講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-10-18 13:30
PoP:予測値を用いた予測 廣瀬英雄・作村建紀・○小柳祐貴(九工大) R2013-64 |
抄録 |
(和) |
時間とともに増加していく感染症の患者数や機器の故障数などが観測されている途中で最終的な総数を予測したい.これには,打ち切り時間を考慮した統計的推定法(尤度原理の利用),微分方程式を利用した決定論的方法(SIRモデルやロジスティック分布)などさまざまな方法が提案されている.時刻$T$までの観測値
をもとにした時点での最終予測値は$T$の関数(トレンド)になる.このトレンドを用いることによって再度最終値を予測する方法について考察する.同じデータを使っているので予測精度は上がらないことが推測されるが,複数の予測方法によって得られたトレンドを利用して予測精度を上げることについて考察する.ここではSARSの場合について検討した結果を述べる. |
(英) |
In observing the widely spread of patients caused by infectious diseases or the increase of the number of failures of equipments, it is crucial to predict the final number of infected patients or failures at earlier stages. To estimate the number of infected patients, the SIR model is commonly used even when the size of observed data is small. Other methods, such as the ordinary differential equation model, statistical truncated model are also useful to estimate the number of infected patients. These methods are also applicable to the increase of the number of failures.
The predicted value for the final number of patients using data until time T becomes a function (trend) of T. We here consider the use of this trend again to predict the final number of patients.
It seems that the prediction accuracy will not be increased by this method because we use the same data.
However, we may expect the better predicted values if we apply the multiple methodologies to the same data. In this paper, we show this by applying the results of the SARS case using the proposed method. |
キーワード |
(和) |
PoP / パンデミック / SIRモデル / 微分方程式モデル / 統計的打ち切りモデル / 一般化ロジスティック分布 / BBS法 / |
(英) |
PoP / Pandemic / SIR model / ordinary differential equation model / statistical truncated model / generalized logistic distribution / BBS method / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 249, R2013-64, pp. 1-6, 2013年10月. |
資料番号 |
R2013-64 |
発行日 |
2013-10-11 (R) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
R2013-64 |