這是個很簡單的模型。
初始設定是十二月一號有首例，潛伏期為7天，確診後的人漸漸恢複，在四個星期時，95.5%的人痊愈。死亡率在確診後三星期設在3.5％，四個星期後在4.5%。
傳染係數在十二月和大部分的一月設在3.2，後麵依時降低，二月份嚴控後R0從3.2急降到0.4。由於潛伏期我設得較實際情況簡單，又遠小於最大潛伏時間，所以在二月底及往後取一個比較小又漸減的值。
傳染率深究下來也是很複雜的。這個簡化版是一個病人在7天內傳給他人的數目，在病人得到確診後被隔離到病區，不再傳播給未感染者。
這些前提下，最終感染數在十二萬多，最終死亡數在近五千多人。最高留院人數在靠近二月底，達近十萬人。最高死亡在近期，二月中下旬，同時也是痊愈人員大增期。預計二月底將看到疫情的拐點，走向日新增病例和死亡人數的雙下降和痊愈人數的急增。
但是，這個模式比起直實情況顯然低估了。
模式各項數據在二月初比官方報告的都少很多。原因之一是初始條件”十二月一號僅有一例” 。官報有一例，但實際上肯定不止這個數。你看見了一隻狼，這意味著林子裏有一群狼。如果初始病例往前挪，十二月一號有同代的兩例的話，所有模擬數據要乘二！如果糾正到二月初的死亡人數，那是個好幾倍的關係。這個比較讓人出冷汗。
另一個看出模式低估了是：圖三紅線的每天死亡都在200人以下。這個是不現實的，殯儀館的情況看出比這個要高得多。
所以，一個簡單的糾正是要乘以一個倍數，去和殯儀館的相吻合。讀者可以自己估計一個，因為官方數據的不透明性，每個人又有自己的想法。我的估計是各個數字乘以三倍。那麽死亡數最終可能達一萬五千人。我設立的最終死亡率是4．5％。這個讀者自行感受並調整。
時間線上會有誤差。R0的設定不完美，而這個又是個指數關係。潛伏期設在7天。
但總體上會看到一些好的趨勢，二月底或者三月初會見到拐點。這個是因為二月份的嚴控，R0急速降低。如果有更多的藥物出來，後期數據走向還可能好一點。
此外我調控過R0來做敏感度試驗。越早控製越重要。對於如此烈性的病毒，時間就是生命。提前一個星期嚴控對最終結果有極大的影響。
