关于精确计算死亡人数的模型 (转载)

w
water77
楼主 (未名空间)

【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: water77 (水), 信区: Military
标 题: 关于精确计算死亡人数的模型
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Mar 29 01:02:55 2020, 美东)

说是错开15天能对上,目前看起来挺准

我研究了一下,其实是建立在死亡率是1.5%左右的基础上,而且病毒扩散按照无制约的传播

所以如果死亡率改变,或者控制措施开始生效,这个模型将不再准确。

目前看控制措施已经开始生效,只要死亡率不飙上去,最后数字不会那么难看

但是也不容乐观,一万以上救不回来是乐观估计了,God bless America.

i
iDemocracy

本来比较care新冠,但是也同时关注flu死亡人数,很快就对新冠麻木了,flu已经死了2到5万人。
我觉得有钱还是先救流感病人吧。
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water77

医疗资源挤兑

践踏结果就是流感病人更没得救

新冠病毒不控制,四月中旬要死十万人以上,四月底死五十万以上。所以政府不得不控制

流感死亡率相对低很多,政府可以不怎么管

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 本来比较care新冠,但是也同时关注flu死亡人数,很快就对新冠麻木了,flu已经死了
: 2到5万人。
: 我觉得有钱还是先救流感病人吧。

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water77

发信人: helloterran (hi you), 信区: Military
标 题: 精确预测未来15天美国新冠死亡人数,误差<5>发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 27 01:53:02 2020, 美东)

更新数据:原先采用worldometer数据,因为各州时区不同,汇总不规律,误差稍大

现在统一采用一亩三分地数据,“15天规律”更加吻合

Day Date Deaths Date-15 Cases
1 14-Mar 61 28-Feb 67
2 15-Mar 73 29-Feb 72
3 16-Mar 99 1-Mar 94
4 17-Mar 121 2-Mar 112
5 18-Mar 152 3-Mar 134
6 19-Mar 209 4-Mar 169
7 20-Mar 274 5-Mar 240
8 21-Mar 347 6-Mar 344
9 22-Mar 466 7-Mar 460
10 23-Mar 595 8-Mar 581
11 24-Mar 801 9-Mar 757
12 25-Mar 1057 10-Mar 1047
13 26-Mar 1312 11-Mar 1292
14 27-Mar 1715 12-Mar 1716
15 28-Mar 2196 13-Mar 2249
16 29-Mar ? 14-Mar 2977
17 30-Mar ? 15-Mar 3686
18 31-Mar ? 16-Mar 4654
19 1-Apr ? 17-Mar 6105
20 2-Apr ? 18-Mar 8671
21 3-Apr ? 19-Mar 14095
22 4-Apr ? 20-Mar 19584
23 5-Apr ? 21-Mar 26743
24 6-Apr ? 22-Mar 35065
25 7-Apr ? 23-Mar 44794
26 8-Apr ? 24-Mar 55287
27 9-Apr ? 25-Mar 69222
28 10-Apr ? 26-Mar 85998
29 11-Apr ? 27-Mar 104804
30 12-Apr ? 28-Mar 124592
31 13-Apr ? 29-Mar ?
32 14-Apr ? 30-Mar ?
33 15-Apr ? 31-Mar ?

【 在 water77 (水) 的大作中提到: 】
: 发信人: water77 (水), 信区: Military
: 标 题: 关于精确计算死亡人数的模型
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Mar 29 01:02:55 2020, 美东)
: 说是错开15天能对上,目前看起来挺准
: 我研究了一下,其实是建立在死亡率是1.5%左右的基础上,而且病毒扩散按照无制约的
: 传播
: 所以如果死亡率改变,或者控制措施开始生效,这个模型将不再准确。
: 目前看控制措施已经开始生效,只要死亡率不飙上去,最后数字不会那么难看
: 但是也不容乐观,一万以上救不回来是乐观估计了,God bless America.

l
lisas

一开始主要是恐慌了,随着时间的推移大家恢复理智后,越来越多的人会不把它当回事。

真正的死亡率可能千分之1不到吧。

w
water77

你当意大利不存在吗?

【 在 lisas (wonderfulLand) 的大作中提到: 】
: 一开始主要是恐慌了,随着时间的推移大家恢复理智后,越来越多的人会不把它当回事。
: 真正的死亡率可能千分之1不到吧。

l
lisas

确诊数早就不是感染人数的函数了,而是测量人数的函数,我也不知道你在那推断什么。

你觉得现在的确诊数是感染人数的函数吗?

【 在 water77(水) 的大作中提到: 】
<br>: 你当意大利不存在吗?
<br>: 事。
<br>

l
lisas

我真的很佩服这些人。

算死亡率是要按感染人数算的,不是按确诊数,确诊数早就已经只是测量数的函数了,和感染人数根本没关系。

你非要拿确诊数推测感染人数,那就要用那些大规模不计成本测量的地方的数据,比如韩国和德国。

你拿意大利的确诊数算感染数,你这在想什么?

w
water77

有点道理

不过

这个传染力强很多

流感死亡率多少?0.1%

新冠呢
韩国1.58%
德国0.81%
后面可能会增加上去

【 在 lisas (wonderfulLand) 的大作中提到: 】
: 我真的很佩服这些人。
: 算死亡率是要按感染人数算的,不是按确诊数,确诊数早就已经只是测量数的函数了,
: 和感染人数根本没关系。
: 你非要拿确诊数推测感染人数,那就要用那些大规模不计成本测量的地方的数据,比如
: 韩国和德国。
: 你拿意大利的确诊数算感染数,你这在想什么?

f
fredmiranda

分母测不准 无意义

【 在 water77 (水) 的大作中提到: 】
: 有点道理
: 不过
: 这个传染力强很多
: 流感死亡率多少?0.1%
: 新冠呢
: 韩国1.58%
: 德国0.81%
: 后面可能会增加上去

w
water77

还有流感一般不导致肺炎
这个被叫武汉肺炎不是没有原因的
你还以为是个感冒啊

哈哈哈哈

【 在 lisas (wonderfulLand) 的大作中提到: 】
: 确诊数早就不是感染人数的函数了,而是测量人数的函数,我也不知道你在那推断什么。
: 你觉得现在的确诊数是感染人数的函数吗?
:
: 你当意大利不存在吗?
:
: 事。
:

w
water77

有统计意义就可以了

【 在 fredmiranda (老兔) 的大作中提到: 】
: 分母测不准 无意义

i
iDemocracy

死亡率是按照钻石公主号计算的,1.9%,这是分母最准确的案例。

【 在 lisas (wonderfulLand) 的大作中提到: 】
: 我真的很佩服这些人。
: 算死亡率是要按感染人数算的,不是按确诊数,确诊数早就已经只是测量数的函数了,
: 和感染人数根本没关系。
: 你非要拿确诊数推测感染人数,那就要用那些大规模不计成本测量的地方的数据,比如
: 韩国和德国。
: 你拿意大利的确诊数算感染数,你这在想什么?
w
water77

有道理
一个好例子

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 死亡率是按照钻石公主号计算的,1.9%,这是分母最准确的案例。

b
baicaiye

动动脑子,流感有疫苗,起一定作用,传染也弱。你说哪个重要

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 本来比较care新冠,但是也同时关注flu死亡人数,很快就对新冠麻木了,flu已经死了
: 2到5万人。
: 我觉得有钱还是先救流感病人吧。

★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
b
baicaiye

数字可以空制,随便检测变慢,死的人还没测就死了,都不算进去,像中国开始那样,所有的数字都是只显示出冰山一角

【 在 water77 (水) 的大作中提到: 】
: 发信人: water77 (水), 信区: Military
: 标 题: 关于精确计算死亡人数的模型
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Mar 29 01:02:55 2020, 美东)
: 说是错开15天能对上,目前看起来挺准
: 我研究了一下,其实是建立在死亡率是1.5%左右的基础上,而且病毒扩散按照无制约的
: 传播
: 所以如果死亡率改变,或者控制措施开始生效,这个模型将不再准确。
: 目前看

★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
a
asmartin

名校phd 怎么也犯这个错误 :p

钻石公主的人群分布 representative 么?

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 死亡率是按照钻石公主号计算的,1.9%,这是分母最准确的案例。

d
digua

Dr. Fauci昨天在采访里说了,这病传染力比流感强,死亡率大约吴是流感的十倍,1%
左右,放任不管是不行的。

【 在 water77 (水) 的大作中提到: 】
: 发信人: water77 (水), 信区: Military
: 标 题: 关于精确计算死亡人数的模型
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Mar 29 01:02:55 2020, 美东)
: 说是错开15天能对上,目前看起来挺准
: 我研究了一下,其实是建立在死亡率是1.5%左右的基础上,而且病毒扩散按照无制约的
: 传播
: 所以如果死亡率改变,或者控制措施开始生效,这个模型将不再准确。
: 目前看控制措施已经开始生效,只要死亡率不飙上去,最后数字不会那么难看
: 但是也不容乐观,一万以上救不回来是乐观估计了,God bless America.

t
twopass

新冠感染性比流感更强,不控制的话感染的人数比流感还要多,死亡率高10倍,你说应该治哪个?
别只看现在新冠的感染/死亡人数,要看不控制的话会感染多少,会死多少人

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 本来比较care新冠,但是也同时关注flu死亡人数,很快就对新冠麻木了,flu已经死了
: 2到5万人。
: 我觉得有钱还是先救流感病人吧。

a
anguivsh

老夫民科一把,推出死亡公式:致死率*(感染速度**致死前存活天数 - 1) = 1
假设致死率2%,感染速度2,存活天数大概是5-6

也就是说如果要死,基本都在一周之内发生,能抗一周的大概率能活下来

【 在 water77 (水) 的大作中提到: 】
: 发信人: water77 (水), 信区: Military
: 标 题: 关于精确计算死亡人数的模型
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Mar 29 01:02:55 2020, 美东)
: 说是错开15天能对上,目前看起来挺准
: 我研究了一下,其实是建立在死亡率是1.5%左右的基础上,而且病毒扩散按照无制约的
: 传播
: 所以如果死亡率改变,或者控制措施开始生效,这个模型将不再准确。
: 目前看控制措施已经开始生效,只要死亡率不飙上去,最后数字不会那么难看
: 但是也不容乐观,一万以上救不回来是乐观估计了,God bless America.

w
water77

一般持续17天,两周挂掉的很多
5-6天明显不符合实际情况

【 在 anguivsh (震八方紫面昆仑侠|三叔三德子) 的大作中提到: 】
: 老夫民科一把,推出死亡公式:致死率*(感染速度**致死前存活天数 - 1) = 1
: 假设致死率2%,感染速度2,存活天数大概是5-6
: 也就是说如果要死,基本都在一周之内发生,能抗一周的大概率能活下来

a
anguivsh

如果存活天数是15,那感染速度大约1.3
一个人平均每天感染1.3个,这和前期30%增长的速度也差不多

【 在 anguivsh (震八方紫面昆仑侠|三叔三德子) 的大作中提到: 】
: 老夫民科一把,推出死亡公式:致死率*(感染速度**致死前存活天数 - 1) = 1
: 假设致死率2%,感染速度2,存活天数大概是5-6
: 也就是说如果要死,基本都在一周之内发生,能抗一周的大概率能活下来

w
water77

这个接近实际情况

【 在 anguivsh (震八方紫面昆仑侠|三叔三德子) 的大作中提到: 】
: 如果存活天数是15,那感染速度大约1.3
: 一个人平均每天感染1.3个,这和前期30%增长的速度也差不多

i
iDemocracy

统计不是数学,从来没说放之四海皆准。自己补几个参数当作一个案例就行。何况对全球、全国的统计规律放在local也不一定准。
【 在 asmartin (常清阔) 的大作中提到: 】
: 名校phd 怎么也犯这个错误 :p
: 钻石公主的人群分布 representative 么?
w
water77

属实,不必吹毛求疵

【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 统计不是数学,从来没说放之四海皆准。自己补几个参数当作一个案例就行。何况对全
: 球、全国的统计规律放在local也不一定准。

P
PBSNPR

武汉死人数量根据你的模型是多少?
f
fredmiranda

死了50-100w之间?

【 在 PBSNPR (大刀王五) 的大作中提到: 】
: 武汉死人数量根据你的模型是多少?

w
water77

没有那么多
官方数字几千也是有水分的
但是那么多水分就不合常理
乘二乘三吧

【 在 fredmiranda (老兔) 的大作中提到: 】
: 死了50-100w之间?

h
hellarch

死亡人数其实也是测量的函数,测之前死掉的都不会出现在数字里

【 在 lisas (wonderfulLand) 的大作中提到: 】
: 我真的很佩服这些人。
: 算死亡率是要按感染人数算的,不是按确诊数,确诊数早就已经只是测量数的函数了,
: 和感染人数根本没关系。
: 你非要拿确诊数推测感染人数,那就要用那些大规模不计成本测量的地方的数据,比如
: 韩国和德国。
: 你拿意大利的确诊数算感染数,你这在想什么?