Yugra State University BulletinYugra State University BulletinВестник Югорского государственного университета1816-92282078-9114Yugra State University5963010.17816/byusu2020370-74MATHEMATICAL MODELING AND INFORMATION TECHNOLOGIESМАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИResearch ArticleProblems of identifying time series intervals when predicting the dynamics of the number of infected Covid-19 by statistical methods using the example of YugraПроблемы идентификации интервалов временного ряда при прогнозировании динамики числа заражённых Covid-19 статистическими методами на примере ЮгрыKorotkovMikhail G.КоротковМихаил Геннадьевич
Russian Federation

Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor of the Institute of Digital Economy

Кандидат физико-математических наук, доцент Института цифровой экономики

mkorotkov@rambler.ruPetrovAleksey A.ПетровАлексей Аверьянович
Russian Federation

Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor of the Institute of Digital Economy

Кандидат физико-математических наук, доцент Института цифровой экономики

a_petrov@ugrasu.ruKurkinaMaria V.КуркинаМария Викторовна
Russian Federation

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Institute of Digital Economy

Кандидат физико-математических наук, доцент Института цифровой экономики

mavi@inbox.ruYugra State UniversityЮгорский государственный университет2810202016370742801202128012021Copyright ©; 2020, Korotkov M.G., Petrov A.A., Kurkina M.V.Copyright ©; 2020, Коротков М.Г., Петров А.А., Куркина М.В.2020Korotkov M.G., Petrov A.A., Kurkina M.V.Коротков М.Г., Петров А.А., Куркина М.В.http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0https://vestnikugrasu.org/byusu/article/view/59630

The aim of this work is to develop an approach to isolate the data interval for statistical forecasting from the time series of dynamics of new cases of coronavirus infection in the Yugra of the number of COVID-19 infected in the spring-summer of 2020.

Целью работы является разработка подхода по выделению из временного ряда динамики новых случаев заражения коронавирусом в Югре числа зараженных COVID-19 весной–летом 2020 года интервала данных для статистического прогнозирования.

time seriesstatistical methodsforecastingmodelвременной рядстатистические методыпрогнозированиемодельМишулина, О. А. Статистический анализ и обработка временных рядов / О. А. Мишулина. – Москва : МИФИ, 2004. – 180 с. – ISBN 5-7262-0536-7. – Текст : непосредственный.Айвазян, С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 656 с. – Текст : непосредственный.Вентцель, Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. – 10-е издание, стереотипное. – Москва : Academia, 2005. – 576 с. – Текст : непосредственный.Боровиков, В. П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows / В. П. Боровиков, Г. И. Ивченко. – Москва : Финансы и статистика, 1999. – 384 с. – Текст : непосредственный.Дуброва, Т. А. Статистические методы прогнозирования : учебное пособие для вузов / Т. А. Дуброва. – Москва : Юнити, 2003. – 106 с. – ISBN 5-238-00497-4. – Текст : непосредственный.