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J-GLOBAL ID：202002217654725251   整理番号：20A2783441

線形回帰モデルによる2019-nCoV流行の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of 2019-nCoV Epidemic by Linear Regression Model

著者 (1件)： Hong Ziye (School of Aeronautics and Astronautics, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, People’s Republic of China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ISAIMS 2020  ページ： 1-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 線形回帰モデルは有用な予測ツールである。本論文では,線形回帰モデルを用いて,2019年に新規コロナウイルス(2019-nCov)発生の死亡を分析,予測した。さらに,より正確な流行予測モデルを得るために,改良線形回帰法を提案した。本論文では,データを予測するために1つのパラメータを使用した。したがって,更なる研究において,より正確な予測を実施するためにより多くの因子を加えた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *回帰分析 ,  *予測 ,  *コロナウイルス科 ,  *回帰モデル
準シソーラス用語： *線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 2019n-CoV ,  線形回帰モデル

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 線形回帰モデル ,  2019-nCoV ,  流行 ,  予測