利用拓扑数据分析追踪俄亥俄州药物过量疫情的时空传播
应用统计
2025-09-30 v1 代数拓扑
统计方法学
摘要
近年来，拓扑数据分析（TDA）技术在捕捉多维数据的空间特征方面已被证明是有效的。然而，将TDA应用于时空数据的研究仍然相对不足。在这项工作中，我们通过使用Mapper算法分析2007年至2024年俄亥俄州药物过量疫情，扩展了先前关于疾病传播的研究。我们引入了一种为时空数据的Mapper图构建覆盖的新方法，该方法尊重地理结构并突出时间相关变量。最后，我们生成了区域人口统计数据的Mapper可视化，以研究这些因素如何与药物过量死亡相关联。我们的方法有效地揭示了与地理和社区人口统计相关的时间趋势、药物过量热点以及时滞模式。
引用
@article{arxiv.2509.22705,
title = {Tracking the Spatiotemporal Spread of the Ohio Overdose Epidemic with Topological Data Analysis},
author = {Nicholas Bermingham and David White and Nathan Willey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.22705},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 13 figures, accepted to TopoInVis 2025