作者peter308 (pete)
看板nCoV2019
標題[討論] 從統計的觀點來解讀確診人數!
時間Sat Feb 22 22:15:08 2020
hi各位好
小弟有作一些和城市規模大小縮放有關的研究
其實很多城市間的性質都會有某種冪次次方的關係存在，
這有點像是規模經濟的概念
比方說我們如果知道紐約這樣的城市有多少罪犯
想推敲 另一個相似的城市洛杉磯的罪犯人口
就可以透過兩地的總人口的比值的一個冪次指數來做預測
把這個概念套用到這次的疫情上
把罪犯人口代換成確診人數
我就把中國境內省分人口總數和確診人數畫圖並取對數座標
各位可以發現
數據呈現的是一條直線 (這是冪次定律的一個強而有力證據)
https://imgur.com/fWy1ncS
那個斜率就是冪次指數的大小(是個普適量)
有趣的是
我把數據加進台灣後 發現台灣和中國各省相比是一個很大的離群值
https://imgur.com/8b5ko14
以上數據沒有包含湖北省
未來
如果日本 韓國的大型都會區有更多確診人數
也可以把他們的統計數據作圖
看看跟中國各省的差異性在哪
歡迎討論!
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.74.195.140 (新加坡)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/nCoV2019/M.1582380913.A.BDF.html
1F：推 KWBilly: 西藏QQ 223.137.191.67 02/22 22:18
2F：噓 emptie: …這些地方又不是同時開始疫情的180.217.127.199 02/22 22:19
3F：→ emptie: 而且防疫的難度/措施也不一樣180.217.127.199 02/22 22:20
4F：推 mithralin: 這個是拿來研究傳播速度的，不是沒意義223.140.192.235 02/22 22:20
5F：→ mithralin: 的資料223.140.192.235 02/22 22:20
6F：→ peter308: 2F你的考量是對的 所以我沒有包含湖北的 219.74.195.140 02/22 22:21
7F：→ emptie: 而且流行病哪有假設各地同時空降病毒的180.217.127.199 02/22 22:22
8F：→ emptie: 傳播不考慮各城市之間的物理距離或是人際180.217.127.199 02/22 22:22
9F：→ emptie: 交通往來相關嗎？180.217.127.199 02/22 22:22
有趣的問題 但因為目前大都省份都被封了
可以近似他們彼此省分間是獨立沒有互相影響的
10F：推 yuinghoooo: 澳門跟香港也有明顯不同於中國大陸的 36.228.30.178 02/22 22:22
11F：→ yuinghoooo: 體制和法律 36.228.30.178 02/22 22:22
※ 編輯: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:23:45
12F：→ Alano: 這id給2就對了，根本來亂 223.136.247.86 02/22 22:24
13F：→ ECZEMA: 合理 各國防疫/醫療/封堵能量會決定冪次 52.90.2.52 02/22 22:26
14F：推 APM99: 覺得只看確診數不準 應該要加入檢測人數 36.237.99.245 02/22 22:29
15F：→ APM99: 某些落後國家檢測的少 自然確診數很低 36.237.99.245 02/22 22:29
我目前作圖的數據只有中國各省和台灣喔
※ 編輯: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:30:23
16F：→ emptie: 但這樣分析不出來線下方的是因為防疫比較180.217.127.199 02/22 22:29
17F：→ emptie: 好 還是只是被傳染比較晚啊…180.217.127.199 02/22 22:30
18F：→ emptie: 這還是在假設各省份醫療資源/檢驗政策一180.217.127.199 02/22 22:30
19F：→ emptie: 致的前提…180.217.127.199 02/22 22:30
20F：推 cerberi: 推 但不要加台灣 我們和中國不同國家 36.229.27.212 02/22 22:32
台灣是用來作為離群值對比用的 = =
※ 編輯: 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/隱匿180.217.127.199 02/22 22:35
22F：→ emptie: ？ 可是我哪知道剩下的省份的數據是不是180.217.127.199 02/22 22:35
23F：→ emptie: 真的… 如果整個中國的數據都有問題呢？180.217.127.199 02/22 22:35
比較可能有數據問題的應該就湖北省吧?
不過如果你要質疑數據真實性
那就要抬槓很久了 :D
※ 編輯: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:36:55
24F：推 joyca: 垃圾進垃圾出 223.139.66.251 02/22 22:36
25F：→ Rinehot: 這就跟天哥那篇一樣 沒啥意義 61.228.40.125 02/22 22:39
建議可以看一本很棒的書
規模的規律與秘密!
裡面有提到這些縮放法則的理論介紹
※ 編輯: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:40:34
26F：→ webster1112: 生產垃圾廠商 XDDDDDDDDDD118.161.146.148 02/22 22:39
27F：噓 jagdzaku: 不同的東西不是這樣套的 219.85.178.53 02/22 22:41
28F：→ Rinehot: 兩岸的政治醫療公衛體系根本不同 61.228.40.125 02/22 22:48
29F：→ xup6lin: 只比中台的意義？ 36.231.16.144 02/22 22:48
30F：→ Rinehot: 這樣比有啥意義 顯現台灣很優秀這樣？ 61.228.40.125 02/22 22:48
31F：→ Rinehot: 有意義啦 顯現台灣很強 這樣 61.228.40.125 02/22 22:49
我其實比較想比較台灣跟公衛體系接近的國家的數據
e.g. 新加坡 日本 韓國等等
這樣的確是比較有意義
有這部分的進度再更新!
※ 編輯: peter308 (219.74.195.140 新加坡), 02/22/2020 22:54:44
32F：推 emptie: 我覺得這等疫情結束再比比較準。就這樣180.217.127.199 02/22 22:56
33F：→ peter308: 提個比較不垃圾的地方 目前指數似乎是 219.74.195.140 02/22 23:01
34F：→ peter308: 超線性 但一班這種城市縮放法則的指數 219.74.195.140 02/22 23:01
35F：→ peter308: 都是次線性 約0.85 所以這個差距可能可 219.74.195.140 02/22 23:02
36F：噓 seanidiot: 沒放美國日本韓國只放中國？大概是放進 111.255.13.6 02/22 23:02
37F：→ seanidiot: 去之後就打破結論了吧。說其他國家樣本 111.255.13.6 02/22 23:03
38F：→ seanidiot: 不多不放，結果用樣本數也不多的台灣， 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: 居心叵測 111.255.13.6 02/22 23:03
41F：→ peter308: 目前中國數據最多啊 統計上才有意義啊 219.74.195.140 02/22 23:04
42F：→ seanidiot: 台灣的樣本數還比日韓新加坡義大利少， 111.255.13.6 02/22 23:05
43F：→ seanidiot: 結果你怎麼就剛好不放這些國家 111.255.13.6 02/22 23:05
44F：噓 seanidiot: 你自己的說法就在打自己臉了，一方面說 111.255.13.6 02/22 23:09
45F：→ seanidiot: 中國樣本數多才有意義，結果拿一個樣本 111.255.13.6 02/22 23:09
46F：→ seanidiot: 數少的台灣當對比，然後又不放上其他樣 111.255.13.6 02/22 23:09
47F：→ seanidiot: 本數介於這兩者中間的國家當對照組，真 111.255.13.6 02/22 23:09
48F：→ seanidiot: 的很無言 111.255.13.6 02/22 23:09
49F：推 petitrie: 中國數據用做的，只有CHO才會去分析 220.129.14.169 02/23 00:25