Μοντελοποίηση των ρυθμών πρόωρης θνησιμότητας από χρόνιες παθήσεις στην Ευρώπη και μελέτη συσχετίσεων, ταξινόμησης και αιτιότητας κατά Granger
Creators: name: Παπαγεωργίου Βασίλειος Εμμανουήλ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Γραμμική ανάλυση χρονοσειρών
Ομαδοποίηση Fuzzy K-means
Αιτιότητα κατά Granger
Linear timeseries analysis
Fuzzy K-means clustering
Granger Causality

description: Ένα από τα σημαντικότερα στατιστικά στοιχεία που μπορεί να μας βοηθήσει να αντιληφθούμε τις συνθήκες υγείας που επικρατούν στις χώρες της Ευρωπαϊκής Ένωσης και γενικότερα της Ευρώπης, είναι τα ποσοστά πρόωρης (κάτω των 65 ετών) θνησιμότητας από χρόνιες παθήσεις στις χώρες αυτές. Στόχος μας στην παρούσα διπλωματική εργασία είναι η μοντελοποίηση και η διερεύνηση των ιδιοτήτων – μοτίβων που χαρακτηρίζουν τα ποσοστά αυτά, προσπαθώντας να προσδιορίσουμε αλλά και να δώσουμε τη διαισθητική ερμηνεία των εξαγόμενων αποτελεσμάτων της ανάλυσης μας. Στην παρούσα εργασία, μελετήθηκαν τα ποσοστά από 31 χώρες της Ευρώπης, τα οποία αντλήθηκαν από την ανοικτή βάση δεδομένων της Eurostat. Κατά τη διάρκεια της ανάλυσής μας, προτάθηκαν γραμμικά μοντέλα χρονοσειρών ARIMA για τις 19 από τις 31 χρονοσειρές σύμφωνα με πληθώρα κριτηρίων όπως τα κριτήρια Portmanteau, AIC, NRMSE κ.α. Στη συνέχεια, για τις 5 από τις 14 χρονοσειρές που δεν ήταν ικανοποιητική η προσαρμογή μοντέλου ARIMA, προτάθηκαν μοντέλα SETAR τα οποία κρίθηκαν ικανοποιητικά με βάση τα κριτήρια AIC, NRMSE και την τυπική απόκλιση των υπολοίπων. Ακόμη, οι χρονοσειρές αυτές ομαδοποιήθηκαν σε 6 διαφορετικές υποομάδες σύμφωνα με τους αλγορίθμους K – means και Fuzzy K – means, εξετάστηκε η εντός των υποομάδων ομοιογένεια μέσω της απόκλισης Jensen – Shannon, ενώ δόθηκε και η διαισθητική ερμηνεία των αποτελεσμάτων αυτών, βασισμένη σε μελέτες που αφορούσαν τη διαφοροποίηση των συνηθειών των κατοίκων της Ευρώπης με βάση τη θέση της εκάστοτε χώρας στο χάρτη, διατροφικούς, κοινωνικοπολιτικούς και περιβαλλοντικούς παράγοντες. Στη συνέχεια, διερευνήθηκαν οι σχέσεις διασυσχέτισης και αιτιότητας μεταξύ των χρονοσειρών των επιπέδων θνησιμότητας, εξετάζοντας όμως τη δυναμική και όχι την τάση των χρονοσειρών. Για τη διερεύνηση των διασυσχετίσεων χρησιμοποιήθηκαν μέτρα όπως ο συντελεστής Spearman για μονότονες συσχετίσεις, η συσχέτιση απόστασης για γραμμικές και μη σχέσεις, καθώς και η συνάρτηση διασυσχέτισης για τις διάφορες υστερήσεις. Το στοιχείο της αιτιότητας ελέγχθηκε μέσω παραμετρικού ελέγχου για την ύπαρξη Granger αιτιότητας εξετάζοντας και τα 465 ζεύγη χρονοσειρών, που πρόκυψαν από τις 31 χρονοσειρές. Τόσο οι δείκτες διασυσχέτισης, όσο ο έλεγχος της αιτιότητας κατά Granger, ανέδειξαν δεκάδες στατιστικά σημαντικές σχέσεις στη δυναμική των χρονοσειρών, δίνοντάς μας τη δυνατότητα πληρέστερης κατανόησης των σχέσεων που διέπουν το βιοτικό επίπεδο των χωρών της Ευρώπης. Τέλος, θέλοντας να προσδιορίσουμε τη συμπεριφορά των επιπέδων θνησιμότητας συνολικά, μελετήθηκε η χρονοσειρά της Ευρώπης, τα επίπεδα της οποίας αντιπροσωπεύουν τη μέση συμπεριφορά της πρόωρης θνησιμότητας των 31 χωρών. Εξετάστηκαν οι σχέσεις διασυσχέτισης και αιτιότητας ενώ παράλληλα υποδείξαμε, βασισμένοι στα ομόφωνα αποτελέσματα δύο κριτηρίων, τη χώρα που προσομοιώνει καλύτερα τα μέσα επίπεδα θνησιμότητας, και μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως αντιπροσωπευτικό υπόδειγμα μεταγενέστερης πρόβλεψης αυτών
description: One of the most important statistics that is helpful in understanding the health conditions prevailing in the countries of the European Union and in Europe in general, is the rates of premature (under 65 years) mortality from chronic diseases in these countries. Our target was to model and investigate the different properties - patterns that characterize these rates, trying to determine and give an intuitive interpretation of the extracted results of our analysis. In the present study, the mortality rates from 31 European countries, which were drawn from the open Eurostat database, were extensively studied and utilized to reveal the crucial characteristics. During our analysis, linear ARIMA time series models were proposed for 19 of the 31 time series according to a variety of statistical criteria such as the Portmanteau, AIC, NRMSE and other indicators. Furthermore, for 5 out of 14 time series where the fitting of ARIMA models was not sufficient, SETAR models were proposed which were deemed satisfactory based on the AIC, NRMSE criteria and the standard deviation of the produced residuals. In addition, these time series were grouped into 6 different subgroups according to the K – means and Fuzzy K – means algorithms while the homogeneity within the subgroups was examined through the Jensen - Shannon deviation. The intuitive interpretation of these results was given based on studies concerning the differentiation of the habits of Europe’s citizens based on the position of each country on the map, nutritional, socio-political and environmental factors. Simultaneously, the correlation and causality relationships that may have existed between the examined time series of premature mortality rates were investigated by examining the dynamics rather than the trends of time series. Measures such as the Spearman coefficient for monotonic correlations, the distance correlation for linear and non-linear relationships, and the cross – correlation function for the various lags were used to investigate the underlying correlations. The element of causality was checked through a parametric statistical test, aiming to disclose the existence of Granger causality by examining all 465 pairs of time series which emerged from the 31 time series used for our analysis. Both correlation indices and Granger causality tests, highlighted many of statistically significant relationships in time series dynamics, enabling us to better understand the relationships that govern the standard of living in European countries. Finally, in order to determine the behavior of mortality rates as a whole, a new time series, the time series of mean rates in Europe was constructed, the observations of which represent the average behavior of premature mortality of the 31 countries. The existence of correlation and causality between this time series and the other 31 were examined while at the same time we highlighted, based on the unanimous results of two statistical criteria, the country that best simulates the average mortality rates and can be used as a representative for their subsequent prediction