抄録
本論文では,空間データにおいて有意に集積性がみられる地域(ホットスポット)を検出する問題について取り扱う.空間スキャン統計量(Kulldorff(1997))は,データが得られた地点を中心に円状に領域をスキャンし,集積性の高い領域を見つける.しかし,円状に領域をスキャンすることにより,円状のホットスポットの検出には優れているが,線状や他の形状をしたホットスポットの検出には適しない.そこで,echelon解析(Myers et al.(1997))により空間データの位相的な構造を求め,そこで得られた空間データの階層構造に基づき領域をスキャンしていく方式を提唱する.さらに,地域データおよび分割表データに適用し各種の形状をしたホットスポットを検出できることを示している.
