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