Publication:
Щоденне прогнозування смертності від Covid-19 з використанням зовнішніх даних минулого та майбутнього

cris.virtual.department#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.orcid#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtualsource.department7d8fb58b-fc30-4a49-82fd-cc4d368757c0
cris.virtualsource.orcid7d8fb58b-fc30-4a49-82fd-cc4d368757c0
dc.contributor.authorШвидкий, Роман
dc.date.accessioned2022-07-17T15:33:14Z
dc.date.available2022-07-17T15:33:14Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionВ інформаційно–аналітичному розділі наведено аналіз об’єкту дослідження та ключових проблем на ньому. Поставлені задачі дослідження та обрано концепції їх розв’язання. У спеціальному розділі сформовано декілька моделей з урахуванням різних зовнішніх даних для аналізу поставленої задачі, написано програмний код для розв’язання існуючої проблеми.uk_UA
dc.description.abstractМета даної кваліфікаційної роботи – це розглянути теоретичні основи прогнозування часових рядів, а також вивчення прогнозування з використанням коваріант минулого і майбутнього.uk_UA
dc.description.abstractПрактична цінність отриманих результатів полягає в тому, що запропонована розроблена система дає можливість своєчасно виявити наближаючийся пік захворюваності і підготовити до нього лікарніuk_UA
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/161205
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectаналізuk_UA
dc.subjectпрогнозуванняuk_UA
dc.subjectмодельuk_UA
dc.subjectковаріантиuk_UA
dc.titleЩоденне прогнозування смертності від Covid-19 з використанням зовнішніх даних минулого та майбутньогоuk_UA
dc.title.alternativeПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи бакалавра студента групи 124-18-1 Швидкого Романа Олександровича спеціальності 124 Системний аналізuk_UA
dc.typeLearning Objectuk_UA
dspace.entity.typePublication

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Диплом_бакалавр_спец124_Швидкий.pdf
Size:
2.55 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: