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以潜伏期为单位预测新冠肺炎疫情

2020-7-2 00:59| 发布者: redchina| 查看: 37342| 评论: 0|原作者: 壮壮

摘要: 最近十几个潜伏期都是疫情迅速发展的时期,每个潜伏期的病例增量都明显高于前一潜伏期一定比例。到12月中后期,疫情发展速度达到顶峰,一个潜伏期内病例增量超过1400万接近1500万,相当于平均单日增量超过100万。多么可怕啊!

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一个潜伏期预测增量是指某个预测病例数量减去14天前的实际病例数量或预测病例数量。

从表3的预测结果上看,最近十几个潜伏期都是疫情迅速发展的时期,每个潜伏期的病例增量都明显高于前一潜伏期一定比例,从目前的略多于200万猛增至十月中期的超过1000万。在这以后疫情的发展速度仍然在加快,到12月中后期,疫情发展速度达到顶峰,一个潜伏期内病例增量超过1400万接近1500万,相当于平均单日增量超过100万。多么可怕啊!

之后疫情发展速度开始缓慢下降,到明年2月一个潜伏期内的病例增量降到1000万以下。到4月末5月初发展速度会下降到和目前水平差不多的程度:一个潜伏期增长略多于200万例,疫情发展速度的下降会更加显著,大体上是每过两个潜伏期下降一半。明年6月初期一个潜伏期内的病例增量会下降到100万例以下,9月初会降到10万例左右,12月初会降到1万例左右。

到后年也就是2022年年初,疫情才会趋于缓和。

上述对疫情的预测是很恐怖的:最终病例超过2亿且疫情还要肆虐1年都不止。不过好在这是笔者根据不可靠的回归分析结果做出的理论预测,很可能也是不可靠的,而且笔者也真的希望自己犯了高估疫情的错误。

本文的预测结果与前文[2]差别太大了,两亿多与两千多万相比,简直差出一个量级。这暴露出笔者采用的方法稳定性太差:由于进行回归分析时只涉及一个潜伏期,该潜伏期内的波动性对结果影响会非常大。如何克服这种波动性所引起的预测结果的巨大震荡,是笔者下一篇文章要讨论的问题。

 

 

 

作者:壮壮                             日期:202071


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