但不论理论上多么靠，模型都要经过事实的检验，首先要与建立模型所用的事实对照：
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4月日期（t）
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新冠肺炎实际
确诊人数（n)
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回归分析计算结果（x）
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理论与实际的偏差（x-n）
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相对偏差（(x-n)/a）
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1
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823626
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814947
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-8679
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-11%
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2
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896475
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893952
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-2523
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-3.2%
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3
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972303
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972957
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654
|
0.83%
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4
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1051697
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1051962
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265
|
0.34%
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5
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1133758
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1130967
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-2791
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-3.5%
|
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6
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1210956
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1209972
|
-984
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-1.2%
|
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7
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1279722
|
1288977
|
9255
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12%
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8
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1353361
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1367982
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14621
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19%
|
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9
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1436198
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1446987
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10789
|
14%
|
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10
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1521252
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1525992
|
4740
|
-6.0%
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11
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1610909
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1604997
|
-5912
|
-7.5%
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12
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1696588
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1684002
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-12586
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-16%
|
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13
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1773084
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1763007
|
-10077
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-13%
|
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14
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1844863
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1842012
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-2851
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-3.6%
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15
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1914916（n15）
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1921017
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6101
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7.7%
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建立模型涉及的数据跨度超过100万（1914916-823626=1091290），理论与实际的偏差不超过±1.5万，粗略地看模型的精确度是可以接受的。比较精确地看，数据间隔都是1日，用偏差除以单日增量可以得到相对偏差；正向偏差最大为19%，负向偏差为-16%，两者相差约35%，不到50%，不会出现因为偏差导致的错位。 模型与建立模型所用数据的差别在可以接受的范围内。
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