Labor am ElmCOVID-19 Regionale Zahlen der Infizireten
gefittet mit erweiterter Gompertz Funktion
mit erweiterter Gompertz Funktion
Alle Datenanpassungen (Fits) der einzelnen Länder/Orte sind vollständig automatisiert erstellt. Durch Anklicken auf das Bild kann überprüft werden, ob der Fit die notwendige Qualität hat anhand der Lage der Daten zur Funktion uns seiner Fehlerwerte. In einigen Fällen mit sehr streuenden realen Daten kann der Fit auch eine schlechte Vorhersage ergeben. Anhand der Fehlerwerte und des optischen Verlaufs sollten die Aussagen sinnvoll bewertet werden.
Orte oder Länder, die wegen ungenügender Daten wurden ausgelassen und können hier mit Begründung gefunden werden..
Die Tabelle zeigt von links: aktuelle Infiziertenanzahl und Land/Ort, maximale kumulative Anzahl (fit), Graphik Infizierter und fit, Graphik Infizierter pro Tag und fit, T2 Verdopplungszeit, Tag des Wendepunkts der Funktion.
Der Wendepunkt ist von Bedeutung, weil die Änderung vom reinen exponentiellen Wachstum zur linearen Phase und dem Abklingen der täglichen Infiziertenzahlen anzeigt.
Die oben-mittig angezeigte Verdopplungszeit in der Graphik beschreibt die Verdopplungszeit am Anfang der Entwicklung vor dem Wendepunkt. Diese Zahl ist mit der Logistischen Funktion berechnet worden. Einfach gesagt beschreibt T2 der Gompertz funktion den mittleren und späteren Teil der Entwicklung, die Logistische Funktion den ersten Teil.
Farbencode für die Zahlen der Infizierten: Unter 500 , zwischen 500 und 999, zwischen 1000 und 9999, zwischen 10000 und 49999, zwischen 50000 und 99999, zwischen 100000.
Der Farbencode für Länder/Orte beschreibt den Anteil, wieviel von Nmax durchlaufen wurde: Über 95%, zwischen 90% und 95%, zwischen 80% und 89%, zwischen 70% und 79%, zwischen 60% und 69%, wenn die Anzahl über 50 und Nmax ist unter 50% oder die Verdopplungszeit ist unter 3.5 Tage! Über 130% zeigt einen Neuausbruch der Infiziertenwelle an.
Der Farbencode des Wendepunktes ist: Mehr als 20 Tage überschritten, mehr als 10 Tage überschritten, mehr als 5 Tage überschritten, liegt 5 Tage voraus, liegt 10 Tage voraus, liegt mehr als 10 Tage voraus.
Der Farbencode für Länder/Orte zeigt gut an, wie gut der Covid-19-Ausbruch ausgeklungen ist und wenn er wieder unter Kontrolle ist (grünliche Farben). Länder/Orte in rot oder magenta haben aktuell einen starken Anstieg in den Fallszahlen. Der Farbencode bei den Zahlen gibt an, wie schwer der Ausbruch in einem Land/Ort war oder ist.
Angewendete Mathematik ist hier erklärt.
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Aktualisierungsdatum: Di 2. Mär 06:26:25 CET 2021
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| Naktuell Land/Ort |
Nmax (err) | kumulativ_Inf. | Infektionen_täglich | T2 (err) | dWendepunkt (err) |
| 10551259 Brazil | 7884842 (±6.1%) |  |  | 49.271 (±6.9%) | 223.95 (±3.0%) |
| 2107365 Argentina | 1911191 (±0.5%) |  |  | 45.217 (±0.5%) | 268.07 (±0.1%) |
| 546216 Bangladesh | 494898 (±0.7%) |  |  | 41.391 (±1.2%) | 200.20 (±0.4%) |
| 375050 Lebanon | 298757 (±55.1%) |  |  | 53.189 (±29.9%) | 323.84 (±12.7%) |
| 287306 Belarus | 1520335 (±113.9%) |  |  | 139.906 (±24.1%) | 568.20 (±33.3%) |
| 286155 Ecuador | 246793 (±1.1%) |  |  | 56.353 (±1.0%) | 222.26 (±0.6%) |
| 249010 Bolivia | 148953 (±0.2%) |  |  | 30.401 (±0.5%) | 196.71 (±0.1%) |
| 247038 Bulgaria | 46483522602 (±458.8%) |  |  | 201.756 (±17.4%) | 1226.68 (±23.8%) |
| 239617 Dominican Republic | 163090 (±0.8%) |  |  | 44.298 (±1.1%) | 209.27 (±0.4%) |
| 234537 Azerbaijan | 51281982352 (±492.5%) |  |  | 223.674 (±18.3%) | 1345.76 (±25.7%) |
| 204341 Costa Rica | 807 (±1.1%) |  |  | 12.629 (±3.1%) | 87.82 (±0.4%) |
| 182424 Egypt | 112285 (±3.5%) |  |  | 26.566 (±11.2%) | 162.98 (±2.8%) |
| 172058 Armenia | 1006661 (±22.2%) |  |  | 103.114 (±5.3%) | 463.60 (±5.9%) |
| 133504 Alberta, Canada | 7442 (±1.4%) |  |  | 13.650 (±2.3%) | 107.84 (±0.3%) |
| 130979 Bosnia and Herzegovina | 596601 (±13.9%) |  |  | 85.268 (±3.6%) | 426.18 (±3.2%) |
| 122394 Bahrain | 102781 (±5.5%) |  |  | 49.119 (±6.7%) | 208.81 (±3.1%) |
| 107167 Albania | 15080990 (±48.5%) |  |  | 151.380 (±4.4%) | 808.54 (±5.5%) |
| 65600 Estonia | 15130577714 (±3153.0%) |  |  | 203.820 (±107.2%) | 1259.85 (±148.4%) |
| 55714 Afghanistan | 42820 (±1.8%) |  |  | 24.510 (±6.2%) | 152.77 (±1.5%) |
| 55110 Luxembourg | 242976022 (±423.2%) |  |  | 198.162 (±24.4%) | 1113.03 (±33.1%) |
| 49779 Cuba | 2024 (±0.3%) |  |  | 12.960 (±0.5%) | 104.44 (±0.1%) |
| 35714 Cameroon | 23625 (±0.5%) |  |  | 33.021 (±1.3%) | 164.91 (±0.4%) |
| 31859 Manitoba, Canada | 297 (±0.6%) |  |  | 9.098 (±2.6%) | 90.60 (±0.3%) |
| 28647 Saskatchewan, Canada | 7944993302 (±438.2%) |  |  | 206.186 (±15.1%) | 1269.34 (±21.0%) |
| 28371 Botswana | 32323 (±4.3%) |  |  | 60.636 (±1.9%) | 344.35 (±1.0%) |
| 25913 Congo (Kinshasa) | 13157 (±1.2%) |  |  | 36.254 (±2.6%) | 170.82 (±0.9%) |
| 20807 Angola | 23592 (±2.1%) |  |  | 45.581 (±1.7%) | 293.88 (±0.5%) |
| 18387 French Polynesia, France | 60 (±0.4%) |  |  | 9.439 (±1.5%) | 84.77 (±0.2%) |
| 16627 French Guiana, France | 35370155 (±471.2%) |  |  | 70.168 (±22.4%) | 431.39 (±28.1%) |
| 15992 Guinea | 13821 (±0.6%) |  |  | 43.558 (±1.0%) | 181.44 (±0.4%) |
| 15400 Cabo Verde | 15840 (±0.9%) |  |  | 53.996 (±0.7%) | 268.11 (±0.3%) |
| 12293 Belize | 140030 (±24.0%) |  |  | 90.558 (±4.4%) | 490.83 (±4.1%) |
| 11982 Burkina Faso | 193238723 (±596.5%) |  |  | 277.010 (±27.3%) | 1570.77 (±39.4%) |
| 10866 Andorra | 805 (±0.6%) |  |  | 10.434 (±2.2%) | 88.66 (±0.3%) |
| 8820 Congo (Brazzaville) | 6055 (±0.7%) |  |  | 35.313 (±1.4%) | 196.56 (±0.4%) |
| 8585 Guyana | 7430 (±0.9%) |  |  | 43.559 (±0.9%) | 273.87 (±0.2%) |
| 8519 Bahamas | 8461 (±0.6%) |  |  | 34.898 (±0.9%) | 257.50 (±0.1%) |
| 5434 Benin | 2999 (±0.8%) |  |  | 36.448 (±1.7%) | 188.23 (±0.5%) |
| 5180 New South Wales, Australia | 3060 (±2.4%) |  |  | 7.622 (±11.1%) | 85.14 (±1.1%) |
| 5004 Central African Republic | 4855 (±0.1%) |  |  | 18.203 (±0.6%) | 160.52 (±0.1%) |
| 3571 Comoros | 640 (±1.4%) |  |  | 41.349 (±2.7%) | 184.15 (±0.9%) |
| 3068 Barbados | 91 (±0.7%) |  |  | 10.968 (±2.6%) | 89.81 (±0.4%) |
| 2847 Eritrea | 20478 (±98.9%) |  |  | 147.568 (±15.2%) | 671.19 (±20.2%) |
| 2209 Burundi | 750 (±1.4%) |  |  | 43.466 (±2.1%) | 206.54 (±0.7%) |
| 1796 Shanghai, China | 26919 (±1015.8%) |  |  | 290.052 (±184.9%) | 1081.49 (±312.8%) |
| 1641 Nova Scotia, Canada | 1138 (±0.6%) |  |  | 12.932 (±4.1%) | 101.20 (±0.7%) |
| 1331 Queensland, Australia | 1124 (±0.3%) |  |  | 9.226 (±3.4%) | 84.22 (±0.5%) |
| 994 Anhui, China | 994 (±0.7%) |  |  | 6.522 (±7.7%) | 20.61 (±7.0%) |
| 988 Newfoundland and Labrador, Canada | 284 (±0.7%) |  |  | 8.270 (±6.8%) | 88.02 (±0.8%) |
| 913 Western Australia, Australia | 703 (±0.9%) |  |  | 18.376 (±4.7%) | 88.02 (±1.7%) |
| 867 Bhutan | 750 (±4.4%) |  |  | 62.335 (±2.8%) | 277.81 (±1.8%) |
| 820 Cambodia | 3677 (±685.8%) |  |  | 228.169 (±153.0%) | 793.25 (±263.4%) |
| 730 Antigua and Barbuda | 161 (±1.8%) |  |  | 50.696 (±2.3%) | 191.99 (±1.2%) |
| 658 Faroe Islands, Denmark | 187 (±0.1%) |  |  | 6.271 (±0.9%) | 79.23 (±0.1%) |
| 551 Shaanxi, China | 828 (±2749.9%) |  |  | 43.283 (±1971.1%) | 12.26 (±82700.1%) |
| 406 Liaoning, China | 2667 (±780.0%) |  |  | 275.300 (±196.1%) | 871.32 (±369.2%) |
| 367 Inner Mongolia, China | 647 (±72.6%) |  |  | 136.061 (±47.5%) | 207.42 (±148.8%) |
| 357 Nunavut, Canada | 267 (±1.0%) |  |  | 14.677 (±2.4%) | 326.31 (±0.1%) |
| 267 Guangxi, China | 257 (±0.7%) |  |  | 6.483 (±8.5%) | 18.42 (±10.1%) |
| 234 Tasmania, Australia | 230 (±0.1%) |  |  | 11.041 (±1.0%) | 94.10 (±0.2%) |
| 186 Brunei | 144 (±0.2%) |  |  | 7.577 (±1.8%) | 76.54 (±0.2%) |
| 147 Guizhou, China | 147 (±0.7%) |  |  | 6.909 (±7.8%) | 21.03 (±7.3%) |
| 142 Dominica | 23491268 (±785.8%) |  |  | 302.019 (±29.6%) | 1764.95 (±43.4%) |
| 118 Australian Capital Territory, Australia | 112 (±0.2%) |  |  | 7.104 (±2.2%) | 84.75 (±0.2%) |
| 105 Northern Territory, Australia | 45275 (±929.3%) |  |  | 323.656 (±74.9%) | 1596.10 (±111.6%) |
| 72 Yukon, Canada | 11 (±0.5%) |  |  | 10.261 (±2.7%) | 90.26 (±0.4%) |
| 48 Macau, China | 47 (±1.7%) |  |  | 25.055 (±9.3%) | 0.21 (±89896.2%) |
| 47 Northwest Territories, Canada | 3705932 (±1188.7%) |  |  | 301.825 (±46.5%) | 1752.85 (±67.9%) |
Länder/Orte in dieser Liste müssen Bedingungen im Datensatz haben: Anzahl Infizierter muß mindestens 13 betragen und weiterhin mindestens 7 subsequent steigende Zahlen vorliegen. Bei Erstaufnahme wird der Wendepunkt geraten, wobei die x über die Hälfte vom Maximalwert gesucht wird und den ersten darüber nimmt. Ist der Wendepunkt dann am letzten Wert, wird dieser Datensatz übersprungen.
Ausgelassene Länder/Orte können in dieser Liste gefunden werden.