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Predictors of the Aggregate of COVID-19 Cases and Its Case-Fatality: A Global Investigation Involving 120 Countries

Open Journal of Statistics 2021年第2期11卷 259-277页

作者： Sarah Al-Gahtani Mohamed Shoukri Maha Al-Eid Department of Internal Medicine King Fahd Medical City Riyadh Saudi Arabia Department of Epidemiology and Biostatistics Schulich School of Medicine and Dentistry University of Western Ontario London Ontario Canada Department of Biostatistics Epidemiology and Scientific Computing King Faisal Specialist Hospital and Research Center Riyadh Saudi Arabia

Objective: Since the identification of COVID-19 in December 2019 as a pandemic, over 4500 research papers were published with the term “COVID-19” contained in its title. Many of these reports on the COVID-19 pandemic suggested that the coronavirus was associated with more serious chronic diseases and mortality particularly in patients with chronic diseases regardless of country and age. Therefore, there is a need to understand how common comorbidities and other factors are associated with the risk of death due to COVID-19 infection. Our investigation aims at exploring this relationship. Specifically, our analysis aimed to explore the relationship between the total number of COVID-19 cases and mortality associated with COVID-19 infection accounting for other risk factors. Methods: Due to the presence of over dispersion, the Negative Binomial Regression is used to model the aggregate number of COVID-19 cases. Case-fatality associated with this infection is modeled as an outcome variable using machine learning predictive multivariable regression. The data we used are the COVID-19 cases and associated deaths from the start of the pandemic up to December 02-2020, the day Pfizer was granted approval for their new COVID-19 vaccine. Results: Our analysis found significant regional variation in case fatality. Moreover, the aggregate number of cases had several risk factors including chronic kidney disease, population density and the percentage of gross domestic product spent on healthcare. The Conclusions: There are important regional variations in COVID-19 case fatality. We identified three fac

关键词： Intraclass Correlation Coefficient Hierarchical Data Structure negative binomial regression Data Splitting Mixed Effects Linear regression Model

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Crash Frequency Analysis

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Journal of Transportation Technologies 2016年第4期6卷 169-180页

作者： Azad Abdulhafedh Department of Civil and Environmental Engineering University of Missouri Columbia USA

Modeling highway traffic crash frequency is an important approach for identifying high crash risk areas that can help transportation agencies allocate limited resources more efficiently, and find preventive measures. This paper applies a Poisson regression model, negative binomial regression model and then proposes an Artificial Neural Network model to analyze the 2008-2012 crash data for the Interstate I-90 in the State of Minnesota in the US. By comparing the prediction performance between these three models, this study demonstrates that the Neural Network is an effective alternative method for predicting highway crash frequency.

关键词： Poisson regression negative binomial regression Artificial Neural Network Crash Frequency

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原创还是转发

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市场营销（理论版） 2019年第6期

作者：周静沈俏蔚涂平王汉生

在线用户创造内容(User Generated Content，UGC)已经成为人们在社交平台上进行交流与信息分享的主要方式。高质量的UGC能够吸引更多的广告主，为平台带来可观的收入。因此，如何鼓励人们在社交平台上贡献优质的内容已成为研究人员关心... 详细信息

在线用户创造内容(User Generated Content，UGC)已经成为人们在社交平台上进行交流与信息分享的主要方式。高质量的UGC能够吸引更多的广告主，为平台带来可观的收入。因此，如何鼓励人们在社交平台上贡献优质的内容已成为研究人员关心的重要问题之一。用户为何发帖？产生UGC的动机是什么？这类问题已经受到越来越多学者的关注。本文提出了一个全面的效用理论模型，用于研究用户的发帖动机。在已有的内在效用和形象效用的基础上，本文提出了交互效用的概念。具体地，交互效用是指用户通过与社交平台上的好友进行互动而获得的效用。其次，本文在效用最优化的方程中加入了时间约束这一条件，通过该约束条件，我们可以进一步分析用户是如何分配发帖与阅读他人帖子的时间的。最后，本文用新浪微博的数据对理论模型进行了实证检验。

关键词：社交网络交互效用 UGC 负二项回归 social networks interaction utility user generated content negative binomial regression

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知识网红内容表现力的影响因素分析：以知乎为例

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图书馆学情报学 2020年第1期

作者：付少雄陈晓宇

文章将知识网红创造的内容对于其受众的吸引力概念化为内容表现力，认为内容表现力受到其内容特征的影响。文章以信息采纳模型为理论框架，探究知识网红内容表现力的特征因素，利用负二项回归和文本分析的方法对特征数据进行分析从而验... 详细信息

文章将知识网红创造的内容对于其受众的吸引力概念化为内容表现力，认为内容表现力受到其内容特征的影响。文章以信息采纳模型为理论框架，探究知识网红内容表现力的特征因素，利用负二项回归和文本分析的方法对特征数据进行分析从而验证理论模型。研究发现：载体丰富度、内容专业度、内容可信度和内容趣味度会显著影响知识网红内容表现力，其中内容专业度影响作用最大；主题类型会调节内容趣味度对内容表现力的影响程度。本研究能为知识网红内容表现力增强和数字内容服务提供商价值萃取给予借鉴和启示。

关键词：知识网红内容表现力信息采纳模型文本分析负二项回归知识付费 Internet celebrity content performance information adoption model text analysis negative binomial regression knowledge payment

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