大家检查下这个Professor 的模型

https://scholar.harvard.edu/ericding

他在twitter 上面讲了十几条。他根据现有日增加数据，仿真出来的R0(指数级别1个人传递到几个人)是3.8。

我记得当初SARS一开始大致也是2.x 。
在隔离后r0降低到0.4。

检查这些数据几行python就可以。
不要回我的贴争论。

没找到具体步骤，没法验证。 不过我相信人家确实算过，哈佛公共卫生，算是该领域
最高学府了，不像那些文科，真假全凭一张嘴。

R0我老年轻时学习人口理论也算过，专门研究人口的出生死亡繁殖什么的，当年的人口学的专家是这个 https://www.aapss.org/fellow/samuel-h-preston/， 具体计算挺复杂，涉及到各种假设.

我前几天这样估算的

武汉：国内除武汉：国外 等比

现在怎么算都没用了，不关注数字了。

http://www.mitbbs.com/news_wenzhang/Headline/31949627.html

<帝国理工的武汉疫情预测几乎没参考性>

"同时，该模型的核心数据是海外检出的3例病例，而这样小的样本会导致较大的置信区间，也就是预测的不确定性。在模型有高度不确定性的情况下，模型估计的范围上下可能有10倍以上的差距，用这样十倍以上偏差的结果来对疫情进行估计，实际指导意义并不大。"

看来这专家也在忽悠啊。 样本大了是浪费， 小了也不行。

数据的感觉是手艺活。保持数感即可。不需纠结结论。现在的结论，在几百年内，连历史这条路上的尘埃都不是。

【 在 magliner(magliner) 的大作中提到: 】

: http://www.mitbbs.com/news_wenzhang/Headline/31949627.html

: "同时，该模型的核心数据是海外检出的3例病例，而这样小的样本会导致较大的置信区

: 间，也就是预测的不确定性。在模型有高度不确定性的情况下，模型估计的范围上下可

: 能有10倍以上的差距，用这样十倍以上偏差的结果来对疫情进行估计，实际指导意义并

: 不大。"

: 看来这专家也在忽悠啊。 样本大了是浪费， 小了也不行。