机译:线性回归分析可预测印度从第0天起第6周的SARS-CoV-2死亡人数(100例-2020年3月14日)
India; Coronavirus; Death rates; Correlation; Regression;
机译:MRNA Covid-19疫苗在预防SARS-COV-2感染和Covid-19在老年长期护理设施居民,西班牙,周53 2020至13 2021的SARS-COV-2感染和死亡的有效性
机译:2020年3月访问印度的意大利游客中的SARS-COV-2感染群体
机译:3月20日,3月20日,荷兰医疗保健工人的SARS-COV-2测试积极性的强烈关联和中度预测值
机译:理解模态选择中的变异性,习惯和长期活动计划的影响:每天,每天,每周对面板数据进行分析
机译:六种预测公司破产的模型的比较:多个线性回归分析,多个线性判别分析,逐步回归分析,逐步判别分析,多个带岭点回归的线性回归分析,以及多个线性离散
机译:2020年1月27日至2020年3月31日在COVID-19爆发期间在韩国一家大学医院中对SARS-CoV-2筛查诊所(包括直通系统)数据的分析
机译:图1:SARS-COV-2冠状病毒病例的概率密度(使用人口缩放数据;红色的曲线)与每个美国县的人类人群(蓝色曲线)的概率密度为七种气候变量(A-C )平均温度(c); (D-F)最大温度(C); (g-i)最小温度(c); (J-L)降水量(mm); (M-O)太阳辐射(KJ M-2 /天); (p-r)风速(m / s); (S-u)三次期间的水蒸气压(KPA)(2020年3月3日; 2020年3月16日; 2020年3月30日)。
机译:ardie Lubin关于线性回归:产品 - 力矩相关和单 - 预测线性回归模型。