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新冠感染投票結(jié)果分析(7月31日)個(gè)人統(tǒng)計(jì)
來源:觀察網(wǎng) 2023-08-01 10:56:28

又到了每周分析疫情投票結(jié)果的時(shí)間。


(資料圖片僅供參考)

先來看最重要的7天內(nèi)新增感染數(shù)據(jù)。

最近3周的,“過去7天新增感染比例”:

7月16日當(dāng)周:新增感染2.4%;

7月23日當(dāng)周:新增感染2.98%;

7月30日當(dāng)周:新增感染3.61%;

已經(jīng)連續(xù)兩周反彈,本周的反彈幅度,跟上周差不多。

從曲線圖來看,當(dāng)前這個(gè)反彈比例也還不算太大,跟5月的指數(shù)級(jí)上升速度來說,還是小很多。

但可以明顯看到,從上周開始,新增感染數(shù)據(jù)是有一個(gè)明顯的“止跌”過程。

這意味著,當(dāng)前的疫情低谷期,并不會(huì)像3月份那么平靜,所以我認(rèn)為當(dāng)前是處于“不完全的疫情低谷期”。

每周新增感染新冠比例3%左右,雖然比起5月底峰值的10.9%要低很多,但比3月份的0.3%要高很多。

所以,我是建議,現(xiàn)階段的應(yīng)對(duì)策略是,不影響出行,但最好能戴口罩,以當(dāng)前的疫情感染速率,只要戴口罩,那么感染概率還是比較低的。如果不戴口罩,仍然有一定概率會(huì)被感染。

可以稍微放松,但不要完全放松。

另外,我也得強(qiáng)調(diào)一下,根據(jù)我長期觀察,我的讀者投票數(shù)據(jù)存在一種樣本偏差,就是剛陽的人,投票積極性會(huì)比較強(qiáng),而陽康的人,投票積極性會(huì)下降。

這意味著,我讀者投票數(shù)據(jù)的過去7天新增感染比例,會(huì)比實(shí)際數(shù)值要大一些。

這樣一個(gè)好處是,我的讀者投票數(shù)據(jù)會(huì)更敏感,會(huì)更及時(shí)反映疫情的變化。

但缺點(diǎn)是,容易出現(xiàn)過于靈敏的情況,對(duì)此大家要心里有數(shù)。

所以,我每次投票分析,都得強(qiáng)調(diào),這個(gè)投票僅代表我讀者群體的感染情況,會(huì)有樣本偏差,僅供參考。

任何公開的投票,只要不是完全固定人群,都會(huì)存在樣本偏差,但我們?nèi)匀豢梢詮闹锌吹揭恍┶厔?shì)變化規(guī)律,重點(diǎn)是看這個(gè)趨勢(shì)變化。

比方說,當(dāng)前疫情數(shù)據(jù)連續(xù)兩周反彈的趨勢(shì),應(yīng)該是符合全國大數(shù)據(jù)的情況,但反彈的比例可能是高于全國大數(shù)據(jù)情況。

這種情況下,我們可以參照多方數(shù)據(jù),這樣可以讓我們更準(zhǔn)確判斷實(shí)際情況。

畢竟當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)上也出現(xiàn)不少疫情反彈的聲音,對(duì)于8月份是否會(huì)出現(xiàn)一波疫情小高峰,大家也比較擔(dān)心。

所以,接下來我會(huì)再來參照其他兩個(gè)數(shù)據(jù)。

(2)數(shù)據(jù)對(duì)比

北京市疾控中心,有一個(gè)法定傳染病疫情周報(bào),這個(gè)也可以作為一個(gè)參考。

有人也根據(jù)北京市的周報(bào)數(shù)據(jù),把過去兩年的北京疫情數(shù)據(jù)做成了曲線圖,我也直接引用下。

北京市疾控中心是沒有單獨(dú)報(bào)告新冠感染病例數(shù),這個(gè)周報(bào)報(bào)告的是所有法定傳染病的總數(shù)。

但由于當(dāng)前報(bào)告病例數(shù)居首位的就是新型冠狀病毒感染,所以也可以從中看到新冠感染的一個(gè)變化趨勢(shì)。

從北京市疾控中心的周報(bào)數(shù)據(jù)看,最近4周的數(shù)據(jù)如下:

6月26日-7月2日:報(bào)告法定傳染病5983例。

7月3日-9日:報(bào)告法定傳染病4816例。

10日-16日:報(bào)告法定傳染病4370例。

17日-23日:報(bào)告法定傳染病4550例

可以看到,前三周,北京市疫情數(shù)據(jù)整體還是保持下降態(tài)勢(shì),但最近這一周,北京市的疫情數(shù)據(jù)也出現(xiàn)反彈。不過,雖然數(shù)值增加了180例,但增加比例并不大。

所以,我看到網(wǎng)絡(luò)上有人拿北京這個(gè)疫情數(shù)據(jù),本周數(shù)值增加,就驚呼下一波疫情要來了,這是有點(diǎn)聽風(fēng)就是雨。

我們不但要看數(shù)值,也要看比例,并且也要看趨勢(shì)。

從曲線上看,北京市疫情當(dāng)前也仍然處于疫情低谷期。

目前只能說疫情已經(jīng)止住了數(shù)據(jù)下跌的態(tài)勢(shì),進(jìn)入一個(gè)震蕩橫盤期,并不能說明下一波疫情已經(jīng)來了。

還有一個(gè)“廣州國家實(shí)驗(yàn)室”的“疫情預(yù)測(cè)預(yù)警”小程序,上面的數(shù)據(jù)樣本還比較大。

如圖里所示,該小程序的數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)日新增感染41萬例,比昨天數(shù)據(jù)增加1.2萬例。

這個(gè)增加數(shù)值看上去還挺多的,但放到過去60天的曲線圖里,可以看到曲線圖起伏程度并不大,仍然沒有明顯的下一波疫情。

因?yàn)樵撔〕绦蝻@示的5月底疫情峰值是日新增2063萬例。

相比這個(gè)龐大數(shù)值,當(dāng)前這個(gè)比昨天增加1.2萬例,自然在數(shù)據(jù)上看不到明顯起伏。

所以,我們看這些數(shù)據(jù),不但要看數(shù)值,也要看比例。

畢竟放大到全國范圍內(nèi),感染基數(shù)是很龐大的,所以其實(shí)當(dāng)前全國日新增感染數(shù)據(jù)也是一個(gè)相當(dāng)驚人的數(shù)據(jù)。

不過我們不要因?yàn)檫@個(gè)數(shù)值增加,就過度焦慮。

現(xiàn)在仍然還是疫情低谷期,只不過這個(gè)低谷期確實(shí)沒有3月份那么的安全、平靜。

所以,我還是建議現(xiàn)階段不用影響出行,但出門最好能戴口罩。

當(dāng)然,這也要看具體地方,每個(gè)地方的情況都不一樣。

比如說,我最近回老家山區(qū)農(nóng)村里避暑,現(xiàn)在農(nóng)村的人流量比較低,城市的人回去較少。

所以,從我觀察看,至少我老家的農(nóng)村當(dāng)前是基本沒有疫情,畢竟一個(gè)村也沒有多少人,每家每戶的情況都比較清楚,要是有疫情會(huì)比較明顯感知到。

6月份我回老家的時(shí)候,鎮(zhèn)上還能看到一些人戴口罩,現(xiàn)在就完全沒有了。

此外,現(xiàn)在出行要如何防護(hù),也要視每個(gè)人具體情況而定。

說白了,我只是提供數(shù)據(jù)和建議,具體要不要防,怎么防,這個(gè)完全是大家自己個(gè)人選擇。

另外,北京市疾控中心的數(shù)據(jù),還有那個(gè)小程序數(shù)據(jù),以及我讀者投票數(shù)據(jù),我們可以發(fā)現(xiàn),這些數(shù)據(jù)的曲線是高度一致。

都是5月底出現(xiàn)峰值,6月開始疫情數(shù)據(jù)下降,并且也都是在4月17日開始,疫情數(shù)據(jù)停止下降,并小幅反彈,進(jìn)入橫盤階段。

同時(shí)也可以看到,北京疾控的數(shù)據(jù),還有那個(gè)小程序的數(shù)據(jù),最近兩周的疫情反彈比例幅度,都小于我的投票數(shù)據(jù)。

這也應(yīng)證我上面說的投票樣本偏差,會(huì)讓我的投票數(shù)據(jù)更靈敏,更及時(shí)反映疫情情況。

但也容易有過于靈敏的問題,如何參考,得取決于大家自己。

這樣多方對(duì)照數(shù)據(jù),大家才能更加心里有數(shù)。

怎么判斷會(huì)不會(huì)8-9月份出現(xiàn)一波疫情小高峰,可以單純從數(shù)值上區(qū)分。

如下圖所示,是我預(yù)估未來兩三個(gè)月,疫情數(shù)據(jù)可能演變的3種情況:

紅色曲線,代表疫情會(huì)在8-9月份,繼續(xù)圍繞7天新增3%的比例,橫盤來回震蕩。

黑色曲線,代表疫情在橫盤震蕩之后,還會(huì)往下走,7天新增比例會(huì)降至1%-2%。

綠色曲線,代表疫情會(huì)在8-9月份,出現(xiàn)一波疫情小高峰,判定標(biāo)準(zhǔn)可以放在7天新增比例超過5%。

但不管是哪種情況,過程中不管如何變化,都會(huì)收束到共同一個(gè)結(jié)果,也就是10-11月份可能出現(xiàn)第三波疫情。

至于過程中是走紅色曲線、還是綠色曲線、或者黑色曲線,我們需要通過觀察讀者投票數(shù)據(jù),才能及時(shí)準(zhǔn)確知道。

在數(shù)據(jù)走出來之前,任何預(yù)判都只是一種概率性判斷,誰也說不得準(zhǔn)。

一切以大數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。

我也只是提供數(shù)據(jù),并幫助大家分析數(shù)據(jù)而已。

希望能給大家?guī)硪恍椭?/p>

本文作者:星話大白。

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