Detecção simultânea de múltiplas regiões de alto e baixo risco em mapas de dados pontuais de caso-controle
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tese de doutorado
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Resumo
A estatística scan espacial é a técnica mais comumente utilizada para detecção de clusters. Várias extensões desta técnica foram desenvolvidas, buscando flexibilizar o espaço de busca dos clusters assim como melhorar a precisão da sua detecção. Uma das extensões da estatística scan mais recentes, denominada Voronoi Based Scan (VBScan), se propõe a detectar clusters para o caso de dados pontuais do tipo caso-controle utilizando árvores geradoras mínimas. Outros esforços estão sendo empregados no sentido de utilizar a estatística scan no problema de detecção de múltiplos clusters. Neste trabalho, propõe-se um método, baseado no VBScan, para detecção dapartição de um mapa consistindo de dados pontuais do tipo caso-controle. O método visa identificar e delinear todas as multiplas anomalias significativas, que podem ser de alto ou baixo risco. Neste novo m´etodo utiliza-se o VBScan recursivamente sobre um mapa com dados pontuais do tipo casocontrole, através de um procedimento bi-objetivo. O método foi testado em diferentes mapas simulados, particionados em diferentes n´umeros de componentes. O poder de detecção e o matching (uma medida de overlap entre as partições verdadeiras e as detectadas) foram avaliados. O método também foi aplicado em dois conjuntos de dados reais. O método mostrou-se rápido e com boa precisão na determinação das partições.
Abstract
The spatial scan statistic is the most commonly used technique for detecting clusters. Several extensions of this technique have been developed, seeking flexibility in the search space of the clusters, as well as improvement in the accuracy of the detection. One of the recents extensions of the scan statistic, called Voronoi Based Scan (VBScan), aims to detect clusters in a map consisting of point event data (case-control). Other efforts are being employed in order to use the scan statistic in the problem of detection of multiple clusters. In this work, we developed a method based on the VBScan to detect the partition of a map consisting of point-event data (case-control). The method aims to identify all significant multiple anomalies, which can be of high or low risk. In this new method, we use the VBScan recursively on the map with case-control point-event data, atrav´es de um procedimento bi-objetivo.Our method was tested on different simulated maps and partitioned intodifferent numbers of components. We evaluate the power of detection and matching (a measure of overlap between the true and detected partitions). We also apply the method on two case studies.The method is fast, with good accuracy determination.
Assunto
Estatistica
Palavras-chave
Árvore geradora mínima, Estatística scan espacial, Voronoi, Multiobjetivo