模型还要经过事实的检验,首先要与建立模型所用的事实对照:
5月日期(t)
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新冠肺炎实际
确诊人数(n)
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回归分析计算结果(x)
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理论与实际的偏差(x-n)
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相对偏差((x-n)/a)
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1
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3175207
|
3183128
|
7921
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9.6%
|
2
|
3267184
|
3265463
|
-1721
|
-2.1%
|
3
|
3349786
|
3347798
|
-1988
|
-2.4%
|
4
|
3435894
|
3430133
|
-5761
|
-7.0%
|
5
|
3517345
|
3512468
|
-4877
|
-5.9%
|
6
|
3588773
|
3594803
|
6030
|
7.3%
|
7
|
3672238
|
3677138
|
4900
|
6.0%
|
8
|
3759967
|
3759473
|
-494
|
-0.60%
|
9
|
3855788
|
3841808
|
-13980
|
-17%
|
10
|
3917366
|
3924143
|
6777
|
8.2%
|
11
|
4006257
|
4006478
|
221
|
0.27%
|
12
|
4088848
|
4088813
|
-35
|
-0.043%
|
13
|
4170424
|
4171148
|
724
|
0.88%
|
14
|
4248389
|
4253483
|
5094
|
6.2%
|
15
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4338658(n15)
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4335818
|
-2840
|
-3.4%
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建立模型涉及的数据跨度在110~120万之间(4338658-3175207=1163451),理论与实际的偏差不超过±1.4万,粗略地看模型的精确度是可以接受的。用偏差除以单日增量可以得到相对偏差:正向偏差最大为9.6%,负向偏差为-17%,两者相差约27%,不到50%,不会出现因为偏差导致的错位。模型与建立模型所用数据的差别在可以接受的范围内。 |