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J-GLOBAL ID：202002237949041053   整理番号：20A2133098

パキスタンにおける今月のCOVID-19予測の統計的解析【JST・京大機械翻訳】

Statistical analysis of forecasting COVID-19 for upcoming month in Pakistan

著者 (5件)： Yousaf Muhammad (Department of Statistics, Quaid-i-Azam University Islamabad 45320, Pakistan) ,  Zahir Samiha (Department of Statistics, Quaid-i-Azam University Islamabad 45320, Pakistan) ,  Riaz Muhammad (Department of Statistics, Quaid-i-Azam University Islamabad 45320, Pakistan) ,  Hussain Sardar Muhammad (Department of Mathematical Sciences, Balochistan University of Information Technology, Engineering and Management Sciences (BUITEMS), Quetta 87300, Pakistan) ,  Shah Kamal (Department of Mathematics, University of Malakand, Chakdara Dir (L), KPK, Pakistan)
資料名： Chaos, Solitons & Fractals  (Chaos, Solitons & Fractals)
巻： 138  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0310A  ISSN： 0960-0779  CODEN： CSFOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,国立健康研究所(NIH)-Islamabadから得たデータを基に分析を行い,COVID-19予測事例と,自己回帰統合移動平均モデル(ARIMA)を用いたパキスタンにおける死亡と回収の数を予測した。適合した予測モデルは,パキスタンにおける確認された事例,死亡および回復の数における高い指数関数的成長を明らかにした。著者らのモデル予測に基づいて,確認された事例の数は,2020年5月末(5681から33079年)までの事例の数に対して,2.7倍,95%の予測間隔によって増加するであろう。500の死亡,95%の予測間隔(168から885)までがあり,回収率の8倍増加,予測間隔=95%(2391から16126)があった。COVID-19の予測結果はパキスタンの5月で警報している。健康公式と政府は,適切な治療またはワクチンが開発されるまで,更なる広がりからパンデミックを制御するために新しい戦略を採用するべきである。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 指数関数 ,  *死 ,  ワクチン ,  パキスタン・イスラム共和国 ,  回収率 ,  予測モデル ,  モデル予測 ,  自己回帰和分移動平均モデル ,  モデル
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  汎発流行性 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： COVID-19パンデミック ,  確認された症例 ,  死 ,  回復 ,  予測 ,  ARIMA

分類 (2件)： 対流圏・成層圏の地球化学  (DD01020P) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： パキスタン ,  予測 ,  統計的解析