实际上9月8日确诊病例为27205275例,比7月28日增加3686932例,预测增量偏差为-454503例,相对偏差为-12.3%,偏差数量和相对偏差都很大,预测准确度很低。8月12-25日这一潜伏期单日平均病例增量约为263352例(3686932÷14),偏差数量比上这一数值所得结果的绝对值为172.6%,可见偏差明显大于平均单日增量,这样的预测会出现错位问题,结果准确度很低。 前文[2]对于比率与病例数量的回归分析结果可靠性较高——相关系数的绝对值大于0.998,明显比之前文章[3]
[4]的回归分析结果(相关系数分别为0.98和0.84)更接近1。但同时根据分析结果计算得到的预测结果却与现实相差较大:偏低12.3%,与之前的文章[3][4]相比(偏低0.812%与偏高11.9%),偏差不但没有变小反而还便得更大。现实喜欢与人开玩笑,而且这次也的确是这么做的。 本文中笔者研究的是比率与病例数量的关系:采用一天后的比率会导致波动过大,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天等天数后的比率现实意义又不明确;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后的比率。为了使研究具有一定的现实意义,笔者决定选最后一种方法,计算结果如表2:
同样为了研究的现实意义考虑,笔者在分析比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,笔者在分析比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。 |
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