Andrade, Gilberto deDuarte, Anderson Ribeiro2015-04-142015-04-142011ANDRADE, G. de; DUARTE, A. R. Utilização do procedimento inferência Data-driven para a estatística Espacial Scan em casos do diabetes no estado de Minas Gerais. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto, v. 1, p. 84-91, 2011. Disponível em: <http://www.periodicos2.ufop.br/index.php/rest/article/view/68>. Acesso em: 01 abr. 2015.2237-8111http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/5096O método de detecção e inferência de conglomerados (clusters) Scan Circular para mapas de dados agregados, procura por clusters de casos sem especificar o tamanho (número de áreas) ou localização geográfica antecipadamente. Existe ainda, uma proposta de modificação para o teste inferencial usual da estatística Scan, denominada inferência Data-Driven, incorporando informações adicionais sobre o tamanho do cluster mais provável encontrado. Será apresentada a estrutura das duas técnicas inferenciais, e ainda, será proposta uma avaliação através do procedimento clássico e também do novo procedimento Data-Driven avaliando um conjunto de dados reais para ocorrência de casos do Diabetes no estado de Minas Gerais. As conclusões mostram que realmente o novo procedimento pode propiciar novas conclusões acerca da significância de eventuais conglomerados existentes nos conjuntos de dados em estudo.pt-BRScan circularClustersInferência Data-drivenSignificância estatísticaDiabetesUtilização do procedimento inferência Data-driven para a estatística Espacial Scan em casos do diabetes no estado de Minas Gerais.Artigo publicado em periodicoOs trabalhos publicados na Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto estão sob Licença Creative Commons que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho em qualquer suporte ou formato desde que sejam citados o autor e o licenciante. Fonte: Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto <http://www.periodicos2.ufop.br/index.php/rest/about/submissions#copyrightNotice>. Acesso em: 27 mar. 2015.