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。

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