同样为了研究的现实意义考虑，笔者在分析比率与新冠肺炎病例数量的关系时会考虑一个潜伏期14天的情况。 同样为了研究的现实意义考虑，笔者在分析比率与新冠肺炎病例数量的关系时会考虑一个潜伏期14天的情况。 设一个潜伏期后的比率y与当天确诊病例x间的关系为y=A+Bx，根据表2，首先对7月15-28日的确诊病例（n0）与一个潜伏期后的比率（n14/n0）进行简单线性回归分析，结果是：A=1.425825=142.5825%，B=-1.241979×10^-8（相当于每增加一百万病例比率直接减去1.21%），相关系数r= -0.980493，相关系数平方为0.961366。，过去比率下降是与千万相比，这一量级的改变意味着下降速度明显加快，最近一两个潜伏期疫情明显趋于缓和。 |r|>0.95，说明最近一两个潜伏期中确诊病例与比率是显著性负相关的。这意味着从全球范围来看疫情有明显好转的可能，至少近期内指数爆发的可能性极低。得到的关系式能解释比率变化的96.1%，这是个很高的比例，可以在很大程度上说明问题，理论上后面给出的计算结果应该是比较准确的。但由于疫情喜欢跟人开玩笑，实际上准不准确笔者不敢断言。 当y=1时，理论上疫情就不会发展了，这时A+Bx=1，最终病例x=(1-A)/B，带入数值可知最终会有确诊病例约3429万例，相对来说这是个相当小的结果。 对7月15-28日的情况进行回归分析时，用到了8月11日的确诊病例数量，这是本次预测中涉及到的最有时效性的数据，在预测未来中应当重点运用。当日新冠肺炎确诊病例为19936210例，根据回归分析的结果，一个潜伏期后的比率为1.1782215，19936210×1.1782215=23489271，预测14天后的8月25日确诊病例为23489271例。利用这个结果，可以求得一个潜伏期后的比率，进而预测9月8日的确诊病例为26639023例。依此类推，可以预测多个潜伏期以后的新冠肺炎确诊病例数量，结果如表3： |
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