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J-GLOBAL ID：202202241776044931   整理番号：22A0417039

COVID-19事例に対する旅行行動の影響を理解するための多重回帰モデル分析の利用【JST・京大機械翻訳】

Using Multiple Regression Model Analysis to Understand the Impact of Travel Behaviors on COVID-19 Cases

著者 (2件)： Kakar Khalil Ahmad (Transportation Division, Civil Engineering Department, National Institute of Technology, Warangal, India) ,  Prasad C. S. R. K. (Transportation Division, Civil Engineering Department, National Institute of Technology, Warangal, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1404  ページ： 555-566  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 武漢市は,中国の政治的,文化的,財政的および教育的センターとして認可されている。2019年12月12日に,健康委員会は新規コロナウイルスの最初の症例を宣言した。COVID-19は,人間旅行を通して200か国に急速に広がった。インドの人々もこの流行感染を経験している。本研究は,インドにおけるCOVID-19発生と旅行行動の間の関係を調べることを目的とする。データは,厚生労働省(合計1130のサンプルがインド州から収集されている)を通して収集した。情報は,患者の社会経済的特性(年齢,性別)と旅行履歴を含む。多重線形回帰モデル(MRM)を適用して,COVID-19発生と旅行行動の間の関係を評価した。従属変数および患者の性別,国際的および国内旅行履歴として考慮したCOVID-19症例は独立変数として説明された。国内と国際旅行の増加により,COVID-19ケースを増加できた。したがって,COVID-19発生と旅行行動の間には強い関係がある。さらに,本研究は,性別,年齢群,および旅行記録との関連に関して,インド州の既存の感染者をレビューした。最後に,研究は,自己隔離と旅行制限が,長期COVID-19危機を制限または低減するための実行可能な代替案であると結論づけられた。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  *旅行 ,  インド ,  *回帰モデル ,  厚生労働省
準シソーラス用語： 独立変数 ,  社会経済 ,  多重回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： COVID-19 ,  旅行行動 ,  回帰モデル

分類 (1件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J)

タイトルに関連する用語 (6件)： COVID-19 ,  旅行 ,  行動 ,  理解 ,  多重回帰モデル ,  分析