Detecção de clusters usando a estatística scan espacial circular em conjuntos seletivos e um fator de penalização:: a ocupação circular

=== A Estatística Scan Espacial Circular proposta por Kulldorff tem sido bastante utilizado em algoritmos para detecção e inferência de clusters em mapas onde ocorrências (doenças, homicídios, etc) estão distribuídos aleatoriamente entre as regiões que compõe o mapa., estudada nesses últimos anos,...

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Bibliographic Details
Main Author: Ronaldo Lage Figueiredo
Other Authors: Sabino Jose Ferreira Neto
Format: Others
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de Minas Gerais 2010
Online Access:http://hdl.handle.net/1843/ICED-8FPM59
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spelling ndltd-IBICT-oai-bibliotecadigital.ufmg.br-MTD2BR-ICED-8FPM592019-01-21T17:52:15Z Detecção de clusters usando a estatística scan espacial circular em conjuntos seletivos e um fator de penalização:: a ocupação circular Ronaldo Lage Figueiredo Sabino Jose Ferreira Neto Ricardo Tavares Ricardo Tavares Andre Luiz F. Cançado Anderson Ribeiro Duarte A Estatística Scan Espacial Circular proposta por Kulldorff tem sido bastante utilizado em algoritmos para detecção e inferência de clusters em mapas onde ocorrências (doenças, homicídios, etc) estão distribuídos aleatoriamente entre as regiões que compõe o mapa., estudada nesses últimos anos, A importância desses estudos acerca da Estatística Scan Espacial é propor um algoritmo que consiga detectar clusters em situações reais.Este trabalho propõe selecionar um conjunto de regiões que possuem os maiores valores da razão de verossimilhança (LR ou o logaritmo da razão de verossimilhança LLR) no mapa inicial. AQessa seleção denomina-se conjuntos seletivos das a% regiões com maiores LR, proposto por Moura (2006) A partir dessas regiões selecionadas, aplicaremos o algoritmo Scan Espacial Circular com um fator de penalização: a Ocupação Circular. A estatística de tesste é definida como sendo o produto daLLR com a Ocupação Circular nas regiões selecionadas pelo conjunto seletivo. 2010-12-20 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/1843/ICED-8FPM59 por info:eu-repo/semantics/openAccess text/html Universidade Federal de Minas Gerais 32001010053P7 - ESTATÍSTICA32001010053P7 - ESTATÍSTICA UFMG BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMG instname:Universidade Federal de Minas Gerais instacron:UFMG
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