Package ‘smerc’ April 20, 2018



Yüklə 234,58 Kb.
Pdf görüntüsü
səhifə4/7
tarix21.04.2018
ölçüsü234,58 Kb.
#39538
1   2   3   4   5   6   7

flex.test

11

flex.test



Flexibly Shaped Spatial Scan Test

Description

flex.test performs the flexibly shaped spatial scan test of Tango and Takahashi (2005).

Usage


flex.test(coords, cases, pop, w, k = 10, ex = sum(cases)/sum(pop) * pop,

type = "poisson", nsim = 499, alpha = 0.1, nreport = nsim + 1,

lonlat = FALSE, parallel = TRUE)

Arguments

coords

An n × 2 matrix of centroid coordinates for the regions.



cases

The number of cases observed in each region.

pop

The population size associated with each region.



w

A binary spatial adjacency matrix.

k

An integer indicating the maximum number of regions to inclue in a potential



cluster. Default is 10

ex

The expected number of cases for each region. The default is calculated under



the constant risk hypothesis.

type


The type of scan statistic to implement. Default is

"poisson". Only "poisson"

is currently implemented.

nsim


The number of simulations from which to compute the p-value.

alpha


The significance level to determine whether a cluster is signficant. Default is

0.10.


nreport

The frequency with which to report simulation progress. The default is

nsim+ 1,

meaning no progress will be displayed.

lonlat

The default is



FALSE, which specifies that Euclidean distance should be used.If

lonlat is TRUE, then the great circle distance is used to calculate the inter-

centroid distance.

parallel


A logical indicating whether the test should be parallelized using the

parallel::mclapply function.

Default is

TRUE. If TRUE, no progress will be reported.

Details

The test is performed using the spatial scan test based on the Poisson test statistic and a fixed number



of cases. The first cluster is the most likely to be a cluster. If no significant clusters are found, then

the most likely cluster is returned (along with a warning).




12

flex.test


Value

Returns a list of length two of class scan. The first element (clusters) is a list containing the signifi-

cant, non-ovlappering clusters, and has the the following components:

coords


The centroid of the significant clusters.

r

The radius of the window of the clusters.



pop

The total population in the cluser window.

cases

The observed number of cases in the cluster window.



expected

The expected number of cases in the cluster window.

smr

Standarized mortaility ratio (observed/expected) in the cluster window.



rr

Relative risk in the cluster window.

loglikrat

The loglikelihood ratio for the cluster window (i.e., the log of the test statistic).

pvalue

The pvalue of the test statistic associated with the cluster window.



The second element of the list is the centroid coordinates. This is needed for plotting purposes.

Author(s)

Joshua French

References

Tango, T., & Takahashi, K. (2005). A flexibly shaped spatial scan statistic for detecting clusters.

International journal of health geographics, 4(1), 11. Kulldorff, M. (1997) A spatial scan statistic.

Communications in Statistics – Theory and Methods 26, 1481-1496.

See Also


scan.stat

,

plot.scan



,

scan.test

,

uls.test


,

dmst.test

,

bn.test


Examples

data(nydf)

data(nyw)

coords = with(nydf, cbind(longitude, latitude))

out = flex.test(coords = coords, cases = floor(nydf$cases),

w = nyw, k = 3,

pop = nydf$pop, nsim = 49,

alpha = 0.12, lonlat = TRUE)

data(nypoly)

library(sp)

plot(nypoly, col = color.clusters(out))



flex.zones

13

flex.zones



Determine zones for flexibly shaped spatial scan test

Description

flex.zones determines the unique zones to consider for the flexibly shaped spatial scan test of

Tango and Takahashi (2005). The algorithm uses a breadth-first search to find all subgraphs con-

nected to each vertex (region) in the data set of size k or less.

Usage


flex.zones(coords, w, k = 10, lonlat = FALSE, parallel = TRUE)

Arguments

coords

An n × 2 matrix of centroid coordinates for the regions.



w

A binary spatial adjacency matrix.

k

An integer indicating the maximum number of regions to inclue in a potential



cluster. Default is 10

lonlat


The default is

FALSE, which specifies that Euclidean distance should be used.If

lonlat is TRUE, then the great circle distance is used to calculate the inter-

centroid distance.

parallel

A logical indicating whether the test should be parallelized using the

parallel::mclapply function.

Default is

TRUE. If TRUE, no progress will be reported.

Value


Returns a list of zones to consider for clustering. Each element of the list contains a vector with the

location ids of the regions in that zone.

Author(s)

Joshua French

References

Tango, T., & Takahashi, K. (2005). A flexibly shaped spatial scan statistic for detecting clusters.

International journal of health geographics, 4(1), 11.

Examples


data(nydf)

data(nyw)

coords = cbind(nydf$longitude, nydf$latitude)

flex.zones(coords = coords, w = nyw, k = 3, lonlat = TRUE)




Yüklə 234,58 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4   5   6   7




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə