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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