A Global Scale Estimate of Novel Coronavirus (COVID-19) Cases Using Extreme Value Distributions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has created a global crisis and the governments are fighting rigorously to control the spread by imposing intervention measures and increasing the medical facilities. In order to tackle the crisis effectively we need to know the trajectories of number of the people infected (i.e. confirmed cases). Such information is crucial to government agencies for developing effective preparedness plans and strategies. We used a statistical modeling approach – extreme value distributions (EVDs) for projecting the future confirmed cases on a global scale. Using the 69 days data (from January 22, 2020 to March 30, 2020), the EVDs model predicted the number of confirmed cases from March 31, 2020 to April 9, 2020 (validation period) with an absolute percentage error < 15 % and then projected the number of confirmed cases until the end of June 2020. Also, we have quantified the uncertainty in the future projections due to the delay in reporting of the confirmed cases on a global scale. Based on the projections, we found that total confirmed cases would reach around 11.4 million globally by the end of June 2020.The USA may have 2.9 million number of confirmed cases followed by Spain-1.52 million and Italy-1.28 million.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».