अध्ययन के विभिन्न क्षेत्रों में समय के साथ संचयी विकास मॉडल ने महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है और अब भी निभा रहे हैं। इस शोध का उद्देश्य 2020 में इराक को प्रभावित करने वाले COVID-19 के नए मामलों की संचयी संख्या के आधार पर Weibull मॉडल की तुलना ROR पद्धति से करना था। COVID-19 महामारी के संचयी दैनिक नए मामलों को मॉडलिंग किया गया, जहाँ रिग्रेशन ऑब्जेक्टिव रिग्रेशन (ROR) की पद्धति के माध्यम से एक रैखिक गणितीय मॉडल प्राप्त किया गया, जो इसके व्यवहार को 15 दिन पहले के आधार पर समझाता है और इसे समान डेटा के लिए गैर-रैखिक Weibull मॉडल से तुलना की गई। रैखिक ROR पद्धति से बेहतर परिणाम प्राप्त हुए, क्योंकि जो विरVariance समझाया गया था वह 100% था और F सांख्यिकी भी उच्च थी और वर्गमूल त्रुटि (RMSE) की गणना में 72.38% की सुधार हुई; इसके अलावा, छह मानकों में रैखिक मॉडल ने गैर-रैखिक मॉडल को पीछे छोड़ दिया। निष्कर्ष निकाला गया कि COVID-19 के संचयी मामलों को दोनों मॉडलों के साथ मॉडलिंग किया जा सकता है और इस नए रोग के संचयी मामलों की भी 15 दिन पहले गणना की जा सकती है, जिससे महामारी का बेहतर प्रबंधन संभव हो सकता है, हालांकि यह पहली बार है जब ROR मॉडल डेटा के समय के संबंध में वृद्धि की प्रक्रियाओं पर लागू किया गया है।
Llanes et al. (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।