論文の概要: A Comparative Analysis of Wealth Index Predictions in Africa between three Multi-Source Inference Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01631v2
- Date: Wed, 4 Sep 2024 18:03:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 01:49:25.766797
- Title: A Comparative Analysis of Wealth Index Predictions in Africa between three Multi-Source Inference Models
- Title(参考訳): 3つのマルチソース推論モデルによるアフリカにおけるウェルス指数予測の比較分析
- Authors: Márton Karsai, János Kertész, Lisette Espín-Noboa,
- Abstract要約: 我々は,Chi et al. (2022) が推定するRelative Wealth Index (RWI) とLee and Braithwaite (2022) とEsp'in-Noboa et al. (2023) が推定するInternational Wealth Index (IWI) を比較した。
以上の結果から,Chi et al. と Esp'in-Noboa et al. の予測は,トレーニングセットの異なる時間枠による差が予想される一般GDPの傾向と一致していることがわかった。しかし,Lee と Braithwaite の予測は,モデルの有効性に関する潜在的な問題として,大きく変化している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.02730969268472861
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Poverty map inference is a critical area of research, with growing interest in both traditional and modern techniques, ranging from regression models to convolutional neural networks applied to tabular data, images, and networks. Despite extensive focus on the validation of training phases, the scrutiny of final predictions remains limited. Here, we compare the Relative Wealth Index (RWI) inferred by Chi et al. (2022) with the International Wealth Index (IWI) inferred by Lee and Braithwaite (2022) and Esp\'in-Noboa et al. (2023) across six Sub-Saharan African countries. Our analysis focuses on identifying trends and discrepancies in wealth predictions over time. Our results show that the predictions by Chi et al. and Esp\'in-Noboa et al. align with general GDP trends, with differences expected due to the distinct time-frames of the training sets. However, predictions by Lee and Braithwaite diverge significantly, indicating potential issues with the validity of the model. These discrepancies highlight the need for policymakers and stakeholders in Africa to rigorously audit models that predict wealth, especially those used for decision-making on the ground. These and other techniques require continuous verification and refinement to enhance their reliability and ensure that poverty alleviation strategies are well-founded.
- Abstract(参考訳): 貧困マップ推論は、回帰モデルから、表のデータ、画像、ネットワークに適用される畳み込みニューラルネットワークまで、伝統的な技術と現代的な技術の両方に関心を抱く研究領域である。
トレーニングフェーズの検証に重点を置いているにもかかわらず、最終的な予測の精査は依然として限られている。
ここでは,Chi et al (2022) が推定するRelative Wealth Index (RWI) とLee and Braithwaite (2022) とEsp\in-Noboa et al (2023) が推定するInternational Wealth Index (IWI) を比較した。
我々の分析は、時間とともに富の予測の傾向と相違点を特定することに焦点を当てている。
以上の結果から,Chi et al と Esp\in-Noboa et al の予測は,トレーニングセットの異なる時間枠による差が期待される一般GDPの傾向と一致していることがわかった。
しかし、Lee と Braithwaite の予測は大きく分岐し、モデルの妥当性に潜在的な問題が示唆された。
アフリカの政策立案者や利害関係者が、富、特に地上での意思決定に使用されるモデルを厳格に監査する必要性を浮き彫りにしている。
これらの技術は、信頼性を高め、貧困緩和戦略が十分に確立されていることを保証するために、継続的な検証と改善を必要とします。
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