Вестник УлГТУ

Cite. Vera V. Makarova, Aleksey A. Filippov Analyzing of the COVID-19 Incidence Dynamics Multidimensional Data 107(3), 50-56 (2024).

Abstract. The article discusses the results of cluster analysis of the dynamics of COVID-19 incidence. Author describes the proposed algorithm for analyzing multidimensional data. The data for analysis is a set of time series with data on COVID-19 mortality across the country and grouped by region. Also, dataset includes temperature time series. The results of the analysis show that mortality in regions does not always depend on their population size and can be determined by other factors, such as the quality of medical care, its availability to the population, the lifestyle of the population, the environmental situation, and other.

Keywords: time series, cauterization, multidimensional data, COVID-19.

Цитата. Вера Владимировна Макарова, Алексей Александрович Филиппов Исследование набора многомерных данных динамики показателей заболеваемостью COVID-19 / Вера Владимировна Макарова, Алексей Александрович Филиппов // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2024. №3 (107). С. 50 ‒ 56.

Аннотация. Рассмотрены результаты кластерного анализа данных динамики показателей заболеваемости COVID-19. Описан предложенный алгоритм анализа многомерных данных. Данные для анализа представляют собой совокупность временных рядов с данными о смертности от COVID по всей стране и с разбиением по регионам, а также временные ряды с данными о температурном режиме. Результаты анализа показывают, что смертность в регионах не всегда зависит от их численности населения, и может быть определена другими факторами, такими как качество медицинской помощи, её доступности всем слоям населения, образом жизни населения, экологической ситуацией и другими факторами.

Ключевые слова: временные ряды, кластеризация, многомерные данные, COVID-19.

DOI: 10.61527/1684-7016-2024-3-50-56