对于很多人想知道的上海新冠疫情统计分析，拐点何时到来？和一些关于新冠预测python话题，本篇有详细解，希望对大家有所帮助。
本文根据0301-0402号公布的疫情病例统计数据，对上海疫情的发展变化进行简要分析。我们首先提出结论和统计图表。
基于图中的5日移动平均线和移动方差图形。从3月份公布的疫情统计数据来看，上海疫情变化较快，统计图形与前后各项防控措施一致。3月26日至3月29日，病例移动传播明显下降。未来几天，疫情将经历稳定后下降的过程，病例总数移动方差的幅度和变化率逐渐减小。即移动方差值收敛到1000-1200。向下移动超过该值。间隔时间成为疫情逆转的转折点。
统计指标及分析
作为统计分析指标，分别采用第3、5、7天病例的移动平均值和移动变量。原因如下
缺乏3月初的病例数据
未分析3日移动变量数据，因为截至0402尚未收敛。
整个3月，上海疫情经历了多个防控阶段。在图表上使用更平滑的移动散点图，您可以选择5日移动平均线和7日移动平均线，以消除由于各种预防措施而导致的原始数据差异。并且一些控制措施已经到位。
利用移动偏差，我们判断数据变化的波动情况，找到变化较大时的第一个重要时间点，并据此观察移动偏差的变化。总病例数中，趋势平稳。也就是说，它在一定的数值范围内。
如果防控期后的人员流动波动超出上述数字范围，则表明疫情仍在扩大或防控措施不太有效，如有人员流动波动，应调整或增加。偏离上述数字范围是指疫情防控。这表明各项措施已取得明显进展，疫情已得到控制。
3月26日至3月29日为下降阶段，后续病例数据相对充足，防控措施逐步完善和统一，并在此基础上形成图形趋势。
数据和代码
39;0301-040239;移动平均值39;0301-040239;移动标准图Fig,ax1,ax2,ax3=pltsubplots3,1,Figsize=8,10ax1,ax1a=Two_scalesax1,t3,t3_ma,t3_mstd,39;39;ax2a=Two_scalesax2,t5,t5_ma,t5_mstd,39;39;ax3,ax3a=Two_scalesax3,t7,t7_ma,t7_mstd,39;39;ax1titleset_text39;ax2titleset_text39;ax3titleset_text39;first_leg=mpatchesPatchcolor=39；标签=39；secondary_leg=mpatchesPatchcolor=39;label=39;pltlegendhandles=[first_leg,second_leg]plttight_layoutpltshow
当4月3日和4日的数据可用时，我们将能够对移动分布式数据进行分形分析，并根据分形模式的深度和速度预测拐点的时间。
如果知道2003年北京SARS感染人数的统计分布规律，就可以根据该规律推算出上海新型冠状病的发展变化和转折点。
本文仅作为学习交流之用的统计分析示例，不能用于任何其他目的。
No Comment