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