Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/285258Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Лефанова, И. В. | |
| dc.contributor.author | Смирнова, Т. В. | |
| dc.date.accessioned | 2022-08-15T10:51:39Z | - |
| dc.date.available | 2022-08-15T10:51:39Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | Сахаровские чтения 2022 года: экологические проблемы XXI века = Sakharov readings 2022 : environmental problems of the XXI century : материалы 22-й Международной научной конференции, 19–20 мая 2022 г., г. Минск, Республика Беларусь : в 2 ч. / Междунар. гос. экол. ин-т им. А. Д. Сахарова Бел. гос. ун-та; редкол. : А. Н. Батян [и др.] ; под ред. д-ра ф.-м. н., проф. С. А. Маскевича, к. т. н., доцента М. Г. Герменчук. – Минск : ИВЦ Минфина, 2022. – Ч. 2. – С. 399-402. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-880-235-6 (ч. 2); 978-985-880-237-0 (общ.) | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/285258 | - |
| dc.description | Информационные системы и технологии для оценки и управления качеством окружающей среды | |
| dc.description.abstract | В работе представлен обзор основных способов прогнозирования распространения эпидемий инфекционных заболеваний и формирования краткосрочных, так и долгосрочных проекций заболеваемости, а также рассматривается применение интегрированной модель авторегрессии – скользящего среднего ARIMA для прогнозирования распространения инфекционных заболеваний на примере данных о распространении COVID-2019 с web-ресурса https://ourworldindata.org/coronavirus | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : ИВЦ Минфина | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранение | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Прогнозирование распространения инфекционных заболеваний с помощью анализа временных рядов | |
| dc.title.alternative | Forecasting the spread of infectious diseases using time series analysis / I. V. Lefanova, T. V. Smirnova | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.identifier.DOI | 10.46646/SAKH-2022-2-399-402 | |
| dc.description.alternative | The paper presents an overview of the main methods for predicting the spread of epidemics of infectious diseases and the formation of short-term and long-term projections of morbidity, and also considers the use of an integrated autoregression model – ARIMA moving average to predict the spread of infectious diseases using the data on the spread of COVID-2019 from the https web resource as an example. http://ourworldindata.org/coronavirus | |
| Располагается в коллекциях: | 2022. Сахаровские чтения 2022 года: экологические проблемы XXI века | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 399-402.pdf | 570,29 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.