[Published online Journal of Computer Chemistry, Japan Vol.20, A42-A49, by J-STAGE]
<Title:> Support Vector Machineを用いた国内の新型コロナウイルス(COVID-19)死亡率の分析
<Author(s):> 田辺 和俊, 鈴木 孝弘
<Corresponding author E-Mill:> kazutoshitanabe(at)jcom.home.ne.jp
<Abstract:> 全世界に蔓延している新型コロナウイルス(COVID-19)の日本における死亡要因を探るために，都道府県別の死亡率を目的変数とし，生活や健康，社会経済的要因など各種の指標を説明変数として重回帰分析による実証研究を試みた.目的変数と説明変数との非線形関係に対処するためにSupport Vector Machineを適用し，感度分析により要因を探索した.その結果，死亡率を上げる危険要因として生活保護，都市化，貧困率，サービス業，性比の5種，死亡率を下げる防御要因として単独世帯，食事，睡眠の3要因，併せて計8種の要因が得られた.特に，いわゆる「三密」に関連する都市化，サービス業，単独世帯の3要因の寄与がもっとも大きいこと，次いで貧困層の実態を反映する生活保護と貧困率の寄与が大きいことなど，新型コロナウイルスの予防対策に関して新規かつ有用な知見が得られた.
<Keywords:> COVID-19 Mortality, Socio-economic Factor, Support Vector Machine
<URL:> https://www.jstage.jst.go.jp/article/jccj/20/2/20_2020-0030/_article/-char/ja/
<Title:> Support Vector Machineを用いた国内の新型コロナウイルス(COVID-19)死亡率の分析
<Author(s):> 田辺 和俊, 鈴木 孝弘
<Corresponding author E-Mill:> kazutoshitanabe(at)jcom.home.ne.jp
<Abstract:> 全世界に蔓延している新型コロナウイルス(COVID-19)の日本における死亡要因を探るために，都道府県別の死亡率を目的変数とし，生活や健康，社会経済的要因など各種の指標を説明変数として重回帰分析による実証研究を試みた.目的変数と説明変数との非線形関係に対処するためにSupport Vector Machineを適用し，感度分析により要因を探索した.その結果，死亡率を上げる危険要因として生活保護，都市化，貧困率，サービス業，性比の5種，死亡率を下げる防御要因として単独世帯，食事，睡眠の3要因，併せて計8種の要因が得られた.特に，いわゆる「三密」に関連する都市化，サービス業，単独世帯の3要因の寄与がもっとも大きいこと，次いで貧困層の実態を反映する生活保護と貧困率の寄与が大きいことなど，新型コロナウイルスの予防対策に関して新規かつ有用な知見が得られた.
<Keywords:> COVID-19 Mortality, Socio-economic Factor, Support Vector Machine
<URL:> https://www.jstage.jst.go.jp/article/jccj/20/2/20_2020-0030/_article/-char/ja/
