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对新冠肺炎疫情的预测 —— 6月前半月

2020-6-2 01:12| 发布者: redchina| 查看: 35156| 评论: 0|原作者: 壮壮

摘要: 考虑到时效性,笔者决定通过研究5月17-31日患者数量与时间的关系来把握6月前半月疫情的发展趋势。对报告序号(t)与新冠肺炎确诊人数(x)进行简单线性回归分析,可得:x=at+b(a为理论上的单日患者增量)=99769t-7264156,相关系数r=0.999423。

考虑到时效性,笔者决定通过研究517-31日患者数量与时间的关系来把握6月前半月疫情的发展趋势。根据世界卫生组织给出的报告[1],关于疫情的数据整理如下表(报告的截止时间为对应日期欧洲中部时间上午10:00):

报告序号(t

报告截止日期

新冠肺炎确诊人数

118

2020/5/17

4525497

119

2020/5/18

4618821

120

2020/5/19

4731458

121

2020/5/20

4789205

122

2020/5/21

4893186

123

2020/5/22

4993470

124

2020/5/23

5103006

125

2020/5/24

5204508

126

2020/5/25

5304772

127

2020/5/26

5404512

128

2020/5/27

5488825

129

2020/5/28

5593631

130

2020/5/29

5701337

131

2020/5/30

5817385

132

2020/5/31

5934936

研究所依据的事实和要预测的未来在不同月份,所以有必要对报告序号(t)与新冠肺炎确诊人数(x)进行简单线性回归分析,可得:x=at+ba为理论上的单日患者增量)=99769t-7264156,相关系数r=0.999423。两者的简单线性相关度极高,相关系数的平方为0.998847,也就是说该模型可以解释新冠肺炎确诊人数变化的99.8847%,理论上相当可靠。


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