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上传时间: 2021-02-22
详细说明：公用事业
extract_table.ipynb网页中的表提取到.csv文件中
sigmoid_and_derivative.ipynb探索使用sigmoid函数作为流行病累积死亡分布的代理
empirical_p_value.ipynb该笔记本的灵感来自Jeremy在的论文“高温和高湿度降低COVID-19的传输”中对图1（a）的第二课讨论 。
我们展示了如何通过蒙特卡洛模拟经验确定p值，并将该方法应用于图1（a）中的数据。
笔记本的组织方式如下：
在第1节中，我们研究如何生成与零假设相一致的随机综合数据集，并在质量上看起来与图1（a）中的实际数据相似。 因为我们没有实际的数据点，所以我们依靠眼球告诉我们合成数据何时看起来接近实际数据。
在第2节中，我们研究了其中一个综合数据集。
接下来，在第3节中，我们执行蒙特卡洛模拟，生成10,000个随机绘制的合成数据集的集合。 对于每个
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