Extensão da inferência data-driven ao Scan Elíptico para avaliação de clusters irregulares.

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorCamêlo, Gabriel Juliano-
Autor(es): dc.creatorAndrade, Gilberto de-
Autor(es): dc.creatorAlves, Henrique José de Paula-
Autor(es): dc.creatorLobo, Telma de Souza-
Autor(es): dc.creatorDuarte, Anderson Ribeiro-
Autor(es): dc.creatorSilva, Spencer Barbosa da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-11-06T13:33:17Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-11-06T13:33:17Z-
Data de envio: dc.date.issued2015-04-01-
Data de envio: dc.date.issued2015-04-01-
Data de envio: dc.date.issued2012-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/4856-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/557956-
Descrição: dc.descriptionA estatística Scan Espacial é comumente usada para detecção de clusters geográficos, vigilância sindrômica e monitoramento de doenças. A forma de utilização mais difundida é o Scan Circular, entretanto se mostra ineficaz para problemas envolvendo clusters de formato irregular. Uma das soluções propostas neste cenário é o Scan Elíptico. Nos dois formatos (circular ou elíptico), o procedimento inferencial para determinar a significância estatística de um possível cluster se baseia em simulações de Monte Carlo. Uma vasta discussão existe sobre a validade do procedimento inferencial usual para o Scan Circular, tal discussão levou a proposição da metodologia de inferência denominada Data-driven. Não existem estudos sobre a aplicabilidade dessa metodologia para o Scan Elíptico. Neste trabalho explora-se a versão elíptica do Scan associada ao procedimento de inferência Data-driven com o intuito de verificar se existem diferenças evidentes entre as duas técnicas inferenciais. As avaliações são realizadas através de um benchmark de dados reais de casos de câncer no nordeste dos Estados Unidos.-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsAutores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista. Fonte: Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto <http://www.cead.ufop.br/jornal/index.php/rest/about/submissions#copyrightNotice>. Acesso em: 27 mar. 2015.-
Palavras-chave: dc.subjectScan Elíptico-
Palavras-chave: dc.subjectData driven-
Palavras-chave: dc.subjectCluster irregulares-
Palavras-chave: dc.subjectSimulação de Monte Carlo-
Título: dc.titleExtensão da inferência data-driven ao Scan Elíptico para avaliação de clusters irregulares.-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - UFOP

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