Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/78791
Title: การศึกษาสมการที่เหมาะสมสำหรับการแพร่กระจายโรค COVID-19
Other Titles: Proper equation studies for spreading COVID-19 disease
Authors: พชรพล อโศกสกุล
Advisors: ภัทรสินี ภัทรโกศล
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์
Subjects: โรคติดต่อ -- การแพร่ระบาด -- แบบจำลองทางคณิตศาสตร์
Communicable diseases -- Transmission -- Mathematical models
Issue Date: 2563
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหารูปแบบสมการที่เหมาะสมสำหรับการแพร่กระจายของโรค COVID-19 โดยใช้ข้อมูลของการแพร่ระบาดในประเทศสหรัฐอเมริกา จำนวน 44 รัฐ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติได้ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ค่าสหสัมพันธ์เพียร์สัน (Pearson’s correlation) และโมเดลถดถอยพหุที่ประกอบด้วยตัวแปรแบบจัดกลุ่ม (Multiple Regression model with categorical variable) ผลการศึกษาพบว่าปัจจัยที่มีผลต่อจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 ได้แก่ ตำแหน่งที่ตั้งของรัฐฤดูกาลที่แตกต่างกันของแต่ละรัฐ จำนวนผู้ติดเชื้อสะสมของแต่ละรัฐ จำนวนผู้เสียชีวิตรายใหม่ของแต่ละรัฐ จำนวนผู้เสียชีวิตสะสมของแต่ละรัฐ จำนวนประชากรในแต่ละรัฐ อุณหภูมิเฉลี่ย และความหนาแน่นของประชากรที่แตกต่างกันในแต่ละรัฐ โดยโมเดลการแพร่กระจายของโรค COVID-19 ที่ผ่านการวิเคราะห์ด้วยโมเดลถดถอยพหุที่ประกอบด้วยตัวแปรแบบจัดกลุ่ม โดยใช้ปัจจัยข้างต้นที่กล่าวมา จะมีความแม่นยำที่ 70.4% เมื่อใช้ค่า R²
Other Abstract: The objective of this study is to find a proper model for COVID-19 pandemic using the pandemic data in 44 states of the United States of America. These data were analyzed using various statistical values: percentage, mean, Pearson’s correlation, and Multiple Regression model with categorical variable. It was shown in the study that factors affecting the number of COVID-19 cases are state locations, seasons at different times, cumulative number of infected people, new deaths, accumulated number of deaths, the population of each state, daily average temperature and the population density of each state. The diffusion model of COVID-19 in this study was analyzed by Multiple Regression model with categorical variable. By using the above factors mentioned, it will have an accuracy of 70.4%, measuring by R²
Description: โครงงานเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตรปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาคณิตศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปีการศึกษา 2563
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/78791
Type: Senior Project
Appears in Collections:Sci - Senior Projects

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
63-SP-MATH-025 - Phacharaphon Asoksakul.pdf30.81 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.