Методы прогнозирования численности заболевших covid-19

Структура дипломной работы: 1. Введение: 1.1 Задача и актуальность исследования; 1.2 Цель и задачи исследования; 1.3 Основные методы исследования. 2. Обзор литературы: 2.1 История распространения и эпидемиологические характеристики covid-19; 2.2 Существующие методы прогнозирования численности заболевших; 2.3 Анализ преимуществ и ограничений различных методов. 3. Методология исследования: 3.1 Описание выбранных методов прогнозирования численности заболевших; 3.2 Детальное описание данных, используемых для проведения исследования; 3.3 Обоснование выбора методов и данных. 4. Применение методов прогнозирования: 4.1 Анализ и прогнозирование численности заболевших на основе реальных данных; 4.2 Сравнение полученных результатов с реальными показателями. 5. Оценка эффективности прогнозирования: 5.1 Сравнение точности различных методов прогнозирования; 5.2 Анализ преимуществ и ограничений выбранных методов. 6. Выводы: 6.1 Резюме основных результатов исследования; 6.2 Важность и новизна работы; 6.3 Рекомендации для дальнейших исследований. 7. Список использованных источников. Введение: В свете глобальной пандемии covid-19 точное прогнозирование численности заболевших является важной задачей для эпидемиологов, врачей и правительственных органов. Основная цель данной работы заключается в исследовании и сравнении различных методов прогнозирования численности заболевших covid-19 с целью определения наиболее эффективного подхода. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи: провести обзор литературы по теме; описать выбранные методы прогнозирования; применить выбранные методы к реальным данным; оценить точность прогнозирования и выделить наиболее эффективный метод; сделать выводы и рекомендации для дальнейших исследований. В данной работе будет рассмотрено несколько методов прогнозирования, включая статистические модели, машинное обучение и нейросетевые подходы. Будут использованы реальные данные о распространении covid-19, такие как количество новых случаев, смертей, выздоровлений и другие показатели, для проверки эффективности каждого метода. Результаты исследования позволят оценить применимость выбранных методов прогнозирования и определить наиболее точный и надежный подход к прогнозированию численности заболевших covid-19. Показать еще