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多元正态空间扫描统计量模型在探测地方病最强聚集性中的应用
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作者 蒋炜 沈晓蓓 宗福季 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期274-280,共7页
研究了在医疗资源有限的条件下,如何在多组人群中探测某疾病最强地理聚集性的问题.为了有效地探测疾病爆发,只需特别监测和评估某些特定人群即可,这类人群称为具有最强聚集性的人群(most severe cluster,MSC).由于各组人群会相互影响,... 研究了在医疗资源有限的条件下,如何在多组人群中探测某疾病最强地理聚集性的问题.为了有效地探测疾病爆发,只需特别监测和评估某些特定人群即可,这类人群称为具有最强聚集性的人群(most severe cluster,MSC).由于各组人群会相互影响,因而提出了一种多元正态空间扫描统计量(multivariate normal scan statistic,MNSS)模型,并以美国纽约州肺癌患者为例验证了该模型的适用性. 展开更多
关键词 连续数据 多组人群 人口相关性 最强聚集性
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