Anomália-detekciós eljárások összehasonlítása mortalitási idősorokon

Abstract

A járványkezelés és közegészségügyi hatásvizsgálatok kiemelt fontosságú mutatószáma a többlethalálozás. Ennek oka, hogy ez egy olyan kimeneti mérőszám, amin lemérhetjük az intézkedés vagy járvány potenciális hatását. A kutatás során négy eltérő anomália-detekciós eljárást hasonlítottam össze különböző szempontok szerint. Az anomáliák vizsgálatának relevanciája a többlethalálozási elemzések tárgyterületén abból fakad, hogy a halálozási számokban jelentős ingadozások figyelhetők meg a nyári hőhullámok alatt, valamint a téli influenza-szezonban, amiknek bekövetkezése és mértéke szabálytalan mintázatot követ. A mortalitás elemzésére rendkívül nagy mennyiségű adat áll rendelkezésre. Ezek az algoritmusok lehetővé teszik, hogy az adattömegből viszonylag rövid idő alatt releváns információt nyerjünk ki az anomáliákra vonatkozóan. A tanulmány fő témája a k-NN, LOF, izolációs erdő, valamint Seasonal-Hybrid ESD algoritmusok összehasonlítása volt. A kutatás során megállapítottam, hogy ezeknek az algoritmusoknak a különböző típusú anomáliákra való érzékenysége és számításigénye is rendkívül heterogén. Az eredmények részletesen bemutatják, melyik eljárás milyen jellegű anomáliák észlelésében volt hatékony.