以潜伏期为单位预测新冠肺炎疫情

实际上8月11日确诊病例为19936210例，比7月28日增加3594290例，预测增量偏差为426115例，相对偏差为11.9%，偏差数量和相对偏差都是相当大的，预测准确度比较低。7月29日到8月11日这一潜伏期单日平均病例增量为256735例（3594290÷14），偏差数量比上这一数值结果为166.0%，可见偏差明显大于平均单日增量甚至更接近单日增量的2倍，这样的预测会出现错位的问题，在精确意义下预测结果不可接受。

虽然前文^[2]对于比率与病例数量的回归分析结果可靠性不低——相关系数的绝对值大于0.84，与之前文章^{[3] [4]}的回归分析结果（分别为0.80和0.33）相比至少高一些，但相比之下根据分析结果计算得到的预测结果与现实相差太多：偏高超过10%，与之前的文章^{[3] [4]}相比（分别偏高1.0%和1.5%）简直高得离谱。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。

本文中笔者研究的是比率与病例数量的关系：采用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：