Dự báo số ca nhiễm Covid-19 tại thành phố Cần Thơ và Hồ Chí Minh bằng mô hình chuỗi thời gian.

Abstract

Dịch Covid-19 (tên gọi cũ là dịch viêm đường hô hấp cấp do chủng mới của virus Corona - nCoV) bắt đầu xuất hiện từ thành phố Vũ Hán, tỉnh Hồ Bắc, Trung Quốc từ tháng 12 năm 2019 đến nay đã lan ra hầu hết các quốc gia và vùng lãnh thổ với số người nhiễm cao gấp gần 10 lần và số người tử vong cao gấp 2 lần so với dịch viêm đường hô hấp cấp nặng (SARS) năm 2002 - 2003. Theo số liệu cập nhật sáng ngày 09/10/2021, toàn thế giới có 237.967.387 người mắc và 4.856.255 người tử vong vì Covid-19. Việt Nam là quốc gia láng giềng và có mức độ giao thương lớn với Trung Quốc, dịch Covid-19 đã xuất hiện ở nước ta với 836.134 ca mắc và 20.442 ca tử vong, đòi hỏi nước ta phải triển khai quyết liệt các biện pháp phòng chống dịch Covid-19. Dịch Covid 19 là một loại dịch bệnh mới, lây truyền từ động vật sang người, sau đó lây lan từ người sang người với tốc độ nhanh lan nhanh - cả từ người có biểu hiện bệnh cũng như người mang mầm bệnh không có biểu hiện bệnh; hiện tại, đã có vaccin phòng bệnh nhưng chưa có thuốc điều trị đặc hiệu; Covid-19 thực sự như một loại giặc mới mà cả thế giới phải vừa chống giặc vừa tìm hiểu về giặc, trong đó có việc vừa thí điểm áp dụng các biện pháp chống dịch cũ vừa điều chỉnh cho phù hợp hơn khi có thêm thông tin chi tiết về mầm bệnh và bệnh mới này. Dự báo là việc tiên đoán những kết quả sẽ xảy ra trong tương lai dựa vào những nguyên tắc suy luận nào đó. Kết quả dự báo luôn là cơ sở khoa học quan trọng để lập những kế hoạch, những định hướng, những chiến lược phù hợp mang lại hiệu quả cao nhất. Dự báo có một vai trò rất quan trọng trong các lĩnh vực, vì vậy nó luôn nhận được sự quan tâm của các nhà khoa học và quản lý. Và vấn đề cấp bách hiện nay về tình hình dịch bệnh Covid-19 là đặt ra vấn đề một cái nhìn khách quan, toàn diện về các nhân tố ảnh hưởng đến số ca mắc bệnh cũng như mức độ ảnh hưởng. Từ đó nhằm tìm ra những chính sách cũng như các giải pháp cần thiết để nhanh chóng khắc phục tình hình dịch bệnh ở nước ta. Để tiến hành dự báo, nghiên cứu cần phải dựa vào nhiều yếu tố trong đó dữ liệu quá khứ là vấn đề quan trọng. Trong các loại dữ liệu, mô hình chuỗi thời gian được sử dụng phổ biến và có nhu cầu rất lớn trong thực tế cho việc dự báo. Với những lý do đó, tôi lựa chọn đề tài “Dự báo số liệu bệnh nhân nhiễm Covid-19 bằng các mô hình chuỗi thời gian” làm luận văn tốt nghiệp. Mục đích nghiên cứu Tổng kết các mô hình thống kê có thể áp dụng được trong dự báo số liệu theo thời gian và các vấn đề liên quan. Vận dụng các mô hình này để dự báo số bệnh nhân nhiễm Covid-19. Phương pháp nghiên cứu - Sử dụng các mô hình chuỗi thời gian mờ và không mờ để dự báo. - Sử dụng các tiêu chuẩn thống kê để dự báo mô hình tối ưu. - Sử dụng phần mềm thống kê R để thực hiện. Đối tượng nghiên cứu - Mô hình chuỗi thời gian mờ và không mờ. -Các mô hình phổ biến được sử dụng gần đây. - Số liệu bệnh nhân mắc Covid-19 theo ngày. Cấu trúc luận văn Luận văn được gồm có phần phần mở đầu, phần nội dung, phần kết luận và phần kiến nghị. Trong phần nội dung gồm có 3 chương: Chương 1: Chuỗi thời gian không mờ Trình bày khái niệm chuỗi thời gian, một số mô hình phổ biến như mô hình tự hồi quy, mô hình trung bình trượt, mô hình tự hồi quy trung bình trượt, mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt. Và các tiêu chuẩn đánh giá như AIC, SIC để vận dụng và tính toán các mô hình bằng các phần mềm như R, Matlab,… Chương 2: Chuỗi thời gian mờ Trình bày các bước tính toán, ví dụ minh họa các mô hình Abbasov - Mamenova, mô hình Abbasov – Mamenova cải tiến, so sánh và nhận xét. Chương 3: Áp dụng trong dự báo số bệnh nhân nhiễm Covid-19 Dựa vào các mô hình chuỗi thời gian không mờ và mờ đã trình bày trong các chương trước, tìm mô hình tối ưu và dự báo tương lai của số bệnh nhân nhiễm Covid-19 theo ngày.