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
умный город
криптовалюта
человеческий капитал
интернет связей
индустрия 4.0
Интернет Лайт
математическая модель
цифровое пространство
Нейронные сети
информационная система
блокчейн
информационная безопасность
искусственный интеллект
большие данные
цифровая страна
цифровые платформы
Китов
цифровая трансформация
цифровое общество
ТПФИ
биткоин
деньги
экономика связей
образование
цифровая платформа
Глушков
онтологии
АН2
Информационные технологии
Интернет объектов
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".