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Fighting Covid-2019：伟大的转机来了

第1部分。多少人将杀死冠状病毒？


自从我写了第一篇有关预测冠状病毒流行的文章以来，已经过去了一个多星期，但是已经发生了很多变化。

首先，全球流行趋势有一个转折点：新死亡人数的曲线达到顶峰。这意味着全球流行的第一阶段已经结束，每天新死亡人数几乎呈指数增长。

一周前，我很高兴地说，现在这种流行病还将迅速减少。但是过去一周积累的新数据消除了这种乐观情绪。实际上，在一些国家（例如中国，可能还有德国），该流行病的发展用对数曲线描述。但是其他国家令我失望。

对流行病受害者人数的最新预测以及剪裁精美的图画。

不明飞行物护理分钟


大流行的COVID-19是由SARS-CoV-2冠状病毒（2019-nCoV）引起的潜在的严重急性呼吸道感染，已在全球正式宣布。关于Habré的许多信息都涉及此主题-始终记住，它既可靠又有用，反之亦然。

我们敦促您不要批评任何已发布的信息。


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事实证明，人口稀少，不急于执行政府制定的检疫措施，以及一些国家政府对引进此类措施的犹豫不决，导致了后勤曲线的扭曲。

确实，最初，流行病正在增加，并且死亡人数每天都在增加。然后达到最大值。在那之后...达到最大极限。这就是在伊朗和意大利发生的情况。





如果我们处理逻辑曲线，则在最大值之后立即下降。此外，如果考虑逻辑曲线的一阶导数（每日死亡率曲线），那么它的拐点就对称。这意味着，曲线峰值的左侧的锐度将等于上升起点处曲线的锐度，如下图所示。

不幸的是，在许多国家并非如此。曲线的顶部是平坦的，与曲线的尖锐起点完全不同。根据人群隔离的时间长短，每日死亡率曲线平坦部分的长度会增加。

如果看一下总死亡率的曲线，那么它就不再像逻辑曲线了。好像逻辑曲线被切成两半，相对于地平线倾斜的直线插入了两半之间。在该地区，每天的死亡人数增加了大约相同的数量。再看一下伊朗和意大利的情况。





这是世界各地的每日死亡率曲线。她只尽了自己最大的努力。不幸的是，要预测死亡人数开始下降之前，曲线将在最大范围内停留多长时间并不容易。但是，基于一般考虑，人们必须认为，由于许多国家采取了人口概况检疫措施，全球大流行时间表的顶部也将持平。





在上一篇文章中，我们提到了摆在我们面前的选择：开发一种程序，该程序不仅可以给出最可能的死亡人数预测，还可以预测错误。也就是说，我们需要对死亡人数进行乐观的预测（以使最终死亡人数大于该预测），并需要进行悲观的预测（可能超过最终死亡人数）。

在过去的一周中，我们还面临另一项任务：当无法再使用经典逻辑曲线进行预测时，考虑到平顶效应来描述死亡率的动态。

作者能够成功解决这两个问题，并开发了一种预测技术，该技术可以计算预测误差，并考虑平顶效应。

不幸的是，目前作者没有足够的时间来充分描述所构建的预测模型。因此，在第一部分中，我们将分别对整个世界和某些国家/地区提供预期的预测，在本文的下一部分中，我将描述如何接收这些预测以及读者如何在Python中重复这些预测。

这是预期的预测。我计划每周使用新数据至少更新一次。但是我将保留先前的预测，以说明建模的动态。



顺便说一句，他们问我为什么不使用Excel进行预测？我会回答：Excel具有内置机制，可让您查找与任意函数的最小值相对应的参数。尽管有99％的用户使用了这些机制，但这些机制还是未知的，使用起来也不是那么简单。这是上一篇文章中达到的水平。

但是，在本文的以下部分中，我们将进行仿真建模，当每个国家/地区将以某种方式执行类似的过程数千次，并以某种方式更改传入的统计数据集时。 T.N.引导程序仿真。

作者不知道如何在不使用VisualBasic的情况下在Excel中进行这种模拟。同时，在Python中，通过编写几行代码可以实现从一次只搜索一个函数的最小值到几千种情况的转换。我将在本文的第三部分中展示这个技巧。

很快将有一个链接到本文的第2部分。

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