以潜伏期为单位预测新冠肺炎疫情

同样为了研究的现实意义考虑，笔者在分析增长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，笔者在分析增长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。

根据上面的表格，首先对5月6-19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=0.412555，B=-2.22476×10^-8（相当于每增加一百万病例增长率直接减去2.22%），相关系数r=-0.968890，相关系数平方为0.938748。

|r|>0.95，确诊病例与增长率的负相关性是显著的，病例越多一个潜伏期后的增长率越低。其实这一点不是严格满足的，拿表2中9日和11日的数据比较一下就能看出来，但即便凭感觉也能发现两者的负相关关系，尽管下降幅度很小。相关系数平方的结果可以解释增长率变化的94%，大体上可以用前面的公式估算，但由于|r|和1并不是很接近——没达到0.999或0.99，并不能保证定量计算的准确性，这种情况下计算结果只有参考意义。

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，带入前文计算得到的结果，可知最终会有确诊病例约1854万例。