飓风约瑟夫死亡人数峰值时间序列分析数据集HurricaneJosephMortalityPeakTimeSeriesAnalysis-harriken
数据来源：互联网公开数据
标签：飓风, 死亡人数, 时间序列分析, 灾害响应, 气象灾害, 统计分析, 数据可视化, 疫情分析
数据概述：
该数据集包含与飓风约瑟夫相关的死亡人数峰值时间序列数据，记录了不同国家或地区在飓风发生后，死亡人数达到峰值的时间，以及相关的统计指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体的时间范围，但以“days since policy start”（政策开始后的天数）为时间基准，反映了灾害发生后一段时间内的变化。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区，包括德国（GER）、新加坡（SG）、中国（ZH）、澳大利亚（AU）、加拿大（CA）、日本（JP）、阿联酋（AE）、美国（US）、南非（ZA）、埃及（EG）、斯洛伐克（SK）和未知地区（PIROR）。
数据维度：数据集包含多个变量，如“days since policy start to peak of deaths”（政策开始到死亡峰值的天数），以及相关的统计量，包括平均值（Mean）、标准差（SDS）、中位数（Median）、计数（Count）、最小值（Min）、最大值（Max）、决定系数（RSQ）和斜率（SLOPE）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开数据，具体来源未明确说明，但提供了关于飓风约瑟夫死亡人数峰值的时间序列数据。
该数据集适合用于灾害响应、疫情分析和时间序列建模研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于气象灾害、灾害响应、公共卫生等领域的研究，例如分析飓风发生后不同地区死亡人数峰值的时间差异、评估灾害应对措施的有效性等。
行业应用：可以为保险行业、应急管理部门、气象服务机构等提供数据支持，用于风险评估、灾害预警、资源调配等。
决策支持：支持政府部门和相关机构制定灾害应对策略，优化资源配置，提高应对突发事件的能力。
教育和培训：作为灾害管理、数据分析、统计学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解灾害数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同地区死亡人数峰值的时间规律，以及评估政策对死亡人数的影响，从而为优化灾害应对策略提供数据支持。
