TAILIEUCHUNG - Dự báo chính xác dịch cúm toàn cầu thông qua mô hình thống kê sử dụng dữ liệu lớn của google

Từ các kết quả trình bày cho thấy khả năng dự báo của mô hình ARGO có độ chính xác cao so với tất cả các mô hình thử nghiệm khác. Kết quả dự báo sẽ còn chính xác hơn nếu nhóm nghiên cứu được tiếp cận với các biến tham số đầu vào của Google sử dụng tính toán phục vụ dự báo, vì hiện tại nhóm đang thực nghiệm dự báo với các biến đầu vào dựa trên dữ liệu chất lượng thấp của Google. | Dự báo chính xác dịch cúm toàn cầu thông qua mô hình thống kê sử dụng dữ liệu lớn của google THỐNG KÊ VÀ CUỘC SỐNG DỰ BÁO CHÍNH XÁC DỊCH CÚM TOÀN CẦU THÔNG QUA MÔ HÌNH THỐNG KÊ SỬ DỤNG DỮ LIỆU LỚN CỦA GOOGLE Shihao Yang, Mauricio Santillana, và Samuel Kou, Đại học Harvard, Mỹ (tiếp theo) Thảo luận nghiên cứu coi toàn bộ mô hình GFT ban đầu Khả năng dự báo của mô hình là một biến tham số độc lập và không cho ARGO: Từ các kết quả trình bày cho thấy khả phép thay đổi thông tin của biến này trong mô năng dự báo của mô hình ARGO có độ chính hình chuỗi thời gian ở các mức độ khác nhau xác cao so với tất cả các mô hình thử nghiệm khi truy vấn. Như vậy, khi thông tin của mô khác. Kết quả dự báo sẽ còn chính xác hơn hình chuỗi thời gian được kết hợp thêm điều nếu nhóm nghiên cứu được tiếp cận với các khoản mới thì nhiều điều khoản đang áp dụng biến tham số đầu vào của Google sử dụng tính đối với mô hình GFT ban đầu sẽ không còn toán phục vụ dự báo, vì hiện tại nhóm đang giúp ích cung cấp thêm thông tin. Tuy nhiên, thực nghiệm dự báo với các biến đầu vào dựa trong thực tế thông tin của mô hình chuỗi thời trên dữ liệu chất lượng thấp của Google. gian chứa các thuật ngữ truy vấn đơn lẻ vẫn còn có thể giúp ích cung cấp các thông tin có Sự kết hợp giữa thông tin tìm kiếm dịch giá trị về dịch cúm. Ví dụ, trong số 100 thuật cúm theo mùa với quyền số linh hoạt là một ngữ truy vấn của dữ liệu có tương quan với yếu tố quan trọng trong tính chính xác nâng Google được lựa chọn, thì mô hình ARGO lựa cao của mô hình ARGO. Vì thông tin về mức độ chọn 14 điều khoản kết hợp, còn các mô hình hoạt động dịch cúm tuần trước thường có một Santillana et al và mô hình GFT lựa chọn tương tác động đáng kể vào mức độ hiện tại và ứng là 38 và 45 điều khoản kết hợp. Do vậy những thông tin cách đây nửa năm hay 1 năm kết quả tìm kiếm của mô hình ARGO sẽ được có thể cung cấp thêm thông tin, như thể hiện mở rộng phạm vi hơn. Ngoài ra, sự kết hợp .

• Kinh tế học
• Dự báo chính xác dịch cúm toàn cầu
• Dịch cúm toàn cầu
• Mô hình thống kê sử dụng dữ liệu lớn
• Dữ liệu lớn của google
• Chất lượng thấp của Google
• Mô hình thống kê
• Thống kê sử dụng dữ liệu lớn
• Xây dựng mô hình ARGO
• Dữ liệu dịch cúm của CDC