疫情數據演算法

❶ 數學建模累計確診怎麼計算的

首先，我們建立數學建模來預測疫情發展趨勢。

我們採用結合傳播網路機制的SEIR模型【易感-潛伏-感染(患病)-治癒】，基於2020年1月10日至2月11日的新冠肺炎疫情數據，建立一個描述疫情發展變化的動力學系統.

通過MATLAB計算模擬程序求解相關參數和模型結果，並用統計學指標來評估結果的誤差，然後評估效果較好的模型則用於對疫情發展趨勢做短期預測和中長期預測。

其次，我們結合統計學原理做全面而深入的數據分析。

我們重點研究疑似、確診、重症、死亡、治癒、密切接觸、醫學觀察等數據，討論各項數據之間的內在關聯，以及分析基於數據的各項統計學指標的實際含義，得出對戰勝疫情有用的啟示。

最後，我們綜合現實因素和理論依據給出戰勝疫情的拙見。

我們綜合考慮當前的疫情發展實情、國家的應急措施和相關不確定性因素，基於數學模型和數據分析的結論，對疫情未來發展做長期判斷，給出戰勝疫情過程中的重要防控關卡和幾個重要時間節點。

❷ 核減是什麼意思

核減是指在統計或計算過程中，對某些數據進行剔除或重新評估，使之符合特定標准或規則的操作。在疫情報告中，出現「核減」的情況，主要是指對不符合標準的「臨床診斷病例」或疑似病例，通過核酸檢測等手段進行重新評估後，確認其不應被計入確診或疑似病例數。

例如，根據新型冠狀病毒肺炎防控方案第四版，將沒有臨床症狀但病毒核酸檢測陽性的人員歸類為「無症狀感染者」，這類人員不屬於確診病例或疑似病例。在實際操作中，可能會出現部分「臨床診斷病例」核酸檢測陰性的情況，這意味著這些病例可能不符合確診的標准，因此從數據中進行核減。

以2月19日湖北的數據為例，湖北新增確診病例中，有279例來源於原「臨床診斷病例」，這些病例通過綜合分析後，其核酸檢測結果為陰性，因此從確診病例中核減。這種核減操作，旨在確保統計數據的准確性和可靠性，避免因標准不一或數據評估錯誤而產生誤導。

盡管核減操作在一定程度上能反映數據的真實性和准確性，但確實會引起公眾的疑惑和不滿。部分網民對這種演算法表示質疑，認為在數據處理中過於強調數字的變化，而忽視了實際情況和民眾的關切。這種操作可能會被視為「畫蛇添足」，缺乏實質意義，甚至可能被視為數據操縱的一種方式。

總的來說，核減在疫情報告中是一個復雜而敏感的操作，它既關繫到數據的真實性和准確性，也涉及公眾對信息的接受和信任。在這個過程中，透明度和公眾溝通至關重要，以確保民眾能夠理解數據背後的邏輯和操作，從而建立對官方數據的信任和信心。

讓我們為武漢加油，共同期待疫情早日得到控制，恢復正常生活秩序。