一种函数模型调整的空间扫描统计量
统计方法学
2019-03-05 v1
摘要
本文引入了一种新的空间扫描统计量，旨在对具有空间索引的纵向混杂因素进行聚类检测调整。该函数模型调整统计量是使用广义函数线性模型开发的，其中将纵向混杂因素视为函数协变量。我们开发了一个通用框架，可应用于各种概率模型。在Poisson模型中的应用表明，新方法等价于对潜在人口进行协变量调整的传统空间扫描统计量。在包含单变量和多变量模型的模拟研究中，我们发现新方法比其他方法更准确地调整了聚类检测过程。通过分析1998年至2013年法国过早死亡率数据，并以季度失业率作为纵向混杂因素，展示了新空间扫描统计量的应用。
引用
@article{arxiv.1903.01130,
title = {A functional-model-adjusted spatial scan statistic},
author = {Michael Genin and Mohamed-Salem Ahmed},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.01130},
year = {2019}
}