Introducción de factores de riesgo en los Métodos de Knox y Grimson para el Estudio de Conglomerados Espacio Temporales
No existen métodos estadísticos de detección de conglomerados de enfermos que puedan aplicarse en todas las situaciones, por tanto se hace necesario conocer con exactitud cuando se puede confiar en los resultados que ellos arrojan. En este trabajo se simulan casos de enfermos en el espacio por medio...
| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)
2004
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| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/238 |
| Sumario: | No existen métodos estadísticos de detección de conglomerados de enfermos que puedan aplicarse en todas las situaciones, por tanto se hace necesario conocer con exactitud cuando se puede confiar en los resultados que ellos arrojan. En este trabajo se simulan casos de enfermos en el espacio por medio de dos distribuciones uniformes y en tiempo siguiendo el modelo de epidemia simple y se analiza como responden ante ellos los métodos de Knox y Grimson. Se estudia además el comportamiento de ambos tests al incorporarles factores de riesgo. Todos los cálculos fueron hechos con ayuda del paquete Mathematica |
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