一种用于时间事件数据的贝叶斯共享脆弱性空间扫描统计量模型
统计方法学
2022-09-02 v1
摘要
空间扫描统计量是用于检测事件空间聚集区的著名且被广泛使用的方法。在时间事件数据空间分析领域，已有若干扫描统计量模型被提出。然而，这些模型未考虑个体间潜在的单元内空间相关性，也未考虑空间单元间潜在的相关性。为克服该问题，我们在此提出一种基于带共享脆弱性的 Cox 模型的扫描统计量，其考虑了空间单元间的空间相关性。在模拟研究中，我们表明：(i) 在时间事件数据的经典空间扫描统计量模型在存在单元内空间相关性时无法维持第一类错误；(ii) 我们的模型在同时存在单元内空间相关性和单元间空间相关性时表现良好。我们的方法已应用于流行病学数据，以及法国北部终末期肾病患者死亡空间聚集区的检测。
引用
@article{arxiv.2209.00279,
title = {A Bayesian shared-frailty spatial scan statistic model for time-to-event data},
author = {Camille Frévent and Mohamed-Salem Ahmed and Sophie Dabo-Niang and Michaël Genin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.00279},
year = {2022}
}