Об анализе, моделировании и прогнозе статистики эпидемии коронавируса в России
В марте 2020 года стало очевидно, что эпидемия коронавируса в России будет иметь достаточно значительные масштабыи продолжительность.Для составления личных планов, или планов небольших учреждений, надо было как-то отвечать в каждый момент времени на простые вопросы: что нас ждет в ближайшее время?На какой фазе эпидемии мы находимся?Когда все это закончится?По сути, стало необходимым строить суждения о динамике эпидемии, рассматривая поступающую официальную статистику об эпидемии, моделируя и прогнозируя поведение этой статистики.Данная работа посвящена методам и результатам такого анализа, моделирования и прогноза.
DE-2020-02-01
1.6 mb
Идентификаторы статьи
-
10.34706/DE-2020-02-01
-
C53 Forecasting and Prediction Methods • Simulation Methods, C15 Statistical Simulation Methods: General
Об авторе
Новые материалы
Тэги
Интернет Лайт
информационная система
цифровые платформы
большие данные
умный город
блокчейн
информационная безопасность
цифровая трансформация
Информационные технологии
ТПФИ
Интернет объектов
криптовалюта
биткоин
Глушков
искусственный интеллект
математическая модель
цифровое пространство
онтологии
индустрия 4.0
экономика связей
АН2
деньги
человеческий капитал
Нейронные сети
Китов
цифровая страна
образование
цифровая платформа
интернет связей
цифровое общество
Комментарии 1
Количество выявленных инфицированных - функция от проделанных тестов (и/или других обследований, которыми выявляют коронавирус).
Соответственно, когда в марте-апреле кол-во тестирований каждый день интенсивно наращивали, пропорционально же увеличивалось кол-во выявленных - и появлялись пугающие крутизной роста графики роста заболеваемости.
А в мае вышли на предел возможностей по диагностированию и соответственно получилось "плато".