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：
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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
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3183128
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7921
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9.6%
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2
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3267184
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3265463
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-1721
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-2.1%
|
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3
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3349786
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3347798
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-1988
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-2.4%
|
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4
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3435894
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3430133
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-5761
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-7.0%
|
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5
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3517345
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3512468
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-4877
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-5.9%
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6
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3588773
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3594803
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6030
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7.3%
|
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7
|
3672238
|
3677138
|
4900
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6.0%
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|
8
|
3759967
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3759473
|
-494
|
-0.60%
|
|
9
|
3855788
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3841808
|
-13980
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-17%
|
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10
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3917366
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3924143
|
6777
|
8.2%
|
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11
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4006257
|
4006478
|
221
|
0.27%
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|
12
|
4088848
|
4088813
|
-35
|
-0.043%
|
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13
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4170424
|
4171148
|
724
|
0.88%
|
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14
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4248389
|
4253483
|
5094
|
6.2%
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15
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4338658(n15)
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4335818
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-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。 | 
