【摘 要】随着科学技术的快速发展，越来越多的高科技不断的应用在我们日常生活中，在提高我们生活水平的同时，也能够更好的促进科技水平的发展。作为空间统计学的重要方法，扫描统计能够广泛的应用于空间、时间等范围内的活动探测，通过追踪数据异常变化，并且检验这些变化产生的原因，能够准确的判断是否属于随机变异。通过在医学中的应用，能够更好的针对流行病学进行研究，通过在检测区域内进行探测，能够更好的发现该区域存在异常的聚集性以及聚集性具体位置和风险危害程度。通过检测聚集性是否具有统计学意义，能够更好的强化疾病与地域性之间的关系，进一步为疾病的预防与控制打下良好的基础。

    【关键词】扫描统计;流行病学;研究应用

    引言：

    在地方病以及慢性病的流行病学研究中，目前主要是进行描述性分析，即对时间、空间、人群三间分布分别进行描述，寻找疾病的分布特征及其相关因素，为病因和危险因素分析提供线索。但一般缺乏统计推断，获得的发病差异可能仅仅是由随机变异造成的，如果进行简单的两两比较，可能产生多重比较问题，增加假阳性概率。为克服类似问题，统计学家提出了一些新的方法，扫描统计量(ScanStatistic)便是其中一种。

    1 扫描统计离散型poisson模型

    1.1扫描统计模型的基本原理

    由于扫描统计能够针对发病、死亡、生存等方面的问题进行详细的预测，所以能够更好的针对流行病出现的概率问题进行判断，并且能够在空间范围内对疾病分散的密集程度进行探测。所以根据不同的数据类型能够将扫描统计模型氛围很多种，离散型poisson模型由于能够有效的针对监测点位的发病数量、极限人口、地理坐标等信息进行有效的整合，并且适用于各种类型的扫描统计，所以本文主要研究离散型poisson模型。如果假设疾病在空间范围内分布呈现出较高的随机性，利用扫描统计模型在扫描的过程中，扫描窗口外部的疾病会比扫描窗口内部的疾病发病率高 ......