《表3 使用均值方法重叠圆分析结果》

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《一种基于信息量的时空深度扫描模型》

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备注：表中center：扫描中心点，r(Km）：扫描半径（单位是千米），ids：扫描窗口包含的地点集合，observed：扫描窗口内总的观察案例数，expected：扫描窗口内总的期望案例数，p：显著性统计值，G：基尼系数．

在考虑全部潜在集群的分析中，计算基尼系数时，使用事件均值计算可减小误差，如图5是基于Satscan样本数据集纽约市医院记录的发烧案例，在Satscan和我们最终模拟实验中知道图中两个扫描区域是以171为中心的窗口较异常优先报告，当直接使用观测值计算基尼系数时，见表2，169对应的基尼系数明显高于171对应的值，在传统模型中由于使用层次结构的方法提前删除了169对应窗口，所以不会报告，说明在不做删除重复扫描区域的情况下，直接使用观测结果和基尼系数做判断会产生误差，基于此问题，我们充分利用有效信息，对各扫描点做均值后再次扫描计算基尼系数，比较出基尼系数较大的窗口，表3是使用提出方法实验的结果，可看出能正确比较出171对应窗口．考虑到基尼系数和显著性统计值，均能反应信息量的大小且相互影响，所以我们将引入信息量I(p，G）分析最终结果．