Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/253938
Title: Статистическое прогнозирование динамики эпидемиологических показателей заболеваемости COVID-19 в Республике Беларусь
Other Titles: Statistical forecasting of the dynamics of epidemiological indicators for COVID-19 incidence in the Republic of Belarus / Yu. S. Kharin, V. A. Valoshka, O. V. Dernakova, V. I. Malugin, A. Yu. Kharin
Authors: Харин, Ю. С.
Волошко, В. А.
Дернакова, О. В.
Малюгин, В. И.
Харин, А. Ю.
Keywords: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Issue Date: 2020
Publisher: Минск : БГУ
Citation: Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика = Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. - 2020. - № 3. - С. 36-50
Abstract: Рассматривается актуальная задача статистического прогнозирования динамики основных эпидемиологических показателей пандемии COVID-19 в Республике Беларусь на базе наблюдаемых временных рядов. Для решения этой задачи предлагаются пять методов: метод прогнозирования на основе «скользящих трендов»; локально-медианный метод прогнозирования; метод прогнозирования на основе дискретных временных рядов; метод прогнозирования на основе векторной эконометрической модели коррекции ошибок; метод последовательного статистического анализа. Разработаны алгоритмы вычисления точечных и интервальных прогнозов для ключевых эпидемиологических показателей. Представлены численные результаты компьютерного прогнозирования на примере Республики Беларусь.
Abstract (in another language): The paper is devoted to the urgent problem of statistical forecasting for the dynamics of the main epidemiological indicators for the COVID-19 pandemic in the Republic of Belarus based on the observed time series. To solve this problem, five methods are proposed: forecasting method based on «moving trends»; local-median forecasting method; forecasting method based on discrete time series; forecasting method based on the vector econometric error correction model; method of sequential statistical analysis. Algorithms for computation of point and interval forecasts for the main epidemiological indicators have been developed. The numerical results of computer forecasting are presented on the example of the Republic of Belarus.
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/253938
ISSN: 1561-834X
Scopus: https://doi.org/10.33581/2520-6508-2020-3-36-50
Licence: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:2020, №3

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
36-50.pdf2,05 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar



PlumX

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.