[논문 리뷰] Coronavirus (COVID-19): ARIMA based time-series analysis to forecast near future

Hiteshi Tandon, Prabhat Ranjan외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 16.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 5인용 수 76

한 줄 요약

본 논문은 인도에서 근접 미래 COVID-19 확진자를 예측하기 위해 ARIMA 기반의 시계열 모델을 개발하고 있으며, 계획 수립에 도움을 주기 위해 상승 및 지수 성장 추세를 시사한다.

ABSTRACT

COVID-19, a novel coronavirus, is currently a major worldwide threat. It has infected more than a million people globally leading to hundred-thousands of deaths. In such grave circumstances, it is very important to predict the future infected cases to support prevention of the disease and aid in the healthcare service preparation. Following that notion, we have developed a model and then employed it for forecasting future COVID-19 cases in India. The study indicates an ascending trend for the cases in the coming days. A time series analysis also presents an exponential increase in the number of cases. It is supposed that the present prediction models will assist the government and medical personnel to be prepared for the upcoming conditions and have more readiness in healthcare systems.

연구 동기 및 목표

• 예방 및 보건 계획을 지원하기 위해 근접 미래 COVID-19 감염 예측의 필요성을 제고한다.
• 인도 코로나19 확진자에 대한 ARIMA 기반 예측 모델을 개발한다.
• 다가오는 확진자 수를 예측하여 정부 및 의료 준비를 돕는다.

제안 방법

• COVID-19 확진자 데이터에 ARIMA 기반 시계열 모델을 구성하고 적용한다.
• 개발된 모델을 사용하여 인도의 근접 미래 감염 수를 예측한다.
• 성장 궤적(상승/지수)을 이해하기 위해 예측을 평가하고 해석한다.
• 보건 시스템 준비에 대한 잠재적 함의를 제시한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ARIMA 모델로 포착된 인도의 근접 미래 COVID-19 확진자 추세는 무엇인가?
• RQ2 ARIMA 기반 예측이 인도의 COVID-19 확진자에서 상승하고 잠재적으로 지수적 성장 패턴을 드러낼 수 있는가?
• RQ3 예측은 다가오는 상황에 대한 정부 및 보건의료 준비에 어떻게 정보를 제공할 수 있는가?

주요 결과

• 예측은 근접 미래에 COVID-19 확진자에서 상승 추세를 나타낸다.
• 시계열 분석은 확진자 수의 지수적 증가를 시사한다.
• 이 모델은 정책 입안자 및 의료 관계자의 준비 및 자원 계획에 도움을 주기 위한 것이다.