一种用于COVID-19疫情预测的向量自回归模型
应用统计
2021-02-10 v1
摘要
自2019年西雅图北部某县两人确诊COVID-19（冠状病毒-19）以来，美国（U.S.）当前累计病例已超过1200万。在有效变量下预测疫情趋势，对帮助寻找控制流行病的方法至关重要。基于现有文献，我们提出一种经过验证的向量自回归（VAR）时间序列模型来预测COVID-19阳性病例。基于美国冠状病毒数据，提供了对美国的实际数据预测。我们研究的关键信息是，若无有效控制，疫情形势将愈发严峻。
引用
@article{arxiv.2102.04843,
title = {A Vector Autoregression Prediction Model for COVID-19 Outbreak},
author = {Qinan Wang and Yaomu Zhou and Xiaofei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.04843},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 4 figures