有限混合モデルの変化予兆検知とCOVID-19の感染爆発検知への応用

福田 健一郎

（指導教員：山西 健司 教授／ 数理情報第6研究室）

研究概要

微分的MDL変化統計量による変化予兆検知を有限混合モデルへ拡張するとともに，変化検知と同時に変化の原因を説明するアルゴリズムを提案した．実際にCOVID-19の時系列データに適用し，感染爆発検知に加えその原因の説明，ロックダウンの効果測定等を行った．

日本の時系列データに適用した感染爆発検知の様子

卒論の感想

研究を行う上での心構えから論文の執筆まで，卒業研究を通して多くのことを学ぶことができました．お世話になった先生方，研究室の皆様に深く感謝申し上げます．