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对新冠肺炎疫情的预测与验证 —— 6月前半月

2020-6-17 03:56| 发布者: redchina| 查看: 11821| 评论: 0|原作者: 壮壮

摘要: 比较而言,增量相对偏差不算太大,半个月以来一直在-20%上下浮动,对于预测增长趋势来说是可以接受的,但这么大的偏差同样意味着预测是很不准确的。综合看来, 笔者能预测只是疫情还在快速发展的趋势。

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:

报告序号(t

新冠肺炎实际

确诊人数n)

回归分析计算结果(x

理论与实际的偏差(x-n

相对偏差((x-n)/a

118

4525497

4508586

-16911

-17%

119

4618821

4608355

-10466

-10%

120

4731458

4708124

-23334

-23%

121

4789205

4807893

18688

19%

122

4893186

4907662

14476

15%

123

4993470

5007431

13961

14%

124

5103006

5107200

4194

4.2%

125

5204508

5206969

2461

2.5%

126

5304772

5306738

1966

2.0%

127

5404512

5406507

1995

2.0%

128

5488825

5506276

17451

17%

129

5593631

5606045

12414

12%

130

5701337

5705814

4477

4.5%

131

5817385

5805583

-11802

-12%

132

5934936(n132)

5905352

-29584

-30%

建立模型涉及的数据跨度超过140万(5934936-4525497=1409439),理论与实际的偏差不超过±3万,粗略地看模型精确度可以接受。正向偏差最大为19%,负向偏差最大为-30%,两者相差约49%,不到50%,不会出现因偏差导致的错位。模型与建立模型所用数据的差别在可以接受的范围内。


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