抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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COVID-19の進行中の流行は世界中で広く懸念され,世界中の公衆衛生に深刻な脅威をもたらしている。本論文では,自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデルを用いて,中国の本土におけるCOVID-19の流行傾向を予測した。著者らは,2020年1月20日から6月30日まで,中国の本土における累積症例,累積死亡および累積回復を収集し,そして,データを実験群および試験群に分けた。ARIMAモデルを,実験グループデータと適合させ,そして,最適モデルを,予測分析のために選択した。予測データを試験群と比較した。各省における実際の累積ケース,死亡,回復および予測値の平均相対誤差は,-22.32%-22.66%,-9.52%-0.08%,-8.84%-1.16であり,総合的実験グループおよび試験グループの結果は,フィッティングおよび予測の誤差が小型であり,適合度が良好で,モデルサポートが良好で,流行状況の予測に適切であり,それは,流行状況の防止および制御のための実際的指導的意義を有することを示した。”それは,モデルサポート,そして,それは,流行状況の予測に対して,適切であった。”その適合度”は,適切であり,そして,それは,そのモデルサポートであり,そして,それは,この流行状況の予測に対して,適切であった,そしてそれは,この流行状況の予測に対して,適切であり,そして,それは,この流行状況の予測に対して,適切であった。高光O_LIWは,ARIMAモデルに基づく中国の本土における将来のCOVID-19発生を予測した。C_LIO_LIWは,2020年6月の実際のデータによる以前の発生データに基づくモデルを検証した。政府によって取られたC_LIO_LIは流行性C_LIO_LIの広がりを含み,多重モデルの組み合わせがモデルC_LIのロバスト性を改善する可能性がある。【JST・京大機械翻訳】
