与COVID-19相关的美国过量死亡数据集2020-2023
数据来源：互联网公开数据
标签：过量死亡,COVID-19,公共卫生,时间序列,数据分析,疫情研究,死亡率监测
数据概述：
本数据集基于美国疾病控制与预防中心（CDC）的公开数据，记录了2020年至2023年间与COVID-19相关的过量死亡情况。过量死亡是指实际发生的死亡人数与预期死亡人数之间的差异，数据以每周为单位更新，涵盖美国各州及地区的死亡数据。数据通过Farrington surveillance算法计算得出，利用历史趋势生成预期死亡人数，并通过95%置信区间确定过量死亡的阈值。数据集包含死亡人数、预期死亡人数、置信区间等关键信息，为研究疫情对死亡率的影响提供了重要依据。
数据用途概述：
该数据集适用于疫情相关研究、公共卫生政策评估、死亡率趋势分析等多种场景。研究人员可通过数据了解COVID-19对死亡率的影响，评估疫情对不同地区和人群的冲击；公共卫生机构可利用数据优化疫情应对措施，制定针对性的防控策略；政策制定者可基于数据评估现有政策的效果，为未来的公共卫生决策提供参考。此外，数据集还支持学术研究和教育培训，帮助学者和学生深入理解疫情对公共健康的影响。
