Logistic回归模型对美国新冠疫情预测研究

为了预测美国新冠肺炎疫情变化趋势并探索其背后的深层原因,以便为我国制订针对性政策提供借鉴,本文采用Logistic回归方法对美国新冠肺炎确诊人数建立预测模型,通过实际数值进行拟合预测分析。计算结果表明,在新冠肺炎疫情发作的前中期,Logistic模型拟合预测的情况与实际数据基本吻合,具有较高的预测精度,可用于新冠肺炎感染确诊人数的初期预测,这对我国新冠肺炎感染者人数预测具有借鉴意义。