作者peter308 (pete)
看板nCoV2019
标题[讨论] 从统计的观点来解读确诊人数!
时间Sat Feb 22 22:15:08 2020
hi各位好
小弟有作一些和城市规模大小缩放有关的研究
其实很多城市间的性质都会有某种幂次次方的关系存在，
这有点像是规模经济的概念
比方说我们如果知道纽约这样的城市有多少罪犯
想推敲 另一个相似的城市洛杉矶的罪犯人口
就可以透过两地的总人口的比值的一个幂次指数来做预测
把这个概念套用到这次的疫情上
把罪犯人口代换成确诊人数
我就把中国境内省分人口总数和确诊人数画图并取对数座标
各位可以发现
数据呈现的是一条直线 (这是幂次定律的一个强而有力证据)
https://imgur.com/fWy1ncS
那个斜率就是幂次指数的大小(是个普适量)
有趣的是
我把数据加进台湾後 发现台湾和中国各省相比是一个很大的离群值
https://imgur.com/8b5ko14
以上数据没有包含湖北省
未来
如果日本 韩国的大型都会区有更多确诊人数
也可以把他们的统计数据作图
看看跟中国各省的差异性在哪
欢迎讨论!
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 219.74.195.140 (新加坡)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/nCoV2019/M.1582380913.A.BDF.html
1F：推 KWBilly: 西藏QQ 223.137.191.67 02/22 22:18
2F：嘘 emptie: …这些地方又不是同时开始疫情的180.217.127.199 02/22 22:19
3F：→ emptie: 而且防疫的难度/措施也不一样180.217.127.199 02/22 22:20
4F：推 mithralin: 这个是拿来研究传播速度的，不是没意义223.140.192.235 02/22 22:20
5F：→ mithralin: 的资料223.140.192.235 02/22 22:20
6F：→ peter308: 2F你的考量是对的 所以我没有包含湖北的 219.74.195.140 02/22 22:21
7F：→ emptie: 而且流行病哪有假设各地同时空降病毒的180.217.127.199 02/22 22:22
8F：→ emptie: 传播不考虑各城市之间的物理距离或是人际180.217.127.199 02/22 22:22
9F：→ emptie: 交通往来相关吗？180.217.127.199 02/22 22:22
有趣的问题 但因为目前大都省份都被封了
可以近似他们彼此省分间是独立没有互相影响的
10F：推 yuinghoooo: 澳门跟香港也有明显不同於中国大陆的 36.228.30.178 02/22 22:22
11F：→ yuinghoooo: 体制和法律 36.228.30.178 02/22 22:22
※ 编辑: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:23:45
12F：→ Alano: 这id给2就对了，根本来乱 223.136.247.86 02/22 22:24
13F：→ ECZEMA: 合理 各国防疫/医疗/封堵能量会决定幂次 52.90.2.52 02/22 22:26
14F：推 APM99: 觉得只看确诊数不准 应该要加入检测人数 36.237.99.245 02/22 22:29
15F：→ APM99: 某些落後国家检测的少 自然确诊数很低 36.237.99.245 02/22 22:29
我目前作图的数据只有中国各省和台湾喔
※ 编辑: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:30:23
16F：→ emptie: 但这样分析不出来线下方的是因为防疫比较180.217.127.199 02/22 22:29
17F：→ emptie: 好 还是只是被传染比较晚啊…180.217.127.199 02/22 22:30
18F：→ emptie: 这还是在假设各省份医疗资源/检验政策一180.217.127.199 02/22 22:30
19F：→ emptie: 致的前提…180.217.127.199 02/22 22:30
20F：推 cerberi: 推 但不要加台湾 我们和中国不同国家 36.229.27.212 02/22 22:32
台湾是用来作为离群值对比用的 = =
※ 编辑: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:33:29
21F：推 emptie: 椄O你要抓出有哪些省份可能有造假/隐匿180.217.127.199 02/22 22:35
22F：→ emptie: ？ 可是我哪知道剩下的省份的数据是不是180.217.127.199 02/22 22:35
23F：→ emptie: 真的… 如果整个中国的数据都有问题呢？180.217.127.199 02/22 22:35
比较可能有数据问题的应该就湖北省吧?
不过如果你要质疑数据真实性
那就要抬杠很久了 :D
※ 编辑: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:36:55
24F：推 joyca: 垃圾进垃圾出 223.139.66.251 02/22 22:36
25F：→ Rinehot: 这就跟天哥那篇一样 没啥意义 61.228.40.125 02/22 22:39
建议可以看一本很棒的书
规模的规律与秘密!
里面有提到这些缩放法则的理论介绍
※ 编辑: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:40:34
26F：→ webster1112: 生产垃圾厂商 XDDDDDDDDDD118.161.146.148 02/22 22:39
27F：嘘 jagdzaku: 不同的东西不是这样套的 219.85.178.53 02/22 22:41
28F：→ Rinehot: 两岸的政治医疗公卫体系根本不同 61.228.40.125 02/22 22:48
29F：→ xup6lin: 只比中台的意义？ 36.231.16.144 02/22 22:48
30F：→ Rinehot: 这样比有啥意义 显现台湾很优秀这样？ 61.228.40.125 02/22 22:48
31F：→ Rinehot: 有意义啦 显现台湾很强 这样 61.228.40.125 02/22 22:49
我其实比较想比较台湾跟公卫体系接近的国家的数据
e.g. 新加坡 日本 韩国等等
这样的确是比较有意义
有这部分的进度再更新!
※ 编辑: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:54:44
32F：推 emptie: 我觉得这等疫情结束再比比较准。就这样180.217.127.199 02/22 22:56
33F：→ peter308: 提个比较不垃圾的地方 目前指数似乎是 219.74.195.140 02/22 23:01
34F：→ peter308: 超线性 但一班这种城市缩放法则的指数 219.74.195.140 02/22 23:01
35F：→ peter308: 都是次线性 约0.85 所以这个差距可能可 219.74.195.140 02/22 23:02
36F：嘘 seanidiot: 没放美国日本韩国只放中国？大概是放进 111.255.13.6 02/22 23:02
37F：→ seanidiot: 去之後就打破结论了吧。说其他国家样本 111.255.13.6 02/22 23:03
38F：→ seanidiot: 不多不放，结果用样本数也不多的台湾， 111.255.13.6 02/22 23:03
39F：→ peter308: 以再研究一下 219.74.195.140 02/22 23:03
40F：→ seanidiot: 居心叵测 111.255.13.6 02/22 23:03
41F：→ peter308: 目前中国数据最多啊 统计上才有意义啊 219.74.195.140 02/22 23:04
42F：→ seanidiot: 台湾的样本数还比日韩新加坡义大利少， 111.255.13.6 02/22 23:05
43F：→ seanidiot: 结果你怎麽就刚好不放这些国家 111.255.13.6 02/22 23:05
44F：嘘 seanidiot: 你自己的说法就在打自己脸了，一方面说 111.255.13.6 02/22 23:09
45F：→ seanidiot: 中国样本数多才有意义，结果拿一个样本 111.255.13.6 02/22 23:09
46F：→ seanidiot: 数少的台湾当对比，然後又不放上其他样 111.255.13.6 02/22 23:09
47F：→ seanidiot: 本数介於这两者中间的国家当对照组，真 111.255.13.6 02/22 23:09
48F：→ seanidiot: 的很无言 111.255.13.6 02/22 23:09
49F：推 petitrie: 中国数据用做的，只有CHO才会去分析 220.129.14.169 02/23 00:25