实际上7月14日确诊病例为16341920例,比6月30日增加3377111例,预测增量偏差为50949例,相对偏差为1.51%,偏差数量和相对偏差是比较小的,准确度比较高。7月15-28日这一潜伏期单日平均病例增量为241222例(3377111÷14),偏差数量比上这一数值结果为21.2%,明显小于50%,不会出现错位的问题,在精确意义下,预测结果也可以接受。 虽然前文[2]关于增长率与病例数量的线性回归分析结果可靠性不算高——相关系数的绝对值与之前文章[3]的结果相比低一些,但根据分析结果计算得到的预测结果与现实的吻合度却比较高:只偏高了约1.5%,比之前文章[3]的预测结果更加接近事实。考虑到更近的一篇预测文章[4]就更让笔者不解了:其中,增长率与病例数量几乎是无关的,但预测结果与现实的偏差却最小,只有大约1%。现实喜欢与人开玩笑,在笔者预测新冠疫情这件事儿上似乎是正确的。 为了简化计算,本文中笔者不分析增长率与病例数量的关系,直接利用原始数据,研究比率与病例数量的关系:分析一天后的比率会导致波动过大,规律很不明显;应该综合考虑多天的数据,但如果考虑5天或7天等天数后的比率现实意义又不明确;目前公认的新冠肺炎潜伏期为14天,对于某一天来说,知道了当天和14天以后的病例数量,就可以计算出一个潜伏期后的比率。为了使研究具有一定的现实意义,笔者决定选最后一种方法,计算结果如表2: |
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