論文の概要: Robust Spatiotemporal Epidemic Modeling with Integrated Adaptive Outlier Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09380v1
• Date: Sat, 12 Jul 2025 19:23:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:23.06003
• Title: Robust Spatiotemporal Epidemic Modeling with Integrated Adaptive Outlier Detection
• Title（参考訳）: 適応型外乱検出を用いたロバスト時空間エピデミックモデリング
• Authors: Haoming Shi, Shan Yu, Eric C. Chi,
• Abstract要約: 疫病モデルでは、アウトレーヤはパラメータ推定を歪め、公衆衛生上の判断を誤ったものにすることができる。 本稿では、この歪みを軽減するために、ロバストな一般化加法モデル(RST-GAM)を導入する。 アメリカ合衆国における郡レベルのCOVID-19感染データを解析し,RTT-GAMの実用性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5504472850103435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In epidemic modeling, outliers can distort parameter estimation and ultimately lead to misguided public health decisions. Although there are existing robust methods that can mitigate this distortion, the ability to simultaneously detect outliers is equally vital for identifying potential disease hotspots. In this work, we introduce a robust spatiotemporal generalized additive model (RST-GAM) to address this need. We accomplish this with a mean-shift parameter to quantify and adjust for the effects of outliers and rely on adaptive Lasso regularization to model the sparsity of outlying observations. We use univariate polynomial splines and bivariate penalized splines over triangulations to estimate the functional forms and a data-thinning approach for data-adaptive weight construction. We derive a scalable proximal algorithm to estimate model parameters by minimizing a convex negative log-quasi-likelihood function. Our algorithm uses adaptive step-sizes to ensure global convergence of the resulting iterate sequence. We establish error bounds and selection consistency for the estimated parameters and demonstrate our model's effectiveness through numerical studies under various outlier scenarios. Finally, we demonstrate the practical utility of RST-GAM by analyzing county-level COVID-19 infection data in the United States, highlighting its potential to inform public health decision-making.
• Abstract（参考訳）: 疫病モデルでは、アウトレーヤはパラメータ推定を歪め、最終的に公衆衛生上の判断を誤ったものにすることができる。 この歪みを緩和できるロバストな手法は存在するが、アウトリーチを同時に検出する能力は、潜在的な病気のホットスポットを特定する上でも同様に重要である。 本稿では、このニーズに対応するために、頑健な時空間一般化加法モデル(RST-GAM)を導入する。 平均シフトパラメータを用いて、外乱の影響を定量化し、調整し、適応的なラッソ正規化に頼って外乱観測の間隔をモデル化する。 単変量多項式スプラインと二変量ペナル化スプラインを用いて,データ適応重み構築のための関数形式とデータ薄型アプローチを推定する。 凸負対数近似関数を最小化してモデルパラメータを推定するスケーラブルな近似アルゴリズムを導出する。 我々のアルゴリズムは適応的なステップサイズを用いて、結果の反復列のグローバル収束を保証する。 推定パラメータの誤差境界と選択整合性を確立し、様々な外乱シナリオ下での数値的研究を通してモデルの有効性を実証する。 最後に、米国における郡レベルの新型コロナウイルス感染データを分析し、公衆衛生上の意思決定を通知する可能性を明らかにすることにより、RTT-GAMの実用性を実証する。

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