Статья:

Классификация общих случаев заражения коронавирусом COVID-2019 в США

Конференция: XXVIII Студенческая международная научно-практическая конференция «Технические и математические науки. Студенческий научный форум»

Секция: Технические науки

Выходные данные
Кайсаринова Н.Б., Куанышев Д.Д., Мусагалиева А.А. [и др.] Классификация общих случаев заражения коронавирусом COVID-2019 в США // Технические и математические науки. Студенческий научный форум: электр. сб. ст. по мат. XXVIII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 5(28). URL: https://nauchforum.ru/archive/SNF_tech/5(28).pdf (дата обращения: 10.10.2024)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Классификация общих случаев заражения коронавирусом COVID-2019 в США

Кайсаринова Нурай Беркутовна
магистрант, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Казахстан, г. Нур-Султан
Куанышев Даурен Дулатович
магистрант, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Казахстан, г. Нур-Султан
Мусагалиева Айгуль Аскаркызы
магистрант, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Казахстан, г. Нур-Султан
Касымов Илиас Нурланович
магистрант, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Казахстан, г. Нур-Султан

 

Аннотация. В работе на основе анализа данных диагностической карты распространения общего количества случаев заражения новой коронавирусной инфекцией COVID-2019 в США с 15 февраля по 14 апреля 2020 года получена классификация фаз инкубации по времени и по каналам: 10 021, 25 456, 266 402 или в сумме 301 879 человек в течение 5, 3, 25 или в итоге 33 дней на левосторонних, соответственно: 249 947, 59 709, 2  351 или в сумме 312 007 человек в течение 20, 6, 1 или в итоге 27 дней на правосторонних доверительных интервалах со стандартными отклонениями на 4 127, 2 751, 1 376 и 1 613, 3 227, 4840 человек, а также оценка индекса коррекции распространения – 202 человек от 1 000 случаев эпидемического заражения.

Abstract. Based on the analysis of the data from the diagnostic distribution map of the total number of cases of new COVID-2019 coronavirus infection in the United States from February 15 to April 14, 2020, the incubation phases are classified by time and channel: 10 021, 25 456, 266 402 or in total 301 879 people for 5, 3, 25 or 33 days in total on the left-hand sides, respectively: 249 947, 59 709, 2 351 or a total of 312 007 people for 20, 6, 1, or 27 days in total on the right confidence intervals with standard deviations of 4 127, 2 751, 1 376 and 1 613, 3 227, 4840 people, as well as an estimate The index spread correction - 202 persons from 1 000 cases of epidemic infection.

 

Ключевые слова: США, COVID-2019, анализ данных, диагностическая карта, компьютерное моделирование.

Keywords: USA, COVID-2019, data analysis, diagnostic map, computer simulation.

 

Известно, что глубокий анализ причины, условия и механизмов развития популяции вируса-возбудителя как по времени и по территории, так и по группам населения позволяет прогнозировать уровни характеристик эпидемической заболеваемости страны и планировать мероприятий по локализации очагов и путей передачи эпидемии с помощью коррекции количества и норм проявления эпидемического процесса по интенсивности и по неравномерности, в частности количества и норм восприимчивости и зараженности населения, выздоровления (или смертности) и выписанных пациентов.

В связи с этим разработка и реализация цифровых инструментов науки о данных для исследования динамики эпидемического процесса в режиме реального времени является актуальной задачией в решении проблем по улучшению благосостояния населения и развития общества. Так, приводим широкий обзор информационно-аналитических, научно-практических источников, посвященных к проблемам развития эпидемического процесса [1-14], в частности проекты SIR, SIR Agent Based Calibration, SIR Agent Based Networks, Epidemic and Clinic with Accumulating Concern [5], SI Model, SI Innovation Model, SIR, SIR Model Threshold [12] и анализу ситуации в США за период с 15 февраля по 14 апреля 2020 года, в частности в работе [1] основываясь на новой концепции под названием «Период оборота», цель этого отчета состоит в том, чтобы показать, как можно проводить прогнозирование на разных этапах борьбы со вспышкой COVID - 19, в настоящее время находящейся в США, в частности, для выявления когда каждый из 15 лучших штатов в США (в основном по населению) собирается вступить в стадию вспышки COVID – 19 находится под контролем по таким критериям, как ежедневная смена новых пациентов, составляет менее 10% плавно. Действительно, основываясь на данных 10 апреля 2020 года с численным анализом, можно классифицировать 15 штатов США по следующим четырем различным категориям для профилактики и борьбы с инфекционными заболеваниями сегодня, и главный вывод: 14 апреля 2020 года, три штата, а именно штат Вашингтон, Луизиана и Индиана, вступают в стадию, когда вспышка COVID - 19 находится под контролем, что означает ежедневную смену новых пациентов менее 10% и гамма меньше нуля. Начиная с 15 апреля 2020 года, два штата, Нью-Джерси и Нью-Йорк, вступают в стадию, COVID – 19 находится под контролем. С 16 апреля 2020 года, семь штатов, а именно Калифорния, Флорида, Джорджия (Джорджия), Иллинойс, Мэриленд, Индиана, Мичиган и Пенсильвания, вступают в стадию контроля вспышки COVID – 19. С 17 апреля 2020 года, три штата - Техас, Массачусетс и Коннектикут - вступают в стадию вспышки COVID - 19. Находится под контролем, что означает, что ежедневная смена новых пациентов составляет менее 10%, а гамма меньше нуля в целом. Наконец, можно подчеркнуть, что управление рисками чрезвычайных ситуаций всегда связано с реализацией плана действий в чрезвычайных ситуациях. Определение «Период оборота» является ключевым моментом для планирования действий в чрезвычайных ситуациях, поскольку оно обеспечивает график эффективных действий и решений для борьбы с пандемией, снижая как можно больше неожиданных рисков.

Далее, в работе [4] в ответ на растущую угрозу COVID - 19 были заданы вопросы к продолжающемуся исследованию пищевых предпочтений, которое проводилось в Университете штата Луизиана с 3 по 12 марта 2020 года. Были опрошены 356 участников по следующим вопросам: 1) Как вы думаете, насколько вероятно, что распространение COVID – 19 вызовет кризис общественного здравоохранения в Соединенных Штатах? 2) Насколько вы обеспокоены тем, что вы будете заключать контракт с COVID - 19 , посещая мероприятия в кампусе?

Оценки участников о надвигающемся национальном кризисе в области здравоохранения значительно возросли в течение второй недели исследования (9-12 марта), в то время как обеспокоенность по поводу личного заражения COVID – 19 от посещения кампуса мероприятия увеличились лишь незначительно в последние дни исследования. Тем не менее, около 30% участников считают, что COVID - 19 может вызвать кризис общественного здравоохранения, но не выражают озабоченности по поводу заключения контракта на COVID – 19 от посещения мероприятия. Эти участники были значительно более вероятными учениками младшего возраста, которые согласились участвовать в ответе на набор, используя распространение листовок в тот же день. Женщины выразили более высокую вероятность возникновения национального кризиса в области здравоохранения, хотя они не были более обеспокоены, чем мужчины, что посещение кампусных мероприятий приведет к сокращению количества вирусов. Эти результаты дают некоторое первоначальное представление о том, как люди воспринимали национальные и личные риски на ранних стадиях кризиса COVID - 19 в Луизиане.

В исследование [2] научный вопрос, заключается в том, оказывает ли SAR-CoV-2 сезонный эффект, учитывая  нынешнюю пандемию COVID - 19. Был проверен температурный эффект вредного воздействия SARS-CoV-2 в США, группируя штаты по их температуре окружающей среды зимой. С использованием прогрессивного набора из четырех регрессионных моделей, как зимняя температура, измеренная зоной выносливости, так и плотность населения, были сильно и независимо связаны со смертями в штате, приписанными SARS-CoV-2 на миллион жителей до 13 апреля 2020 года (p- значения <.0001). Модель объясняет 64% различий в показателях смертности и 74% различий, когда Луизиана, более отдаленный штат, исключается из модели. В 5 самых теплых штатах уровень смертности в группе температурных зон из 10 штатов, включающей Нью-Йорк, составлял ≤ 22% после поправки на плотность населения. В целом, в штатах из других зон, более холодных и теплых, чем в зоне 6, уровень смертности примерно на 40% ниже, чем в зоне 6. Для SARS-CoV-2 была выявлена сильная температурная ассоциация. Это новое понимание может помочь в определении стратегии снижения риска для повторного открытия страны на основе плотности населения, температуры и известных горячих точек.

Во всем мире шок COVID - 19 является серьезным даже по сравнению с Великим финансовым кризисом 2007–2008 годов. Однако влияние COVID – 19 на финансовые рынки никогда не исследовалось. Настоящее исследование [3] проводится с целью изучения влияния COVID - 19 на финансовые рынки в период с 1 марта 2020 года по 25 марта 2020 года в Китае и США.  В процессе изучения влияния COVID – 19 на финансовые рынки в исследовании предполагается, что подтвержденные случаи COVID - 19 являются независимой переменной, а Шанхайская фондовая биржа и Нью-Йоркская биржа Dow Jones - зависимыми переменными исследования в Китае и США. Результаты исследования показали, что существует положительная значимая связь между подтвержденными случаями COVID - 19 и всеми финансовыми рынками. Это означает, что COVID - 19 оказал значительное влияние на финансовые рынки с 1 марта 2020 года по 25 марта 2020 года в Китае и США .

Пусть имеем диагностическую карту Kerimkhulle [9] распределения данных по правилу «трех сигм» на двусторонние, соответственно (L: k · σL; L: (k+1) · σL), k = – 1, – 2, – 3 – левосторонние и (R: (k–1) · σR; R: k · σR), k = 1, 2, 3 – правосторонние доверительные интервалы нормального распределения случайных величин с доверительной вероятностью 0,0214; 0,1359; 0,3413; 0,3413; 0,1359; 0,0214 со суммой 0,9973; полученной из открытых данных проекта мировой статистики в режиме реального времени (см. Табл. 1) для оценки эффективности принимаемых мер в борьбе с популяцией вируса в США за период с 15 февраля по 14 апреля 2020 года, где σ[ ] – стандартное отклонение случае заражения (см. Табл. 1-2, Рис. 1).

Таблица 1.

Информационная база данных, в тысячи случаях

(i)

(ii)

(i)

(ii)

(i)

(ii)

(i)

(ii)

(i)

(ii)

15-Feb

15

27-Feb

60

10-Mar

994

22-Mar

33592

3-Apr

279183

16-Feb

15

28-Feb

63

11-Mar

1301

23-Mar

43781

4-Apr

313379

17-Feb

15

29-Feb

68

12-Mar

1630

24-Mar

54856

5-Apr

338779

18-Feb

15

1-Mar

75

13-Mar

2183

25-Mar

68211

6-Apr

370019

19-Feb

15

2-Mar

100

14-Mar

2770

26-Mar

85435

7-Apr

403521

20-Feb

15

3-Mar

124

15-Mar

3613

27-Mar

104126

8-Apr

435518

21-Feb

35

4-Mar

158

16-Mar

4596

28-Mar

123578

9-Apr

469124

22-Feb

35

5-Mar

221

17-Mar

6344

29-Mar

143491

10-Apr

502876

23-Feb

35

6-Mar

319

18-Mar

9197

30-Mar

163844

11-Apr

532879

24-Feb

53

7-Mar

435

19-Mar

13779

31-Mar

189967

12-Apr

560300

25-Feb

57

8-Mar

541

20-Mar

19367

1-Apr

216622

13-Apr

586941

26-Feb

60

9-Mar

704

21-Mar

24192

2-Apr

246729

14-Apr

613886

Примечание: Составлена автором на данных Мировой статистики в режиме реального времени [13]

 

Тогда эмпирическая реализация вычислимой модели диагностической карты распространения общего количества случаев заражения новой коронавирусной инфекцией COVID-2019 в США с 15 февраля по 14 апреля 2020 года (см. Табл. 1-2, Рис. 1) и макросов программного продукта MS Excel: Данные → Анализ "что, если" → Подбор параметра позволяют получить:

– идентификация фаз – первой волны инкубации с 15 февраля по 30 марта 2020 года, второй волны инкубации с 31 марта по 14 апреля 2020 года (см. Рис. 1);

– распределение частот численности заболевших: 10 021, 25 456, 266 402 или в сумме 301 879 человек (см. Табл. 2, столбец (vii)), соответственно в течение 5, 3, 25 или в итоге 33 дней (см. Табл. 2, столбец (vi)) по каналам левосторонних доверительных интервалов (см. Рис. 1);

– распределение частот численности заболевших: 249 947, 59 709, 2  351 или в сумме 312 007 человек (см. Табл. 2, столбец (vii)), соответственно в течение 20, 6, 1 или в итоге 27 дней (см. Табл. 2, столбец (vi)) по каналам правосторонних доверительных интервалов (см. Рис. 1);

Таблица 2.

Распределение частот численности заболевших, в человек

(i)

(ii)

(iii)

(iv)

(v)

(vi)

(vii)

(viii)

(ix)

(x)

L: 3· σ

0,0214

4127

1

2507

5

10021

0

7514

7514

L: 2· σ

0,1359

2751

8

67409

3

25456

41952

0

41952

L: 1· σ

0,3413

1376

20

212618

25

266402

0

53784

53784

Сумма

0,4987

 

30

282534

33

301879

41952

61298

103251

R: 1· σ

0,3413

1613

20

249356

20

249947

0

591

591

R: 2· σ

0,1359

3227

8

79056

6

59709

19347

0

19347

R: 3· σ

0,0214

4840

1

2940

1

2351

590

0

590

Сумма

0,4987

Индекс

30

331352

27

312007

19937

591

20527

Итого

0,9973

0,202

60

613886

60

613886

61889

61889

123778

Примечание: Составлена автором по результатам компьютерных экспериментов и расчетов по ГОСТу [8]

 

– оценка левосторонней коррекции фаз на 103 251 человек, в частности переоценка – 7 514, недооценка – 41 952, переоценка – 53 784 человек (см. Табл. 2, столбцы (viii)-(x)) и стандартного отклонения, соответственно по каналам доверительных интервалов на 4 127, 2 751, 1 376 человек (см. Табл. 2, столбец (iii); Рис. 1);

– оценка правосторонней коррекции фаз на 20 527 человек, в частности переоценка – 591, недооценка – 19 347 и 590 человек (см. Табл. 2, столбцы (viii)-(x)) и стандартного отклонения, соответственно по каналам доверительных интервалов на 1 613, 3 227, 4 840 человек (см. Табл. 2, столбец (iii); Рис. 1).

 

Рисунок 1. Диагностическая карта распространения COVID-2019

 

Таким образом, на основе анализа данных диагностической карты распространения общего количества случаев заражения новой коронавирусной инфекцией COVID-2019 в США с 15 февраля по 14 апреля 2020 года получена классификация фаз инкубации по времени и по каналам: 10 021, 25 456, 266 402 или в сумме 301 879 человек в течение 5, 3, 25 или в итоге 33 дней (см. Табл. 2, столбцы (vi) и (vii); Рис. 1) на левосторонних, соответственно: 249 947, 59 709, 2  351 или в сумме 312 007 человек в течение 20, 6, 1 или в итоге 27 дней (см. Табл. 2, столбцы (vi) и (vii); Рис. 1) на правосторонних доверительных интервалах со стандартными отклонениями на 4 127, 2 751, 1 376 и 1 613, 3 227, 4840 человек (см. Табл. 2, столбец (iii); Рис. 1), а также оценка индекса коррекции распространения – 202 человек от 1 000 случаев эпидемического заражения (см. Табл. 2, столбец (iii)).

В заключение отметим, что работа подготовлена при финансовой поддержке АО «Фонд науки» Республики Казахстан, проект № 0196-18-ГК «Egistic – онлайн платформа для мониторинга и управления посевных площадей сельскохозяйственных культур по технологии дистанционного зондирования земли».

 

Список литературы:
1. George X.Y., Lan Di, Yudi Gu, Guoqi Q., Xiaosong Q. The Prediction for the Outbreak of COVID-19 for 15 States in USA by Using Turning Phase Concepts As of April 10, 2020 (April 10, 2020). [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=3575002
2. Michael S., Brian D.G., John G.,  Anna R.G. A Favorable Effect of Higher Ambient Temperature on COVID-19 Deaths in the USA (April 18, 2020). [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=3579744 
3. Nuhu A.S. The Impact of the COVID-19 on the Financial Markets: Evidence from China and USA (April 3, 2020). Electronic Research Journal of Social Sciences and Humanities, Vol 2: Issue II, 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=3567901
4. Ran Li, and Bingcheng Y., Jerrod P., Bailey H., Juan Ch., Witoon P., Brian E.R., Danyi Qi. Perceived Vulnerability to COVID-19 Infection from Event Attendance: Results from Louisiana, USA, Two Weeks Preceding the National Emergency Declaration (March 30, 2020). [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=3572433
5. Sterman J.D. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill Inc. 2000.
6. Абильбек А.М., Жанибек Т.Б., Kerimkhulle S.Ye. Население Казахстана в возрасте 00-14 лет, общее: Анализ данных по правостороннему доверительному интервалу. Научные вести. 2019. № 12 (17). С. 6-21.
7. Адейулы Е., Боранбай А.У., Kerimkhulle S.Ye. Население Казахстана в возрасте от 00-04 лет, мужчины: Анализ данных по левостороннему доверительному интервалу. Научные вести. 2019. № 12 (17). С. 22-38. 
8. ГОСТ 50779-1. Статистические методы. Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. Часть 1. Нормальное распределение. – 2004.
9. Керимкулов С.Е., Шодорова Н.Н. Разработка и реализация экономико-математической модели актуарных платежей для пенсионных схем Казахстана на 1998-2070 гг. Стратегическое планирование и развитие предприятий. Материалы Шестнадцатого всероссийского симпозиума. Под редакцией Г.Б. Клейнера. 2015. С. 60-63.
10. Кункель М.Л., Остемир А.Б., Керимкулов С.Е. Население Казахстана в возрасте 35-39 лет, женщины: анализ данных по двустороннему доверительному интервалу. Научные горизонты. 2019. № 11 (27). С. 32-53.
11. Маденова Ж.Н., Рысбек Н.Т., Kerimkhulle S.Ye. Население Казахстана в возрасте 45-49 лет, женщины: Анализ данных по левостороннему доверительному интервалу. Научные вести. 2019. № 12 (17). С. 186-200. 
12. Официальный сайт открытых проектов имитационного моделирования The AnyLogic Company. URL: https://www.anylogic.com/
13. Официальный сайт проекта открытых данных Мировой статистики в режиме реального времени. URL: https://www.worldometers.info
14. Сванова Г.Б., Остемир А.Б., Kerimkhulle S.Ye. Население Казахстана в возрасте 60-64 лет, мужчины: Анализ данных по двустороннему доверительному интервалу. Научные вести. 2019. № 12 (17). С. 235-251.