ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Modeling Sigmoidal Growth Curv...>الوصف

Modeling Sigmoidal Growth Curves to Study the Confirmed Cases of COVID-19 in Egypt

المصدر: المجلة العلمية لقطاع كليات التجارة
الناشر: جامعة الأزهر - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: Abd Al-Rahman, Noha E. (Author)
مؤلفين آخرين: Abu-Hussien, Amina E. (Co-Author), Yehia, Enas Gawdat (Co-Author), Mousa, Salwa A. (Co-Author)
المجلد/العدد: ع27
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: يناير
الصفحات: 1 - 24
DOI: 10.21608/jsfc.2022.293197
ISSN: 2636-3674
رقم MD: 1370705
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
جائحة كورونا "كوفيد-19" | نموذج النمو السيني | الانحدار غير الخطي
كلمات المؤلف المفتاحية:
Non-Linear Regression | Sigmoid Growth Model | Weibull Model | Non-Linear Least Squares | Maximum Likelihood | COVID-19
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: Sigmoid growth models play an important role in describing many natural events that have a sigmoidal curve (S-shaped). In this paper, the two sigmoid growth models based on Burr Type XII distribution called the Burr 1 Type XII and Burr 2 Type XII sigmoid growth models are proposed to be able to describe various situations with accuracy. The methods of estimation of the non-linear least squares and maximum likelihood are used to estimate the parameters of the proposed models. The performance of the new proposed models is investigated and compared with the classical sigmoid growth, Brody and Weibull models in describing the growth of confirmed new cases of COVID-19 in Egypt. The results showed that the new proposed model, Burr 1 Type XII sigmoidal growth is superior over the other models with respect to the coefficient of determination R2, mean squared error, root mean squared error, model efficiency, and the Akaike information corrected criterion especially when NLS estimation is used.
ISSN: 2636-3674

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.