到目前為止,美國到底有多少感染者?

本文內容已被 [ LingYuan ] 在 2020-04-16 20:24:56 編輯過。如有問題,請報告版主或論壇管理刪除.

到目前(4/16/2020)為止,美國已經有COVID-19確診患者63萬人。但這隻是測出來的。還有很多感染者沒有測或者想測不能測。顯然,實際的感染人數要比檢測確診患者人數來的多。那麽到底有多少人感染者呢?這是很多人心目中的一個疑問,同時也是很多有關決策的基礎數字。

為此,筆者用概率的方法做了估算, 如下圖所示,最可能的總感染人數是940萬人,大約為2.85%的總人口數 (美國總人口大約3.31億),即在總人口中,每35人中有1個是感染者。這說明,如果您去購物或外出,每遇到35人,就很可能遇見一個帶原體。

如果用確診人數衡量的話,感染人數是確診人數的14.6倍(以前用日增比方法推算為15倍)。目前美國總共住院患者為7萬5千人。為總感染人數的0.8%。如果我們假定住院的患者為重症患者的話,重症患者為0.8%的總感染人數(為確診人數的12%)。

您可以用您已知的地方數據,或某一特定人群中的數據,例如您所在的小區或城鎮或您的工作單位,來衡量一下,3%人口是否符合您當地的事實。當然您的地方數據越隨機越好。例如,在整個中國人群中,這個比例會小(約1%?),而在非州裔族群中要高。或者如果集中在某一年齡組,也會有偏差(50-60歲年齡組最高),等等。當把這些因素做適當的校正後,應該接近3%。

 

所有跟帖: 

好奇怎麽推算的? -楊別青- 給 楊別青 發送悄悄話 楊別青 的博客首頁 (0 bytes) () 04/16/2020 postreply 19:08:11

一種是基於曆史確診數據與日增比,假定一個人感染了會感染家人,然後按日增比推算,為確診人數的15倍。今天用過概率方法算最大似然值, -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (0 bytes) () 04/16/2020 postreply 20:28:33

以後用這種方法算算中國的與各州的。 -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (0 bytes) () 04/16/2020 postreply 20:30:07

這個假定可能有點問題,實際上一人得病後,隔離或不隔離,家人並不是都得。 -楊別青- 給 楊別青 發送悄悄話 楊別青 的博客首頁 (0 bytes) () 04/16/2020 postreply 20:57:44

可能有少數不得的,絕大部分會傳染的。家庭隔離很難。另外,用概率方法無需這樣的假設。 -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 01:19:39

昨天CNBC采訪一德國教授,據他說德國疫情最嚴重的地區測了antibody,人群中15%都有抗體。以此推測紐約感染比例肯定高。 -bedrock29- 給 bedrock29 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/16/2020 postreply 21:37:08

現在有人認為15%是在無控製的自然狀態下最大感染率。鑽石遊輪上測出的也是15%。 -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (194 bytes) () 04/17/2020 postreply 01:44:33

意大利一個小區抗體檢測,70%的人感染,達到群體免疫。 -solo1- 給 solo1 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 06:51:35

70%的人感染,那死亡?% -pickshell- 給 pickshell 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 12:23:48

假如新冠真實死亡率為0.5%,現在死亡人數為3.5萬,總感染者為7M。你估計的9.4M感染人數是有可能的,對應死亡率是0.37% -pichawxc- 給 pichawxc 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/16/2020 postreply 22:08:49

很有意思的另一種推算法。不謀而合。。。 -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (53 bytes) () 04/17/2020 postreply 01:46:23

有意思,記得一個州長什麽的說過,可能實際感染ren -purple123- 給 purple123 發送悄悄話 purple123 的博客首頁 (0 bytes) () 04/16/2020 postreply 22:22:32

公布的數字是實際的十分之一 -purple123- 給 purple123 發送悄悄話 purple123 的博客首頁 (0 bytes) () 04/16/2020 postreply 22:23:45

謝謝你提供的佐證信息。如果考慮時間效應,可能會更接近。 -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (148 bytes) () 04/17/2020 postreply 01:53:06

基本靠譜 -Swedenbo- 給 Swedenbo 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 02:05:39

那麽美國最終(八月份)實際感染人數是多少呢? -xintian- 給 xintian 發送悄悄話 xintian 的博客首頁 (119 bytes) () 04/17/2020 postreply 04:47:41

最終5%總人口感染率有可能,實際可能會稍高一些 (5。5%至7。5%之間)。 -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (107 bytes) () 04/17/2020 postreply 07:31:46

即使真是2.85%,也要分地區,疫情絕不是均勻分布的。所以你這麽簡單的用概率算除了誤導人,沒有任何意義,自嗨而已 -刁小山- 給 刁小山 發送悄悄話 (137 bytes) () 04/17/2020 postreply 05:56:14

--100。你若有不誤導或更好的計算方法請出示。 -pickshell- 給 pickshell 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 06:15:42

這種預測都要有專門的機構通過整合多項研究與數據分析才敢發布,是集體研究的結果。 -山水一程歌- 給 山水一程歌 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 07:08:35

專門機構研究與數據分析在哪裏? 請提供鏈接。。 -pickshell- 給 pickshell 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 07:39:18

看來你相信官僚機構。既然這樣,為什麽屢屢出錯? Flattening curve就是禍國殃民的一個策略,誰提供的理論基礎? -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (89 bytes) () 04/17/2020 postreply 07:53:44

那你覺得什麽是好的應對策略? -Katie06- 給 Katie06 發送悄悄話 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 12:15:03

謝謝支持! 說得好! -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 07:49:02

1。你前三句正確,基本是盡人皆知的常識。2。"簡單的概率"不知何意。如果認為方法簡單,那就大錯了。雖然計算不是很複雜,但能找出確 -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (552 bytes) () 04/17/2020 postreply 07:41:46

可以對照流感的感染人數,美國到四月為止這個流感季節感染了2-6千萬人。 -westshore- 給 westshore 發送悄悄話 (276 bytes) () 04/17/2020 postreply 07:45:17

很好的思路。但流感有疫苗的因素不可不計。 -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 07:55:28

讚!今天看到一個研究恰好佐證了你的估算,你好棒! -但願你飛^o^- 給 但願你飛^o^ 發送悄悄話 但願你飛^o^ 的博客首頁 (150 bytes) () 04/17/2020 postreply 17:56:34

謝謝鼓勵和信息! 你的股票分析超一流。。。 -LingYuan- 給 LingYuan 發送悄悄話 LingYuan 的博客首頁 (0 bytes) () 04/17/2020 postreply 23:28:55

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