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以潜伏期为单位预测新冠肺炎疫情(8月25日)

2020-8-27 00:28| 发布者: redchina| 查看: 43367| 评论: 0|原作者: 壮壮

摘要: 到明年4月末,新冠肺炎病例总数已经超过3537万例(这个最终病例数量是“四舍”求得的),可以认为到这个时候疫情已经趋于平稳。相对而言,本文的预测结果相当乐观:接下来疫情的发展就会变慢,但正确与否有待事实验证。

前文[2]对于比率与病例数量的回归分析结果可靠性较高——相关系数的绝对值大于0.98,相当接近1,比之前文章[3] [4]的回归分析结果(相关系数分别为0.840.80)明显高一些。同时,根据分析结果计算得到的预测结果也与现实非常接近:偏低不到1%,与之前的文章[3][4]相比(分别偏高12%1.5%)偏差明显变小。虽然现实喜欢与人开玩笑,但在这次预测中却没有,笔者现在更困惑了:到底什么情况下预测的准确性才比较高呢?

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

报告序号

报告截止日期

新冠肺炎确诊病例(n0

14天后确诊病例(n14

一个潜伏期后的比率(n14/n0

191

2020/7/29

16558289

20162474

1.2176665

192

2020/7/30

16812763

20439814

1.2157320

193

2020/7/31

17106007

20730456

1.2118817

194

2020/8/1

17396943

21026758

1.2086467

195

2020/8/2

17660523

21294845

1.2057879

196

2020/8/3

17918582

21549706

1.2026457

197

2020/8/4

18142718

21756357

1.1991785

198

2020/8/5

18354342

21989366

1.1980471

199

2020/8/6

18614177

22213869

1.1933844

200

2020/8/7

18902735

22492312

1.1898972

201

2020/8/8

19187943

22767009

1.1865268

202

2020/8/9

19462112

23057288

1.1847269

203

2020/8/10

19718030

23311719

1.1822540

204

2020/8/11

19936210

23518343

1.1796797

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812-25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=1.410071=141.0071%B=-1.159215×10^-8(相当于每增加一百万病例比率直接减去1.16%,降速较快),相关系数r= -0.998530,相关系数平方为0.997061。凭感觉也能发现:疫情发展速度明显放缓。



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