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簡単な方法が利用されており、確認されたCovid-19感染症の公開データへのカーブフィッティングに基づいた国間のCovid-19感染のダイナミクスを研究および比較します。この方法は、6大陸の80か国のデータを使用してテストされました。Johnson累積密度関数（CDFS）はデータに非常によく適合しており（R2> 0.99）、Johnson CDFSは、一般的に使用される正常または対数正規CDFよりもデータの尾にはるかに優れていることがわかりました。フィットしたJohnson CDFSを使用して、感染波の感染波の割合、スタートの日、感染波のピークと終了、波の増加と減少など、感染波の基本的なパラメーターを取得するために使用できます。これらのパラメーターは、生物学的に簡単に解釈でき、感染波のダイナミクスの記述とさらなる統計分析の両方に使用できます。得られたパラメーターの有用性は、一人当たりの国内生産（GDP）の関係、人口密度、感染波に感染した人口の割合、80か国の感染波の期間との関係に関して分析されました。上記のすべてのパラメーターは一人当たりGDPと有意に関連していることがわかりましたが、感染した母集団の割合のみが母集団密度と有意に関連していました。慎重に使用する場合、この方法は、進行中の感染波の将来の軌跡とパラメーターを予測する能力が限られています。
簡単な方法が利用されており、確認されたCovid-19感染症の公開データへのカーブフィッティングに基づいた国間のCovid-19感染のダイナミクスを研究および比較します。この方法は、6大陸の80か国のデータを使用してテストされました。Johnson累積密度関数（CDFS）はデータに非常によく適合しており（R2> 0.99）、Johnson CDFSは、一般的に使用される正常または対数正規CDFよりもデータの尾にはるかに優れていることがわかりました。フィットしたJohnson CDFSを使用して、感染波の感染波の割合、スタートの日、感染波のピークと終了、波の増加と減少など、感染波の基本的なパラメーターを取得するために使用できます。これらのパラメーターは、生物学的に簡単に解釈でき、感染波のダイナミクスの記述とさらなる統計分析の両方に使用できます。得られたパラメーターの有用性は、一人当たりの国内生産（GDP）の関係、人口密度、感染波に感染した人口の割合、80か国の感染波の期間との関係に関して分析されました。上記のすべてのパラメーターは一人当たりGDPと有意に関連していることがわかりましたが、感染した母集団の割合のみが母集団密度と有意に関連していました。慎重に使用する場合、この方法は、進行中の感染波の将来の軌跡とパラメーターを予測する能力が限られています。
A simple method is utilised to study and compare COVID-19 infection dynamics between countries based on curve fitting to publicly shared data of confirmed COVID-19 infections. The method was tested using data from 80 countries from 6 continents. We found that Johnson cumulative density functions (CDFs) were extremely well fitted to the data (R2 > 0.99) and that Johnson CDFs were much better fitted to the tails of the data than either the commonly used normal or lognormal CDFs. Fitted Johnson CDFs can be used to obtain basic parameters of the infection wave, such as the percentage of the population infected during an infection wave, the days of the start, peak and end of the infection wave, and the duration of the wave's increase and decrease. These parameters can be easily interpreted biologically and used both for describing infection wave dynamics and in further statistical analysis. The usefulness of the parameters obtained was analysed with respect to the relation between the gross domestic product (GDP) per capita, the population density, the percentage of the population infected during an infection wave, the starting day and the duration of the infection wave in the 80 countries. We found that all the above parameters were significantly associated with GDP per capita, but only the percentage of the population infected was significantly associated with population density. If used with caution, this method has a limited ability to predict the future trajectory and parameters of an ongoing infection wave.
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