数据分享|函数型数据分析部分省市新冠疫情数据

于 2022-09-21 16:00:42 发布
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文章标签： 数据分析 python 机器学习 数据挖掘 开发语言
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本文通过函数型数据分析部分省市新冠疫情数据，采用B样条基拟合数据并进行主成分分析，揭示疫情发展趋势。数据显示，北京、重庆、江西等省市在疫情高峰期间感染比例较大，而河南、广东、湖南、上海等地控制效果较好。前两个主成分包含了超过92%的数据信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

全文链接：http://tecdat.cn/?p=28716

作者：Mingji Tang

统计学中传统的数据类型有截面数据和时间序列数据。这两者都只能在某一纵向或横向上探究数据，且部分前提条件又很难满足。而函数型数据连续型函数与离散型函数长期以来的分离状态，实现了离散和连续的过度。它很少依赖于模型构建及假设条件。通过使用函数型数据，我们可以发掘新冠疫情数据中更多的信息。

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一、数据的收集与整理

选择人口流动较大的北京、上海、广东，以及与武汉相邻的重庆、湖南、江西、安徽、河南，一共八个省级行政区的确诊人数变化数据（查看文末了解数据免费获取方式）作为样本。

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考虑到各省市人口数量差异较大，使用确诊人数和总人数的比例作为数据研究对象更加合理。

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二、  建立函数型数据对象

采用B样条基线性函数拟合离散的数据。使用最小二乘法得到系数。

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然后通过粗糙惩罚来提高函数的光滑性。设置惩罚项为53f75c95bb918b284716b4c5a739af27.png。

则新的需要最小化的式子为：

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可以得到光滑化之后的函数型数据。

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点击标题查阅往期内容

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