetsky,M.E.、Gangnon,R.E.和Zhu,J.(2021)。聚类时空变系数回归模型。医学统计学40 465-480.
[93] Li,X.-Z.,Wang,J.-F.,Yang,W.-Z..,Li,Z.-J.和Lai,S.-J.(2011)。多个簇的空间扫描统计信息。数学生物科学233 135-142. ·兹比尔1226.92039
[94] Li,M.,Shi,X.,Li,X..,Ma,W.,He,J.和Liu,T.(2019)。疾病簇检测对空间尺度的敏感性:用空间扫描统计方法分析。国际地理信息科学杂志33 2125-2152.
[95] Liu,Y.、Liu,Y.和Zhang,T.(2018)。基于Wald的空间扫描统计用于簇检测。计算统计与数据分析127 298-310. ·Zbl 1469.62108号
[96] Liverani,S.、Hastie,D.I.、Azizi,L.、Papathomas,M.和Richardson,S.(2015)。PReMiuM:使用Dirichlet过程的剖面回归混合模型的R包。统计软件杂志64 1-30.
[97] Loche,R.、Giron,B.、Abrial,D.、Cucala,L.、Charras-Garrido,M.和De-Goer,J.(2016)。graphscan:使用无假设扫描统计R包版本1.1.1进行聚类检测。
[98] 北曼特尔(1967年)。疾病聚类检测和广义回归方法。癌症研究27 209-220.
[99] Marchette,D.(2012年)。扫描图形统计信息。威利跨学科评论:计算统计学4 466-473.
[100] Meyer,S.、Held,L.、Höhle,M.等人(2017年)。利用R包监测对疫情进行时空分析。统计软件杂志77 1-55.
[101] Minato,S.-i.(1993)。用于组合问题中集合操作的零抑制BDD。第30届国际设计自动化大会论文集272-277.
[102] Mo,H.和White,S.D.(1996年)。暗物质晕空间聚集的分析模型。皇家天文学会月报282 347-361.
[103] Molinari,N.、Bonaldi,C.和Daurés,J.-P.(2001)。多时间簇检测。生物计量学57 577-583. ·Zbl 1209.62315号
[104] Moraga,P.(2017)。SpatialEpiApp:用于分析空间和时空疾病数据的闪亮Web应用程序R包0.3版。
[105] Murray,A.T.和Estivill-Castro,V.(1998年)。探索性空间数据分析的聚类发现技术。国际地理信息科学杂志12 431-443。
[106] Murray,A.T.、Grubesic,T.H.和Wei,R.(2014)。空间显著性聚类检测。空间统计10 103-116.
[107] Myers,N.、Mittermeier,R.A.、Mittermaier,C.G.、Da Fonseca,G.A.和Kent,J.(2000)。优先保护生物多样性热点。自然403 853.
[108] Neill,D.B.(2011年)。用于多元事件检测和可视化的快速贝叶斯扫描统计。医学统计学30 455-469.
[109] Neill,D.B.(2012年)。用于空间模式检测的快速子集扫描。英国皇家统计学会杂志:B辑(统计方法)74 337-360. ·兹比尔1411.94028
[110] Neill,D.B.和Cooper,G.F.(2010年)。用于早期事件检测和表征的多元贝叶斯扫描统计。机器学习79 261-282. ·Zbl 1475.62238号
[111] Neill,D.、Moore,A.和Cooper,G.(2005年)。贝叶斯空间扫描统计。神经信息处理系统研究进展18 1003-1010.
[112] Openshaw,S.、Charlton,M.、Wymer,C.和Craft,A.(1987年)。用于自动分析点数据集的mark-1地理分析机。国际地理信息系统杂志1 335-358.
[113] Ord,J.K.和Getis,A.(1995年)。局部空间自相关统计:分布问题和应用。地理分析27 286-306.
[114] Otani,T.和Takahashi,K.(2020年)。rflexscan:灵活空间扫描统计R包版本0.3.1。
[115] Prates,M.O.、AssunçáO,R.M.和Costa,M.A.(2012年)。在层次树中检测疾病簇的灵活扫描统计测试。计算统计学27 715-737. ·Zbl 1304.65062号
[116] Prates,M.O.、Kulldorff,M.和Assuncao,R.M.(2014)。空间和时空扫描统计的相对风险估计:它们有偏差吗?医学统计学33 2634-2644.
[117] Priebe,C.E.、Conroy,J.M.、Marchette,D.J.和Park,Y.(2005年)。安然图表的扫描统计数据。计算与数学组织理论11 229-247. ·Zbl 1086.68562号
[118] Prim,R.C.(1957)。最短连接网络和一些概括。贝尔系统技术期刊36 1389-1401.
[119] Ross,S.M.(2014)。概率模型简介学术出版社。
[120] Rosychuk,R.J.、Huston,C.和Prasad,N.G.(2006年)。使用复合泊松分布的空间事件簇检测。生物计量学62 465-470. ·兹比尔1097.62135
[121] Sherman,L.W.和Weisburd,D.(1995)。警方巡逻在犯罪“热点”的一般威慑效果:一项随机、对照试验。司法季刊12 625-648.
[122] Sierkma,G.和Hoogeveen,H.(1991)。整数序列图形化的七个标准。图论杂志15 223-231. ·Zbl 0752.05052号
[123] Soltani,A.和Aboukhamseen,S.(2015)。空间扫描统计中的另一种聚类检测测试。统计学中的传播——理论与方法44 1592-1601. ·兹比尔1320.62120
[124] Stohlgren,T.J.、Binkley,D.、Chong,G.W.、Kalkhan,M.A.、Schell,L.D.、Bull,K.A.、Otsuki,Y.、Newman,G.、Bashkin,M.和Son,Y.(1999)。外来植物物种入侵了当地植物多样性的热点。生态学专论69 25-46.
[125] Streit,R.(2010)。泊松点过程成像、跟踪和传感纽约州施普林格。
[126] Tango,T.(2008)。具有限制似然比的空间扫描统计。日本生物统计学杂志29 75-95.
[127] Tango,T.(2016)。关于最近关于前瞻性监视的时空扫描统计的争论。医学统计学35 1927年。
[128] Tango,T.和Takahashi,K.(2005年)。用于检测簇的灵活形状的空间扫描统计。国际卫生地理学杂志4 11.
[129] Tango,T.、Takahashi,K.和Kohriyama,K.(2011年)。用于检测新出现疫情的时空扫描统计。生物计量学67 106-115. ·Zbl 1218.62120号
[130] Tonini,M.、Tuia,D.和Ratle,F.(2009年)。使用时空扫描统计检测簇。国际野火杂志18 830-836.
[131] Turnbull,B.W.、Iwano,E.J.、Burnett,W.S.、Howe,H.L.和Clark,L.C.(1989)。监测疾病集群;《纽约州北部白血病发病率应用技术报告》,康奈尔大学运营研究与工业工程。
[132] Valles,G.(2014)。AMOEBA:一种基于多方向最优生态环境的算法R包1.1版。
[133] Veloso,B.M.、Correa,T.R.、Prates,M.O.、Oliveira,G.F.和Tavares,A.I.(2017)。MAD-STEC:一种时空新兴簇的多重自动检测方法。统计与计算27 1099-1110. ·Zbl 1384.62205号
[134] Wakefield,J.和Kim,A.(2013)。用于聚类检测的贝叶斯模型。生物统计学14 752-765.
[135] Waller,L.A.、Carlin,B.P.、Xia,H.和Gelfand,A.E.(1997)。疾病率的分层时空映射。美国统计协会杂志92 607-617·Zbl 0889.62094号
[136] Wan,Y.、Pei,T.、Zhou,C.、Jiang,Y.,Qu,C.和Qiao,Y.(2012)。ACOMCD:一种基于空间扫描统计和蚁群优化的多簇检测算法。计算统计与数据分析56 283-296.
[137] Wang,T.-C.,Hsu,T.-C和Phoa,F.K.H.(2016)。SNscan:Scan Statistics in Social Networks R软件包1.0版。
[138] Wang,T.-C.和Phoa,F.K.H.(2016)。一种用于检测社交网络中属性和结构的聚类模式的扫描方法。物理学A:统计力学及其应用445 295-309.
[139] Wang,B.、Phillips,J.M.、Schreiber,R.、Wilkinson,D.、Mishra,N.和Tarjan,R.(2008)。图形聚类的空间扫描统计2008年SIAM国际数据挖掘会议记录727-738. 暹罗。
[140] Wieland,S.C.、Brownstein,J.S.、Berger,B.和Mandl,K.D.(2007年)。用于检测所有疾病簇形状的密度均衡欧氏最小生成树。美国国家科学院院刊104 9404-9409. ·Zbl 1156.62369号
[141] Woodall,W.H.、Zhao,M.J.、Paynabar,K.、Sparks,R.和Wilson,J.D.(2017)。社交网络监控概述和展望。IISE交易49 354-365.
[142] Wu,T.-L.和Glaz,J.(2015)。一种新的多窗口扫描统计自适应过程。计算统计与数据分析82 164-172. ·Zbl 1507.62187号
[143] Xu,J.和Gangnon,R.E.(2016)。空间聚类检测的逐步和分阶段方法。空间和时空流行病学17 59胜74负。
[144] Yamada,I.和Rogerson,P.(2008)。地理集群的统计检测与监测查普曼和霍尔/CRC·Zbl 1159.86001号
[145] Yan,P.和Clayton,M.K.(2006年)。时空疾病计数的聚类模型。医学统计学25 867-881.
[146] Yin,P.和Mu,L.(2018)。一种快速检测不规则形状空间疾病簇的混合方法。地理杂志83 693-705.
[147] Z.Zhang、R.Assunçáo和M.Kulldorff(2010)。针对多个集群调整了空间扫描统计信息。概率统计杂志,文章编号6423792010 1-11. ·Zbl 1200.62091号
[148] Zhang,T.和Lin,G.(2009)。对数线性模型中的空间扫描统计。计算统计与数据分析53 2851-2858. ·Zbl 1453.62264号
[149] Zhang,T.和Lin,G.(2014)。功率发散空间扫描统计系列。计算统计与数据分析75 162-178. ·Zbl 1506.62207号
[150] Zhang,T.,Lin,G.等人(2017)。替代假设下空间扫描统计的渐近性质。伯努利23 89-109. ·Zbl 1459.62126号
[151] Zhang,T.、Zhang、Z.和Lin,G.(2012)。过度分散的空间扫描统计。医学统计学31 762-774.
[152] Zhang,L.和Zhu,Z.(2012)。空间多分辨率聚类检测方法。arXiv预打印arXiv:1205.2106. ·Zbl 1327.62385号
[153] Zhou,Y.、Cheng,H.和Yu,J.X.(2009)。基于结构/属性相似性的图形聚类。VLDB捐赠会议记录2 718-729.
[154] Zhou,R.、Shu,L.和Su,Y.(2015)。一种用于检测不规则形状空间簇的自适应最小生成树测试。计算统计与数据分析89 134-146. ·Zbl 1468.62241号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。