بررسی توازن جمعیتی در ایالت جورجیا با استفاده از خوشه‌یابی فضایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه ریاضی، دانشکده علوم پایه، دانشگاه شهید مدنی آذربایجان

چکیده

تشخیص به هم خوردن نسبت جمعیتی در ساختار جمعیت، یکی از چالش‌هایی است که هر کشور با آن روبرو می‌شود. پیری جمعیت، نوعی ناهنجاری جمعیتی است که عدم توجه به آن سبب بروز مشکلات جمعیتی می‌شود. هشدار به موقع در مورد سالمند شدن جامعه، می‌تواند به برنامه\/ریزی در خصوص فرزندآوری از یک سو و فراهم کردن امکانات مناسب برای سالمندان از سوی دیگر مفید باشد. برای مثال، پایتخت ژاپن نمونه خوبی از محیط شهری مناسب برای سالمندان است.
 
یکی از ابزارهای تشخیص ناهنجاری، خوشه‌یابی فضایی به کمک آماره اسکن است. در سه دهه گذشته، روش آماره اسکن حوزه‌ای بسیار مهم و فعال در تحقیقات آماری بوده است. تشخیص مناطقی بر روی نقشه‌های جغرافیایی که در آن‌ها تمرکز نقاط (سالمندان، بیماران، مجرمان، گونه حیوانی خاص و غیره) معنی‌دار باشد، در بسیاری از زمینه‌ها مانند اپیدمیولوژی، سیاست، جرم و جنایت، جانورشناسی و ...، دارای اهمیت است. به کمک روش آماره اسکن می‌توان این نوع خوشه‌های فضایی را شناسایی کرد.
در این مقاله، به معرفی آماره اسکن بر اساس توزیع پواسن می‌پردازیم. با استفاده از شبیه‌سازی، کارایی این روش در شناسایی خوشه‌های فضایی را مورد بررسی قرار می‌دهیم. بر اساس نتایج به‌دست آمده از شبیه‌سازی، روش آماره اسکن پواسن، روشی مناسب برای تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های فضایی شمارشی است. به‌عنوان کاربردی از خوشه‌یابی فضایی، ساختار جمعیتی ایالت جورجیا را در نظر می‌گیریم و ناحیه‌هایی را مشخص می‌کنیم که در آنها جمعیت سالمند به‌طور معنی‌دار زیاد است. این ناحیه‌ها در اجرای برنامه‌های اصلاحی جمعیت بایستی در اولویت قرار گیرند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] A. Abolhassani, M. O. Prates, An up-to-date review of scan statistics, Stat. Surv., 15 (2021) 111–153.
[2] A. Abolhassani, M. O. Prates, F. Castellares and S. Mahmoodi, Zero-inflated Bell scan: A more flexible spatial scan statistic, Spat. Stat., 36 (2020) 18 pp.
[3] A. Abolhassani, M. O. Prates and S. Mahmoodi, Irregular shaped small nodule detection using a robust scan statistic, Statistics in Biosciences, 15 (2023) 141–162.
[4] K. L. Adelberger, C. C. Steidel, M. Pettini, A. E. Shapley, N. A. Reddy and D. K. Erb, The spatial clustering of star-forming galaxies at redshifts 1.4 ≤ z ≤ 3.5, The Astrophysical Journal, 619 (2005) 619–697.
[5] L. Anselin, Local indicators of spatial association—LISA, Geographical Analysis, 27 (1995) 93–115.
[6] L. H. Duczmal, G. J. P. Moreira, D. Burgarelli, R. H. Takahashi, F. C. Magalhães and E. C. Bodevan, Voronoi distance based prospective space-time scans for point data sets: a dengue fever cluster analysis in a southeast Brazilian town, International Journal of Health Geographics, 10 (2011) 1–4.
[7] J. Eck, S. Chainey, J. Cameron and R. Wilson, Mapping crime: Understanding hotspots, 2005.
[8] M. D. Gladders and H. K. Yee, A new method for galaxy cluster detection. I. The algorithm, The Astronomical Journal, 120 (2000) 2148–2162.
[9] T. H. Grubesic, On the application of fuzzy clustering for crime hot spot detection, Journal of Quantitative Criminology, 22 (2006) 77–105.
[10] A. Gutteridge, G. J. Bartlett and J. M. Thornton, Using a neural network and spatial clustering to predict the location of active sites in enzymes, Journal of Molecular Biology, 330 (2003) 719–734.
[11] R. Haralick and I. H. Dinstein, A spatial clustering procedure for multi-image data, IEEE Trans. Circuits and Systems, 22 (1975) 440–450.
[12] R. M. Haralick and G. L. Kelly, Pattern recognition with measurement space and spatial clustering for multiple images, Proceedings of the IEEE, 57 (1969) 654–665.
[13] K. D. Harries, Mapping crime: Principle and practice, US Department of Justice, Office of Justice Programs, National Institute of Justice, Crime Mapping Research Center, 1999.
[14] L. Huang, D. G. Stinchcomb, L. W. Pickle, J. Dill and D. Berrigan, Identifying clusters of active transportation using spatial scan statistics, Am. J. Prev. Med., 37 (2009) 157–166.
[15] R. S. Kim, J. V. Kepner, M. Postman, M. A. Strauss, N. A. Bahcall, J. E. Gunn, R. H. Lupton, J. Annis, R. C. Nichol, F. J. Castander and J. Brinkmann, Detecting clusters of galaxies in the sloan digital sky survey. i. monte carlo comparison of cluster detection algorithms, Astron. J., 123 (2002) 20–36.
[16] M. Kulldorff, A spatial scan statistic, Comm. Statist. Theory Methods, 26 (1997) 1481–1496.
[17] M. Kulldorff and N. Nagarwalla, Spatial disease clusters: detection and inference, Stat. Med., 14 (1995) 799–810.
[18] H. J. Mo and S. D. White, An analytic model for the spatial clustering of dark matter haloes, Mon. Not. R. Astron. Soc., 282 (1996) 347–361.
[19] A. T. Murray and V. Estivill-Castro, Cluster discovery techniques for exploratory spatial data analysis, Int. J. Geogr. Inf. Sci., 12 (1998) 431–443.
[20] A. T. Murray, T. H. Grubesic and R. Wei, Spatially significant cluster detection, Spat. Stat., 10 (2014) 103–116.
[21] N. Myers, R. A. Mittermeier, C. G. Mittermeier, G. A. B. Da Fonseca and J. Kent, Biodiversity hotspots for conservation priorities, Nature, 403(6772) (2000) 853–858.
[22] J.K. Ord, A. Getis, Local spatial autocorrelation statistics: distributional issues and an application, Geographical Analysis, 27(4) (1995) 286–306.
[23] D. Pellin and C. Di Serio, A novel scan statistics approach for clustering identification and comparison in binary genomic data, BMC Bioinformatics, 17 (2016) 61–71.
[24] M. O. Prates, M. Kulldorff and R. M. Assunção, Relative risk estimates from spatial and space-time scan statistics: are they biased?, Stat. Med., 33 (2014) 2634–2644.
[25] C. J. Ribeiro, A. D. Dos Santos, S. V. Lima, E. R. da Silva, B. V. Ribeiro, A. M. Duque, M. V. Peixoto, P. L. Dos Santos, I. M. de Oliveira, M. W. Lipscomb and K. C. de Araújo, Space-time risk cluster of visceral leishmaniasis in Brazilian endemic region with high social vulnerability: an ecological time series study, PLoS Neglected Tropical Diseases, 15 (2021) 1–20.
[26] P. Rogerson and I. Yamada, Statistical detection and surveillance of geographic clusters, CRC Press, 2008.
[27] L. W. Sherman and D. Weisburd, General deterrent effects of police patrol in crime hot spots: A randomized, controlled trial, Justice Quarterly, 12 (1995) 625–648.
[28] J. Snow, On the mode of communication of cholera, John Churchill, 1849.
[29] T. J. Stohlgren, D. Binkley, G. W. Chong, M. A. Kalkhan, L. D. Schell, K. A. Bull, Y. Otsuki, G. Newman, M. Bashkin and Y. Son, Exotic plant species invade hot spots of native plant diversity, Ecological Monographs, 69 (1999) 25–46.
[30] Y. Tanoue, D. Yoneoka, T. Kawashima, S. Uryu, S. Nomura, A. Eguchi, K. Makiyama and K. Matsuura, Public transportation network scan for rapid surveillance, Biostatistics and Epidemiology, 7 (2022) 1–15.
[31] S. C. Wieland, J. S. Brownstein, B. Berger and K. D. Mandl, Density-equalizing Euclidean minimum spanning trees for the detection of all disease cluster shapes, Proceedings of the National Academy of Sciences, 104 (2007) 9404–9409.
[32] L. Zhang and Z. Zhu, Spatial multiresolution cluster detection method, (2012), arXiv preprint arXiv.
[33] ع. ابوالحسنی، چند روش جدید در خوشه‌بندی فضایی، پایان‌نامه دکتری آمار، دانشگاه صنعتی اصفهان، 1399.
[34] م. محمدزاده، آمار فضایی و کاربردهای آن، دانشگاه تربیت مدرس، 1398.