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This study proposes a bootstrap-based space–time surveillance model. Designed to find emerging hotspots in near-real time, the bootstrap based model is characterized by its use of past occurrence information and bootstrap permutations. Many existing space–time surveillance methods, using population at risk data to generate expected values, have resulting hotspots bounded by administrative area units and are of limited use for near-real time applications because of the population data needed. However, this study generates expected values for local hotspots from past occurrences rather than population at risk. Also, bootstrap permutations of previous occurrences are used for significant tests. Consequently, the bootstrap-based model, without the requirement of population at risk data, (1) is free from administrative area restriction, (2) enables more frequent surveillance for continuously updated registry database, and (3) is readily applicable to criminology and epidemiology surveillance. The bootstrap-based model performs better for space–time surveillance than the space–time scan statistic. This is shown by means of simulations and an application to residential crime occurrences in Columbus, OH, year 2000. 相似文献
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通过对塔里木盆地孔雀河斜坡东南部地区中晚奥陶系砂岩中重矿物分析研究,表明库鲁克塔格露头样品稳定重矿物为锆石-电气石-石榴石-磁铁矿-赤褐铁矿组合,孔雀1井样品稳定重矿物为锆石-石榴石-电气石-白钛石组合,二者有些差异,但分析结果反映了同样的母岩性质.研究区内沉积岩母岩主要来自于酸性、中基性岩浆岩和部分变质岩,为混源产物.结合对地震剖面的分析,认为研究区物源来自南(阿尔金造山带)和北(库鲁克塔格隆起)两部.根据稳定重矿物ZTR指数判断,南、北两个方向而来的沉积物在孔雀1井附近交汇,并沿各自路线运移、沉积. 相似文献
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