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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Duczmal, Luiz Henrique | - |
Autor(es): dc.creator | Moreira, Gladston Juliano Prates | - |
Autor(es): dc.creator | Burgarelli, Denise | - |
Autor(es): dc.creator | Takahashi, Ricardo Hiroshi Caldeira | - |
Autor(es): dc.creator | Magalhães, Flávia Costa Oliveira | - |
Autor(es): dc.creator | Bodevan, Emerson Cotta | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2019-11-06T13:30:18Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2019-11-06T13:30:18Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2014-08-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2014-08-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2011 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/3612 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/556722 | - |
Descrição: dc.description | The Prospective Space-Time scan statistic (PST) is widely used for the evaluation of space-time clusters of point event data. Usually a window of cylindrical shape is employed, with a circular or elliptical base in the space domain. Recently, the concept of Minimum Spanning Tree (MST) was applied to specify the set of potential clusters, through the Density-Equalizing Euclidean MST (DEEMST) method, for the detection of arbitrarily shaped clusters. The original map is cartogram transformed, such that the control points are spread uniformly. That method is quite effective, but the cartogram construction is computationally expensive and complicated. | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Direitos: dc.rights | This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Fonte: International Journal of Health Geographics <http://www.ij-healthgeographics.com/content/10/1/29> Acesso em: 28 ago. 2014. | - |
Título: dc.title | Voronoi distance based prospective space-time scans for point data sets: a dengue fever cluster analysis in a southeast Brazilian town. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
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