以潜伏期为单位预测新冠肺炎疫情

2020-7-15 23:02| 发布者: redchina| 查看: 34525| 评论: 0|原作者: 壮壮

摘要: 笔者在前文中给出了这样的预测：7月14日新冠肺炎累计确诊病例预测结果为12993292例，实际上7月14日确诊病例为12964809例，相对偏差为1.02%，偏差数量和相对偏差是比较小的，准确度比较高。

实际上7月14日确诊病例为12964809例，比6月30日增加2779435例，预测增量偏差为28483例，相对偏差为1.02%，偏差数量和相对偏差是比较小的，准确度比较高。7月1-14日这个潜伏期单日平均病例增量约为20万例，偏差数量比上这一数值结果为14%，明显小于50%，不会出现错位的问题，在精确意义下，预测结果也可以接受。

虽然前文^[2]对于增长率与病例数量的分析结果是最不可靠的——相关系数的绝对值与之前文章^[3]的结果相比实在太低，但与现实的吻合度却最高：只偏高了约1%，而之前的结果都是偏低的：最好误差也超过2%^[3]，这实在让笔者困惑。前文中笔者曾想“克服这种波动性所引起的预测结果的巨大震荡”^[2]，但现在看来没有必要了，巨大的波动似乎比较准确地反映了快速发展的疫情。

在研究增长率与病例数量的关系时：采用单日增长率会导致波动过大，规律很不明显；应该综合考虑多天的数据，但如果考虑5天或7天等天数的平均结果现实意义又不明确；目前公认的新冠肺炎潜伏期为14天，对于某一天来说，知道了当天和14天以后的病例数量，就可以计算出一个潜伏期中的增长率。为了使研究具有一定的现实意义，笔者便决定选最后一种方法，计算结果如表2：

报告序号	报告截止日期	新冠肺炎确诊病例（n0）	14天后确诊病例（n14）	一个潜伏期后的增长率（(n14-n0)/n0）
149	2020/6/17	8061550	10357662	0.284823
150	2020/6/18	8242999	10533779	0.277670
151	2020/6/19	8385440	10710005	0.277214
152	2020/6/20	8525042	10922324	0.281205
153	2020/6/21	8708008	11125245	0.277588
154	2020/6/22	8860331	11327790	0.278484
155	2020/6/23	8993659	11500302	0.278712
156	2020/6/24	9129146	11669259	0.278242
157	2020/6/25	9296202	11874226	0.277320
158	2020/6/26	9473214	12102328	0.277531
159	2020/6/27	9653048	12322395	0.276529
160	2020/6/28	9843073	12552765	0.275289
161	2020/6/29	10021401	12768307	0.274104
162	2020/6/30	10185374	12964809	0.272885