研究文章
传染病传播的线性回归预测模型基于百度迁移和有效的距离
表2
线性回归模型之间的有效距离和累计确诊病例在不同时期的水平。
|
| 目的地 |
数据(month-day) |
回归系数(95%置信区间) |
- - - - - -测试 |
价值 |
回归方程 |
|
|
| 省级 |
01-24 |
-0.32 (-0.36 ~ -0.25) |
-11.37 |
0.000 |
|
0.81 |
| 01-31 |
-0.36 (-0.40 ~ -0.30) |
-14.47 |
0.000 |
|
0.87 |
| 02-07 |
-0.38 (-0.43 ~ -0.33) |
-15.84 |
0.000 |
|
0.89 |
| 02-14 |
-0.42 (-0.46 ~ -0.36) |
-17.14 |
0.000 |
|
0.90 |
|
02-21 |
-0.43 (-0.47 ~ -0.37) |
-16.78 |
0.000 |
|
0.91 |
| 市政水平 |
01-24 |
-0.19 (-0.25 ~ -0.12) |
-5.67 |
0.000 |
|
0.31 |
| 01-31 |
-0.33 (-0.36 ~ -0.28) |
-18.11 |
0.000 |
|
0.76 |
| 02-07 |
-0.36 (-0.38 ~ -0.32) |
-20.23 |
0.000 |
|
0.80 |
| 02-14 |
-0.38 (-0.41 ~ -0.34) |
-22.53 |
0.000 |
|
0.83 |
|
02-21 |
-0.39 (-0.41 ~ -0.35) |
-23.55 |
0.000 |
|
0.84 |
|
|
