Prevendo 1.000.000 de COVID-19 concluídos com R antes de 18 de março – peça ajuda

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Devido ao progresso tecnológico sem precedentes realizado nos últimos anos, o clima atual nos permite monitorar essa pandemia melhor do que qualquer outra pandemia do passado. Argumentaremos, no entanto, que R foi fundamental para prever quando o 1.000.000º caso de COVID-19 ocorrerá, como demonstrado aqui em nossa colaboração, espalhada por três continentes:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590113320300079

Como a Índia está atualmente em confinamento e o processo de correção está na Índia, não foi concluído até o momento.

O primeiro rascunho de nosso artigo foi preparado em 18 de março e pode ser acessado aqui: http://www.cs.laurentian.ca/wkoczkodaj/p/?C=M;O=D
Abra este link e clique duas vezes em “última modificação” para ver os dados (a computação foi realizada alguns dias antes).
Nossa heurística desenvolvida para a previsão não poderia ser implementada tão rapidamente se não fosse por nosso uso de R. A função ‘nls‘É crucial para modelar apenas a parte da inclinação frontal da função Gaussiana (também conhecida como Gaussiano) Caso essa pandemia não pare, ou pelo menos diminua, um bilhão de casos poderá ocorrer até o final de Maio 2020.

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O mundo inteiro aguarda o ponto de inflexão (https://en.wikipedia.org/wiki/Inflection_point) e se você nos ajudar, poderemos chegar a esse ponto mais cedo.

Alguns comandos R cruciais são:
modE dfcov $ report), data = dfcov,
start = list (a = 100, b = 0,1))
uma
b
resumo (modE)
x
modEPr x)

Waldemar W. Koczkodaj (e-mail: wkoczkodaj [AT] cs.laurentian.ca)
(para toda a colaboração)



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