시몬라 슬롯 통계

감염된 질병의 발생 또는 자연 재해 위험 매핑과 같은 문제의 탐지는 중요하고 근본적입니다. GISS (Geographical Information Systems)와 같은 강력하고 유용한 도구가 있지만 대량의 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 슬롯 데이터 또는 광범위한 시계열에 대한 시몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 슬롯 클러스터의 위치를 ​​결정하면 상당한 문제가 있습니다. 이 연구는 다양한 유형의 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 몬라 슬롯-시간 데이터에서 일반적으로 핫스팟이라고하는 질병 클러스터 또는 오염 물질 클러스터를 식별하는 방법을 확립하고 해당 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로합니다.

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몬라 슬롯 클러스터 (핫스팟)는 통계적 증거 (데이터)에 기초하여 국부적으로 높거나 낮은 관측 값을 나타내는 위치를 평가하는 과학적 접근법입니다. 이 연구는 Covid-19 긍정적 인 사례들 사이에 핫스팟의 존재를 밝히고 'Covid-19 긍정적 인 사례의 핫스팟을 수행하는 것'에 대한 질문에 대답하는 것을 목표로합니다. 그리고 '그들이 존재한다면 언제 어디서 발생합니까?' 또한이 핫스팟과 관련된 패턴에 대해 논의 할 것입니다.