Forecasting daily confirmed COVID-19 cases in Algeria using ARIMA models.

Background: COVID-19 has become a threat worldwide, affecting every country. Aims: This study aimed to identify COVID-19 cases in Algeria using times series models for forecasting the disease. Methods: Confirmed COVID-19 daily cases data were obtained from 21 March 2020 to 26 November 2020 from the...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Publicado en:Eastern Mediterranean Health Journal Vol. 29; no. 7; pp. 515 - 520
Autores principales: Abdelaziz, Messis, Ahmed, Adjebli, Riad, Ayeche, Abderrezak, Ghidouche, Djida, Ait-Ali
Formato: equations & formulas research tables/charts Journal Article
Publicado: World Health Organization Jul2023
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          Djida, Ait-Ali
        affil: Université de Bordj Bou Arréridj, El-Anasser, Bordj Bou Arréridj, Algérie
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        Background: COVID-19 has become a threat worldwide, affecting every country. Aims: This study aimed to identify COVID-19 cases in Algeria using times series models for forecasting the disease. Methods: Confirmed COVID-19 daily cases data were obtained from 21 March 2020 to 26 November 2020 from the Algerian Ministry of Health. Forecasting was done using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models (0,1,1) with Minitab 17 software. Results: Observed cases during the forecast period were accurately predicted and placed within prediction intervals generated by ARIMA. Forecasted values of COVID-19 positive cases, recoveries and deaths showed an accurate trend, which corresponded to actual cases reported during 252, 253 and 254 days. Results were strengthened by variations of less than 5% between forecast and observed cases in 100% of forecasted data. Conclusion: ARIMA models with optimally selected covariates are useful tools for predicting COVID-19 cases in Algeria.
        Contexte : La COVID-19 est devenue une menace à l'échelle mondiale, touchant tous les pays. Objectif : La présente étude visait à identifier les cas de COVID-19 en Algérie à l'aide de modèles de séries chronologiques pour la prévision de la maladie. Méthodes : Les données sur les cas de COVID-19 confirmés quotidiennement ont été obtenues du 21 mars au 26 novembre 2020 auprès du ministère algérien de la Santé. Les prévisions ont été effectuées à l'aide de modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées (Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) (0,1,1) en recourant au logiciel Minitab 17. Résultats : Les cas observés pendant la période de prévision ont été prédits avec précision et se situaient dans les intervalles de prédiction générés par les modèles ARIMA. Les valeurs de prévision pour les cas positifs de COVID-19, les guérisons et les décès liés à la maladie ont montré une tendance précise, qui correspondait aux cas réels signalés pendant 252, 253 et 254 jours. Les résultats ont été renforcés par des variations de moins de 5 % entre les cas prédits et ceux observés dans 100 % des données de prévision. Conclusion : Les modèles ARIMA dotés de covariables sélectionnées de manière optimale sont des outils utiles pour prédire les cas de COVID-19 en Algérie.
      pubtype: Academic Journal
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