Halandósági mintázatok feltárása Heligman-Pollard halandósági függvények segítségével

A cikkben bemutatunk egy módszert országok (vagy egyéb kockázatközösségek) halandósági mintázataik alapján történő csoportosítására (klaszterezésére). A bemutatandó módszer a görbék klaszterezésén alapul, ami viszonylag új területnek számít az adatelemzésben. A halandósági elemzésekben többféle görbe is előfordul, gondolhatunk itt a túlélési görbékre, az intenzitási görbékre, de akár a halálozási valószínűséget leíró görbékre is. A cikkben a Gompertz-Makeham törvény esetén a túlélési görbéket használtuk, a Heligman-Pollard törvény esetén pedig az esély (odds) görbét. Mindkét megközelítés alkalmas volt arra, hogy az országokat értelmezhető csoportokba sorolja, a Heligman-Pollard törvény esetén még azonos várható élettartam mellett is el tudtuk különíteni a férfi és női adatokat. A cikkben numerikus elemzést is végeztünk európai országok adatait felhasználva. A kapott csoportközepeket az országcsoportokra jellemző halandósági mintáknak is tekinthetjük

Mixed integer linear programming formulation for K-means clustering problem

The minimum sum-of-squares clusering is the most widely used clustering method. The minimum sum-of-squares clustering is usually solved by the heuristic KMEANS algorithm, which converges to a local optimum. A lot of effort has been made to solve such kind of problems, but a mixed integer linear programming formulation (MILP) is still missing. In this paper, we formulate MILP models. The advantage of MILP formulation is that users can extend the original problem with arbitrary linear constraints. We also present numerical results, we solve these models up to sample size of 150

Klaszterelemzési eljárások halandósági adatokra

A halandósági adatok elemzése nagy múltra tekint vissza a matematikai statisztikában. Több módszer is ismert, melyekkel elemezni vagy tesztelni lehet két vagy több sokaság túlélési valószínűségének azonosságát. A kockázatközösségek halandósági szempontból való homogén csoportokba sorolására azonban kevesebb figyelem jut. A tanulmány több eljárást is bemutat a halandósági adatok klaszterezésére. A szerzők az eljárásokat valós adatokon is tesztelik és értékelik