根据表2,首先对6月3-16日的确诊病例(n0)与一个潜伏期后的增长率((n14-n0)/n0)进行简单线性回归分析,一个潜伏期后的增长率y与当天确诊病例x间的关系为y=A+Bx:A=0.290217=29.0217%,B=-1.42710×10^-9(相当于每增加一千万病例增长率直接减去1.43%),相关系数r=-0.331255,相关系数平方为0.109730。 0.3<|r|<1/3,最近一两个潜伏期中确诊病例与增长率的负相关性很低,低到了近乎于与没有关系的地步。这说明从全球范围来看近期疫情严重恶化,有指数爆发的倾向。得到的关系式只能解释增长率变化的11%左右——还不到1/9,几乎什么也解释不了。前面通过回归分析得到关系式非常不准确,所以接下来的计算只有理论上的意义。 当y=0时,理论上疫情就不会发展了,这时A+Bx=0,最终病例x=-A/B,带入数值可知最终会有确诊病例约20336万例,超过两亿。 对6月3-16日的情况进行回归分析时,用到了6月30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10185374例,根据回归分析的结果,一个潜伏期后的增长率为0.275681,10185374×(1+0.275681)= 12993292,预测14天后的7月14日确诊病例为12993292例。利用这个结果,可以求得一个潜伏期后的增长率,进而预测7月28日的确诊病例为16523234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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