論文の概要: Socio-Economic Deprivation Analysis: Diffusion Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09830v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 14:34:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 15:29:29.781461
• Title: Socio-Economic Deprivation Analysis: Diffusion Maps
• Title（参考訳）: 社会・経済デプリベーション分析:拡散マップ
• Authors: June Moh Goo
• Abstract要約: 本報告では, 人口統計データを用いて, 市内で最も被害の少ない地域の位置を推定するモデルを提案する。 我々は次元の減少とパターンの発見に新しいアルゴリズムを用いる:拡散マップ。 最も取り除かれた地域は52か所あり、モデルと比較すると38か所が正しく識別されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report proposes a model to predict the location of the most deprived areas in a city using data from the census. A census data is very high dimensional and needs to be simplified. We use a novel algorithm to reduce dimensionality and find patterns: The diffusion map. Features are defined by eigenvectors of the Laplacian matrix that defines the diffusion map. Eigenvectors corresponding to the smallest eigenvalues indicate specific population features. Previous work has found qualitatively that the second most important dimension for describing the census data in Bristol is linked to deprivation. In this report, we analyse how good this dimension is as a model for predicting deprivation by comparing with the recognised measures. The Pearson correlation coefficient was found to be over 0.7. The top 10 per cent of deprived areas in the UK which also locate in Bristol are extracted to test the accuracy of the model. There are 52 most deprived areas, and 38 areas are correctly identified by comparing to the model. The influence of scores of IMD domains that do not correlate with the models, Eigenvector 2 entries of non-deprived OAs and orthogonality of Eigenvectors cause the model to fail the prediction of 14 deprived areas. However, overall, the model shows a high performance to predict the future deprivation of overall areas where the project considers. This project is expected to support the government to allocate resources and funding.
• Abstract（参考訳）: 本報告では, 人口統計データを用いて, 都市で最も被害の少ない地域の位置を推定するモデルを提案する。 国勢調査データは極めて高次元であり、単純化する必要がある。 我々は次元の減少とパターンの発見に新しいアルゴリズムを用いる:拡散マップ。 特徴は拡散写像を定義するラプラシアン行列の固有ベクトルによって定義される。 最小の固有値に対応する固有ベクトルは、特定の集団の特徴を示す。 以前の研究では、ブリストルの国勢調査データを記述する上で2番目に重要な次元が剥奪と結びついていることが定性的に判明した。 本報告では,この次元がいかに良好であるかを,認識された指標との比較により推定するモデルとして分析する。 ピアソン相関係数は0.7以上であった。 このモデルの精度をテストするために、ブリストルにも立地するイギリスにおける不足地域の上位10%を抽出した。 52の領域が不足しており、38の領域がモデルと比較して正確に識別されている。 モデルと相関しないIMD領域のスコアの影響、非欠落OAの固有ベクトル2エントリ、および固有ベクトルの直交性は、モデルを14個の欠落領域の予測に失敗させる。 しかし、全体としては、プロジェクトが考慮する全体領域の将来の損失を予測するための高いパフォーマンスを示している。 このプロジェクトは、政府が資源と資金の割り当てをサポートすることが期待されている。

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