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A reliable time-series method for predicting arthritic disease outcomes: New step from regression toward a nonlinear artificial intelligence method

机译:一种可靠的时间序列方法,用于预测关节炎疾病结果:从回归到非线性人工智能方法的新步骤

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摘要

Background and objective: The interrupted time-series (ITS) concept is performed using linear regression to evaluate the impact of policy changes in public health at a specific time. Objectives of this study were to verify, with an artificial intelligence-based nonlinear approach, if the estimation of ITS data could be facilitated, in addition to providing a computationally explicit equation.
机译:背景和目的:使用线性回归执行中断的时间序列(其)概念,以评估特定时间在公共健康中的政策变化的影响。 如果可以促进其数据的估计,则本研究的目标是以人工智能的非线性方法验证,除了提供计算显式方程,还可以促进其数据。

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