PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2023 | Multidimensional Data Modelling and Risk Analysis | 125--152
Tytuł artykułu

Time Series Analysis of the Numer of COVID-19 Cases During the Pandemic in Selected Countries

Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The chapter was written to describe the morbidity phenomenon in relation to the administered vaccinations and to analyze the observations describing the COVID-19 virus pandemics in the period from March 1, 2020 to January 22, 2022 and to collect information on the relationships between the introduction into use at the turn of 2020 and 2021 years of vaccines, and the mortality rate from this virus and the incidence of new cases. As part of the research, it was possible to conclude that there are strong associations between the variables that determine the number of cases and the overall course of the pandemic. The introduction of vaccinations was related to a decrease in the number of cases, mortality, etc. for the analyzed countries. The time series analysis used in the study allowed for the observation of the studied phenomenon and opened the possibility for further work with the created models and using them to forecast the morbidity phenomenon. The large variety of the studied database allows for a detailed analysis of observations and opens up the use of other research methods. Therefore, it is also possible to forecast the observation regarding the relationship between vaccinated persons and the incidence in subsequent studies. The research provides a strong basis for further analyzes of key elements influencing the number of diseases in society.(fragment of text)
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, doktorant
  • University of Economics in Katowice, Poland
Bibliografia
  • Alsan M. (2020), Economic Insecurity and the Spread of COVID-19: Evidence from the United States, "Journal of Public Economics", NBER Working Paper Series, No. 28958, pp. 1-27.
  • Fanelli D., Piazza F. (2020), Time Series Analysis and Forecast of COVID-19 Spreading in China, Italy, and France, "Chaos, Solitons & Fractals", Vol. 134, May, 109761.
  • Liu R. (2021), Time Series Analysis of COVID-19 Incidence and Mortality in Ontario, Canada.
  • Luszniewicz A., Słaby T. (2001), Statystyka z pakietem komputerowym Statistica. Teoria i zastosowania, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
  • Mohammadi S.R. (2021), Time Series Analysis of COVID-19 in the United States: The Effects of Seasonality and Mobility Restrictions, IEEE.
  • Nazarko J., Chodakowska E. (2022), Prognozowanie w zarządzaniu, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok.
  • Nielsen A. (2020), Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego, Helion, Gliwice.
  • Nowak E. (2007), Zarys metod ekonometrii, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • Płonka M. (2014), Co trzeba wiedzieć korzystając z modelu ARIMA? Predictive Solution, Kraków.
  • Sokołowski A. (2003), Prognozowanie finansowych szeregów czasowych, StatSoft Polska.
  • Stefanowski J. (2009), Analiza szeregów czasowych, Politechnika Poznańska, Poznań.
  • Stellwagen E. (2013), ARIMA: The Models of Box and Jenkins, "The International Journal of Applied Forecasting", Iss. 30, pp. 28-33.
  • Trzpiot G. (2017), Statystyka a Data Science, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171677979

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.