Este articulo es un Preprint
Los preprints son informes de investigación preliminares que no han sido certificados por revisión por pares. No deben considerarse para guiar la práctica clínica o los comportamientos relacionados con la salud y no deben publicarse en los medios como información establecida.
Los preprints publicados en línea permiten a los autores recibir comentarios rápidamente, y toda la comunidad científica puede evaluar de forma independiente el trabajo y responder adecuadamente. Estos comentarios se publican junto con los preprints para que cualquiera pueda leer y servir como una revisión pospublicación.
Topological data analysis model for the spread of the coronavirus (preprint)
arxiv; 2020.
Preprint
en Inglés
| PREPRINT-ARXIV | ID: ppzbmed-2008.05989v1
ABSTRACT
We apply topological data analysis, specifically the Mapper algorithm, to the U.S. COVID-19 data. The resulting Mapper graphs provide visualizations of the pandemic that are more complete than those supplied by other, more standard methods. They encode a variety of geometric features of the data cloud created from geographic information, time progression, and the number of COVID-19 cases. They reflect the development of the pandemic across all of the U.S. and capture the growth rates as well as the regional prominence of hot-spots. The Mapper graphs allow for easy comparisons across time and space and have the potential of becoming a useful predictive tool for the spread of the coronavirus.
Texto completo:
Disponible
Colección:
Preprints
Base de datos:
PREPRINT-ARXIV
Asunto principal:
COVID-19
Idioma:
Inglés
Año:
2020
Tipo del documento:
Preprint
Similares
MEDLINE
...
LILACS
LIS