Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/291855
Заглавие документа: Forecasting cases of children disease by non-invasive forms of pneumococcal infection
Авторы: Sokolova, M. V.
Romanova, O. N.
Kolomiets, N. D.
Bosiakov, S. M.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
Дата публикации: 2022
Издатель: Minsk : BSU
Библиографическое описание источника: Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the XIII Intern. Conf., Minsk, Sept. 6–10, 2022 / Belarusian State University ; eds.: Yu. Kharin [et al.]. – Minsk : BSU, 2022. – Pp. 184-186.
Аннотация: The forecasting of children cases (under 7 years of age) by non-invasive forms of pneumococcal infection was carried out using a mathematical model of time series. A database was used with clinical and epidemiological information about 435 patients hospitalized for 3 years. It is found out that the average number of cases is 12 children per month. The obtained results can be used for medium-term and long-term forecasting of the patient number needing medical care during a calendar year, and also for the organization and planning of a corresponding complex of preventive and therapeutic measures
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/291855
ISBN: 978-985-881-420-5
Финансовая поддержка: The study was supported by State Program of Scientific Research “Convergence” (Instruction No. 1.7.1.4)
Лицензия: info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
Располагается в коллекциях:2022. Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
184-186.pdf254,06 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.