論文の概要: Variational Bayes survival analysis for unemployment modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02295v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 21:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 21:44:25.209705
• Title: Variational Bayes survival analysis for unemployment modelling
• Title（参考訳）: 失業モデルのための変動ベイズ生存解析
• Authors: Pavle Bo\v{s}koski and Matija Perne and Martina Rame\v{s}a and Biljana Mileva Boshkoska
• Abstract要約: このモデルは、スロベニアの公共雇用サービスによって提供される2011年から2020年までのタイム・ツー・雇用データに基づいて評価される。 同様のモデルは、検閲されたレコードを含む多次元、高次のカテゴリデータで他の問題に適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mathematical modelling of unemployment dynamics attempts to predict the probability of a job seeker finding a job as a function of time. This is typically achieved by using information in unemployment records. These records are right censored, making survival analysis a suitable approach for parameter estimation. The proposed model uses a deep artificial neural network (ANN) as a non-linear hazard function. Through embedding, high-cardinality categorical features are analysed efficiently. The posterior distribution of the ANN parameters are estimated using a variational Bayes method. The model is evaluated on a time-to-employment data set spanning from 2011 to 2020 provided by the Slovenian public employment service. It is used to determine the employment probability over time for each individual on the record. Similar models could be applied to other questions with multi-dimensional, high-cardinality categorical data including censored records. Such data is often encountered in personal records, for example in medical records.
• Abstract（参考訳）: 失業動態の数学的モデリングは、時間関数として仕事を見つける求職者の確率を予測しようとする。 これは通常、失業記録に情報を使用することによって達成される。 これらの記録は正しく検閲され、生存分析はパラメータ推定に適したアプローチとなる。 提案モデルは,非線形ハザード関数として深層ニューラルネットワーク(ANN)を用いる。 埋め込みにより、高心性カテゴリの特徴を効率的に分析する。 ANNパラメータの後方分布は、変動ベイズ法を用いて推定される。 このモデルは、スロベニア公共雇用サービス(slovenian public employment service)が提供する2011年から2020年までの期間の雇用データに基づいて評価されている。 記録上の個人ごとの雇用確率を経時的に決定するために使用される。 類似したモデルは、検閲された記録を含む多次元、高カーディナリティの分類データを持つ他の質問にも適用できる。 このようなデータは、例えば医療記録など、個人記録にしばしば見受けられる。

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