ВВЕДЕНИЕ 3
1 КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ 4
2 АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ МЕЖДУ УРОВНЕМ СМЕРТНОСТИ И ЗАРАЖЕНИЯ COVID-19 8
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 17
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 18
ПРИЛОЖЕНИЯ 19
Приложение 1 Число заразившихся и умерших от COVID-19 по г. Томску 19
Приложение 2 Число заразившихся и умерших от COVID-19 по г. Москве 23
Читать дальше
Корреляционный анализ определяет степень связи между переменными. Направление корреляционной связи может быть прямое (положительное) или обратное (отрицательное):
– при прямой связи с увеличением значений первого признака увеличиваются значения второго признака, а с уменьшением значений первого признака происходит уменьшение значений второго;
– при обратной связи значения первого признака изменяются под воздействием второго, но в противоположном направлении по сравнению с изменением второго признака.
Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции.
Использование в научных исследованиях метода корреляционного анализа позволяет определить связь между различными факторами и результативными показателями. При этом необходимо учитывать, что высокий коэффициент корреляции можно получить и из абсурдной пары или множества данных, в связи с чем данный вид анализа нужно осуществлять на достаточно большом массиве данных.
В результате проведения анализа зависимости между числом заболевшим и умерших по двум городам России: г. Томску и г. Москве, было выявлено, что в первом случае коэффициент корреляции составляет 0,9847, а во втором – 0,9836. Столько высокие значения, близкие к единице, свидетельствуют о наличии высокой тесной взаимосвязи между числом заразившихся и умерших от коронавирусной инфекции. Можно утверждать, что чем больше людей заражаются новым вирусом, тем больше и умирает.
Таким образом, цель работы достигнута, задачи решены.
Читать дальше
1. Румшинский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента: справочное руководство: учебное пособие / Л.З. Румшинский. – Москва: Юрайт, 2017. – 192 с.
2. Шашков В.Б. Прикладной регрессионный анализ. Многофакторная регрессия: учебное пособие / В.Б. Шашков. – Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ, 2016. – 363 с.
3. Карта распространения коронавируса // [Электронный ресурс]. – Яндекс. Карты. – Режим доступа: https://yandex.ru/web-maps/covid19?ll=41.775580%2C54.894027&z=3 (дата обращения: 11.10.2020).
4. Статистика коронавируса по г. Москве // [Электронный ресурс]. – Russian-trade. – Режим доступа: https://russian-trade.com/coronavirus-russia/moskva/ (дата обращения: 11.10.2020).
5. Статистика коронавируса по г. Томску // [Электронный ресурс]. – Russian-trade. – Режим доступа: https://russian-trade.com/coronavirus-russia/tomskaya-oblast/ (дата обращения: 11.10.2020).
6. Статистические данные по COVID-19 // [Электронный ресурс]. – Worldometer. – Режим доступа: https://ourworldindata.org/coronavirus (дата обращения: 11.10.2020).
7. Статистические данные по COVID-19 // [Электронный ресурс]. – Институт Джона Хопкинса. – Режим доступа: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 (дата обращения: 11.10.2020).
Читать дальше