論文の概要: Analysis of ELSA COVID-19 Substudy response rate using machine learning algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00297v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 01:34:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:54.002115
• Title: Analysis of ELSA COVID-19 Substudy response rate using machine learning algorithms
• Title（参考訳）: 機械学習アルゴリズムを用いたELSA COVID-19サブスタディ応答速度の解析
• Authors: Marjan Qazvini,
• Abstract要約: 本研究は,英語のELSA(Longitudinal Study of Ageing) COVID-19 Substudyに焦点をあてる。 我々の目的は、K-nearest neighbors(KNN)、ランダムフォレスト(RF)、AdaBoost、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク(NN)などの機械学習(ML)アルゴリズムを用いて非応答を予測することである。 RFは、精度のバランスとテストの精度で他のモデルより優れており、受信機動作特性曲線(ROC)の下での領域でのロジスティクスのレグレッションも優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: National Statistical Organisations every year spend time and money to collect information through surveys. Some of these surveys include follow-up studies, and usually, some participants due to factors such as death, immigration, change of employment, health, etc, do not participate in future surveys. In this study, we focus on the English Longitudinal Study of Ageing (ELSA) COVID-19 Substudy, which was carried out during the COVID-19 pandemic in two waves. In this substudy, some participants from wave 1 did not participate in wave 2. Our purpose is to predict non-responses using Machine Learning (ML) algorithms such as K-nearest neighbours (KNN), random forest (RF), AdaBoost, logistic regression, neural networks (NN), and support vector classifier (SVC). We find that RF outperforms other models in terms of balanced accuracy, KNN in terms of precision and test accuracy, and logistics regressions in terms of the area under the receiver operating characteristic curve (ROC), i.e. AUC.
• Abstract（参考訳）: 国家統計機関は毎年、調査を通じて情報を集めるために時間とお金を費やしている。 これらの調査には、フォローアップ研究が含まれており、通常は、死亡、移民、雇用の変化、健康などの要因により、将来の調査には参加しない参加者もいる。 本研究は、新型コロナウイルスのパンデミックの2つの波で実施された英語のELSA(Longitudinal Study of Ageing) COVID-19 Substudyに焦点を当てた。 このサブスタディでは、ウェーブ1の参加者の一部がウェーブ2に参加しなかった。 我々の目的は、K-nearest neighbors(KNN)、ランダムフォレスト(RF)、AdaBoost(AdaBoost)、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク(NN)、サポートベクトル分類器(SVC)などの機械学習(ML)アルゴリズムを用いて非応答を予測することである。 RFは、精度のバランスやテスト精度の点で他のモデルよりも優れており、受信特性曲線(ROC)の下の領域、すなわちAUCではロジスティクスレグレッションレグレッションが優れていることが判明した。

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