- Türkiye Halk Sağlığı Dergisi
- Vol: 19 Issue: 2
- Time series model for forecasting the number of COVID-19 cases in Turkey
Time series model for forecasting the number of COVID-19 cases in Turkey
Authors : Serhat Akay, Huriye Akay
Pages : 140-145
Doi:10.20518/tjph.809201
View : 6 | Download : 2
Publication Date : 2021-07-23
Article Type : Research
Abstract :Amaç: Koronavirüs hastalığı 2019’un (Covid-19) hem ülkeler hem de sağlık sistemleriüzerinde beklenmedik bir etkisi olmuştur. Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama(Auto-Regressive Integrated Moving Averages) (ARIMA) modellerini kullanarakyapılan zaman serisi modellemesi, istatistik ve ekonometride değişkenleri kapsamlışekilde tahminde kullanılmaktadır. Zaman serisi analizinin ARIMA modellerinikullanarak, Türkiyede Covid-19 için toplam olgu sayısını tahmin etmeyi amaçladık. Yöntem: 11 Mart 2020’den 24 Ağustos 2020’ye kadar olan toplam olgu sayısınınbir ARIMA modelini oluşturmak için zaman serisi analizini kullandık ve 25 Ağustos2020’den 7 Eylül 2020’ye kadar takip eden 14 gündeki vakaları tahmin etmek içinbu modelden yararlandık. ARIMA modellerinin bileşenlerinin seçiminde Hyndmanve Khandakar algoritması kullanıldık. Öngörme doğruluğunu değerlendirmekiçin yüzde hata kullanıldı. Bulgular: Model oluşturma döneminde 259.692 olguteşhis edildi ve 14 günlük doğrulama süresi boyunca ek 21.817 olgu vaka eklendi.Öngörü için (4, 2, 0) bileşenli (p, d, q) bileşenli ARIMA modeli kullanıldı. Ortalamatahmin hatası % 0.20 olarak bulundu ve tahmin doğruluğu tahminin iki haftalıkdöneminde en yüksekti. Sonuç: ARIMA modelleri, Türkiye’de önümüzdeki iki haftaboyunca Covid-19 hastalarının toplam olgu sayısını tahmin etmek için kullanılabilir.Keywords : COVID-19, zaman serisi, tahmin