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J-GLOBAL ID:202202217251171948   整理番号:22A0859505

平滑遷移自己回帰モデルを用いたアフリカ亜地域におけるCOVID-19発生率のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modelling COVID-19 incidence in the African sub-region using smooth transition autoregressive model
著者 (5件):
資料名:
巻:号:ページ: 961-966  発行年: 2022年 
JST資料番号: W4739A  ISSN: 2363-6211  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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COVID-19発生率と伝達率の予測は,疾病管理政策と限られた資源(特にホットスポット)の配分を知り,また医療施設需要に向けて準備するのに不可欠である。本研究は,アフリカのサブ地域におけるCOVID-19発生の改善された予測のための非線形の円滑な遷移自己回帰(STAR)モデルの能力を実証した。本研究で用いたデータは,2020年2月25日から8月31日までのCOVID-19の新しい症例を毎日確認した。研究の結果は,ロジスティック遷移関数を有する非線形STAR型モデルが,データにおける非線形動力学を適切に捕捉し,線形モデルよりもデータに対してより良い適合を提供することを示した。非線形STAR型モデルは,試料内およびサンプル外発生の両方を予測するための線形自己回帰モデルをさらに凌駕した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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エネルギーに関する技術・経済問題 

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