Re: [問卦] 武漢肺炎也會數學?
1.
累加的數字本來就會趨近於某一個值。
若不信,你可以試著用亂數來驗證我上面這一句話。
舉例:
迴路19次:(以你提供的數據的樣本數為例)
{
迴路N次:
{
A = A + 1
產生介於0到1之間的亂數x
若 x> 0.5 則 B = B + 1
}
印出 B/A
}
即使你輸入的是亂數,印出來的 B/A 會越來越趨近於某個值。
隨機事件在累加之下本來就會趨近某一個值。
所以該數據趨近於2.1%一點都不奇怪。
除非條件改變,例如上面的x>0.5 在迴路一半變成 x>0.7之類的。
以這個武漢病毒數據例子為例就是 病毒擴散飽和了,或防堵產生效果了
此一類的條件改變,那時就會脫離2.1%。
2.
累加的數字不是獨立變量,下一個數字是前一個的累積。
舉個例子就是上面的程式,改成「印出B」。用累加的B值
做線性回歸,你會發現自然而然就會得到非常接近1的R^2。
不是獨立變量本做這一類分析是沒有意義的。更不要說去得到有
意義的結論。
你要是真的想檢驗數據的跳動是否合理,你應該檢驗每一天的
增加量,這才是獨立變量,而不是累加的量。畫出來是這樣:
https://imgur.com/a/HSDqQQz
用上面的程式來說明就是在兩個迴路間 把 A和B都歸零,
這樣子每一個B都是獨立變量,數值的跳動也合理多了。
※ 引述《hugoyo (阿佑)》之銘言:
: ※ 引述《terrymoon (說好的幸福呢)》之銘言:
: : 剛剛在FB看到的
: : https://i.imgur.com/bNLvEbB.jpg
: : 1/30
: : 170死/7821確診=2.1%
: : 1/31
: : 213死/9800確診=2.1%
: : 2/1
: : 259死/11880確診=2.1%
: : 2/2
: : 304死/14401確診=2.1%
: : 2/3
: : 361死/17238確診=2.1%
: : 怎麼死亡率都剛好在2.1%上下徘徊?
: 大概大概啦,他們公布的東西就是這樣
: 天數 日期 確診 累積確診 死亡 累積死亡 死亡率
: 1 1月18日 45 45 2 2 4.44%
: 2 1月19日 17 62 0 2 3.23%
: 3 1月20日 139 201 1 3 1.49%
: 4 1月21日 17 218 0 3 1.38%
: 5 1月22日 102 320 3 6 1.88%
: 6 1月23日 223 543 11 17 3.13%
: 7 1月24日 96 639 0 17 2.66%
: 8 1月25日 717 1356 24 41 3.02%
: 9 1月26日 677 2033 15 56 2.75%
: 10 1月27日 711 2744 24 80 2.92%
: 11 1月28日 1771 4515 26 106 2.35%
: 12 1月29日 1459 5974 26 132 2.21%
: 13 1月30日 1737 7711 38 170 2.20%
: 14 1月31日 1981 9692 43 213 2.20%
: 15 2月 1日 2102 11794 46 259 2.20%
: 16 2月 2日 2590 14384 45 304 2.11%
: 17 2月 3日 2829 17213 57 361 2.10%
: 18 2月 4日 3235 20448 64 425 2.08%
: 19 2月 5日 3887 24335 65 490 2.01%
: 猜猜看明天是不是 2.00% 左右??
: 從一月底開始都穩穩地控制了,死亡率漸漸變低,這樣大家才會比較安心
: 那麼,明天會多少確診呢? 既然大家覺得數據都是Garbage,再怎麼分析都是Garbage out
: 還是可以猜猜看明天的Garbage長什麼樣子呀~
: 不想太認真用分佈的模型來積分成error function
: 用大家都能懂得多項式就好,抓個3次方。
: https://i.imgur.com/pqua02g.png
還蠻平的~
: https://i.imgur.com/ni4FgcQ.png
: 所以明天中國大概 確診 28297 人,增加 4046 人
: 死亡 566 人,增加 76 人
: 個人希望他們不要真的這樣玩數據。
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噓
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這無關模型,而是「累加的值的某一個比例趨近於某一個值」是否合理。
我的答案是 這是合理的:
https://imgur.com/a/PR5lNiM
※ 編輯: pulseaudio (223.137.34.180 臺灣), 02/07/2020 11:10:29
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