Logistic回归模型对美国新冠疫情预测研究

• 作者: 任晓龙 李忠 申天恩 毛亦鹏 宋俊杰
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: Logistic模型 数值拟合 感染确诊人数 借鉴意义
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|Exploration
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2021.04.011

摘要

为了预测美国新冠肺炎疫情变化趋势并探索其背后的深层原因,以便为我国制订针对性政策提供借鉴,本文采用Logistic回归方法对美国新冠肺炎确诊人数建立预测模型,通过实际数值进行拟合预测分析.计算结果表明,在新冠肺炎疫情发作的前中期,Logistic模型拟合预测的情况与实际数据基本吻合,具有较高的预测精度,可用于新冠肺炎感染确诊人数的初期预测,这对我国新冠肺炎感染者人数预测具有借鉴意义.