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使用累积地理残差的加权结果的空间聚类检测。 (英语) Zbl 1203.62185号

摘要:空间聚类检测是一种重要的方法,用于识别不良健康事件数量过多的地区,而无需对潜在的空间依赖结构做出强有力的模型假设。以前的工作侧重于点或个体层面的结果数据,而当结果数据在聚合层面(例如,在县或人口普查层面)报告时,进展甚微。本文提出了一类新的点或聚集数据的空间聚类检测方法,包括连续数据、二进制数据和计数数据。与现有的空间聚类检测方法相比,它具有以下优点。首先,它很容易包含特定于区域的权重,例如,基于区域的人口或区域的结果方差,这是聚合数据的关键。第二,建立的总体框架允许区域级和个体级协变量调整。进行了仿真研究以评估该方法的性能。然后,将所提出的方法应用于评估美国华盛顿州西雅图地区健康维护组织人群中高体重指数的空间聚集性。

MSC公司:

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
62H11型 定向数据;空间统计学
62D05型 抽样理论、抽样调查
91D20型 数学地理学和人口学
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全文: 内政部 链接

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