論文の概要: Solve the Refugee Crisis with Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20235v1
- Date: Sat, 13 Jul 2024 05:37:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 00:56:24.466541
- Title: Solve the Refugee Crisis with Data
- Title(参考訳): データによる難民危機の解決
- Authors: Yunfei Liu,
- Abstract要約: 最初はロジスティック回帰モデルを構築したが,データポイントが限られていたため,予測精度は準最適であった。
我々はグレー理論を取り入れ、科学的に健全で合理的な予測を提供するゲーリー・ヴァーフルストモデルを開発した。
難民割当て方式の定式化には, 当初は因子分析法を用いたが, 主観的すぎること, 厳密な検証方法が欠如していることが判明した。
このモデルは広範囲な検証と整合性チェックを行い、効果的で科学的に避難場所を割り当てるスキームを生み出した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.84852576248587
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we addressed the refugee crisis through two main models. For predicting the ultimate number of refugees, we first established a Logistic Regression Model, but due to the limited data points, its prediction accuracy was suboptimal. Consequently, we incorporated Gray Theory to develop the Gary Verhulst Model, which provided scientifically sound and reasonable predictions. Statistical tests comparing both models highlighted the superiority of the Gary Verhulst Model. For formulating refugee allocation schemes, we initially used the Factor Analysis Method but found it too subjective and lacking in rigorous validation measures. We then developed a Refugee Allocation Model based on the Analytic Hierarchy Process (AHP), which absorbed the advantages of the former method. This model underwent extensive validation and passed consistency checks, resulting in an effective and scientific refugee allocation scheme. We also compared our model with the current allocation schemes and proposed improvements. Finally, we discussed the advantages and disadvantages of our models, their applicability, and scalability. Sensitivity analysis was conducted, and directions for future model improvements were identified.
- Abstract(参考訳): 本研究では,2つのモデルを用いて難民危機に対処した。
難民の究極の数を予測するために,最初にロジスティック回帰モデルを構築したが,限られたデータポイントのため,その予測精度は準最適であった。
その結果、Gary Verhulst Modelの開発にグレー理論を取り入れ、科学的に健全で合理的な予測を提供した。
両方のモデルを比較した統計的テストでは、ゲーリー・バーフルスト・モデルの方が優れていることが強調された。
難民割当て方式の定式化には, 当初は因子分析法を用いたが, 主観的すぎること, 厳密な検証方法が欠如していることが判明した。
そこで我々は,AHP(Analytic Hierarchy Process)に基づくRefugee Allocation Modelを開発し,従来の手法の利点を吸収した。
このモデルは広範囲な検証と整合性チェックを行い、効果的で科学的に避難場所を割り当てるスキームを生み出した。
また、我々のモデルと現在のアロケーションスキームを比較し、改善を提案する。
最後に、モデルの長所と短所、適用性、拡張性について論じました。
感度分析を行い,今後のモデル改善に向けた方向性を明らかにした。
関連論文リスト
- On conditional diffusion models for PDE simulations [53.01911265639582]
スパース観測の予測と同化のためのスコアベース拡散モデルについて検討した。
本稿では,予測性能を大幅に向上させる自動回帰サンプリング手法を提案する。
また,条件付きスコアベースモデルに対する新たなトレーニング戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T18:31:04Z) - Inference at the data's edge: Gaussian processes for modeling and inference under model-dependency, poor overlap, and extrapolation [0.0]
ガウス過程 (GP) はフレキシブルな非線形回帰法である。
これは、予測された(非現実的な)値に対する不確実性を扱うための原則化されたアプローチを提供する。
これは外挿または弱い重なり合いの条件下では特に有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T05:09:50Z) - Towards Learning Stochastic Population Models by Gradient Descent [0.0]
パラメータと構造を同時に推定することで,最適化手法に大きな課題が生じることを示す。
モデルの正確な推定を実証するが、擬似的、解釈可能なモデルの推論を強制することは、難易度を劇的に高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T14:38:58Z) - Source-Free Unsupervised Domain Adaptation with Hypothesis Consolidation
of Prediction Rationale [53.152460508207184]
Source-Free Unsupervised Domain Adaptation (SFUDA)は、モデルがターゲットのドメインラベルやソースドメインデータにアクセスせずに新しいドメインに適応する必要がある、という課題である。
本稿では,各サンプルについて複数の予測仮説を考察し,各仮説の背景にある理論的根拠について考察する。
最適性能を達成するために,モデル事前適応,仮説統合,半教師付き学習という3段階の適応プロセスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T05:53:22Z) - Stability of clinical prediction models developed using statistical or
machine learning methods [0.5482532589225552]
臨床予測モデルは、複数の予測器の値に基づいて、個人の特定の健康結果のリスクを推定する。
多くのモデルは、モデルとその予測(推定リスク)の不安定性につながる小さなデータセットを使用して開発されている。
モデルの推定リスクの不安定性は、しばしばかなりのものであり、新しいデータにおける予測の誤校正として現れます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T11:55:28Z) - Query-Efficient Black-box Adversarial Attacks Guided by a Transfer-based
Prior [50.393092185611536]
対象モデルの勾配にアクセスできることなく、敵が敵の例を作らなければならないブラックボックスの敵設定を考える。
従来の手法では、代用ホワイトボックスモデルの転送勾配を用いたり、モデルクエリのフィードバックに基づいて真の勾配を近似しようとした。
偏りサンプリングと勾配平均化に基づく2つの事前誘導型ランダム勾配フリー(PRGF)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-13T04:06:27Z) - The Lifecycle of a Statistical Model: Model Failure Detection,
Identification, and Refitting [26.351782287953267]
モデル性能が低下し始めた共変量空間(サブポピュレーション)の領域を検出し同定するためのツールと理論を開発した。
実世界の3つのデータセットを用いて実験結果を示す。
我々はこれらの実験結果を補足し、我々の手法が異常なサブ集団の回復に最適であることを示す理論で補足する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T22:02:31Z) - Model-agnostic bias mitigation methods with regressor distribution
control for Wasserstein-based fairness metrics [0.6509758931804478]
より公平な回帰分布を持つ後処理モデルの構築に基づくバイアス緩和手法を提案する。
提案手法は低次元空間において最適化を行い,コストのかかるモデル再訓練を回避する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-19T17:31:22Z) - Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time
Predictions in Future [73.03458424369657]
公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。
過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。
我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T14:48:20Z) - Regression Bugs Are In Your Model! Measuring, Reducing and Analyzing
Regressions In NLP Model Updates [68.09049111171862]
この研究は、NLPモデル更新における回帰エラーの定量化、低減、分析に重点を置いている。
回帰フリーモデル更新を制約付き最適化問題に定式化する。
モデルアンサンブルが回帰を減らす方法を実証的に分析します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T03:33:00Z) - VAE-LIME: Deep Generative Model Based Approach for Local Data-Driven
Model Interpretability Applied to the Ironmaking Industry [70.10343492784465]
モデル予測だけでなく、その解釈可能性も、プロセスエンジニアに公開する必要があります。
LIMEに基づくモデルに依存しない局所的解釈可能性ソリューションが最近出現し、元の手法が改良された。
本稿では, 燃焼炉で生成する高温金属の温度を推定するデータ駆動型モデルの局所的解釈可能性に関する新しいアプローチ, VAE-LIMEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-15T07:07:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。