Labor am Elm

Beratung und Forschung

COVID-19 Regionale Zahlen der Infizireten

gefittet mit erweiterter Gompertz Funktion

Jens Röder

5 Minuten

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: Do 13. Mai 06:21:16 CEST 2021

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Naktuell
Land/Ort
Nmax (err) kumulativ_Inf. Infektionen_täglich T2 (err) dWendepunkt (err)
15282705
Brazil
21830422 (±2.9%) 93.892 (±1.8%) 365.82 (±1.4%)
3191097
Argentina
3212321 (±1.6%) 70.330 (±1.5%) 322.26 (±0.7%)
776257
Bangladesh
671451 (±1.2%) 60.582 (±1.9%) 235.23 (±0.9%)
402595
Ecuador
520254 (±2.3%) 92.980 (±1.6%) 337.10 (±1.3%)
370509
Belarus
719540 (±4.4%) 105.322 (±2.1%) 418.46 (±1.9%)
320209
Bolivia
367889 (±3.0%) 82.503 (±2.6%) 306.90 (±1.8%)
272809
Dominican Republic
310532 (±1.3%) 74.368 (±1.3%) 288.17 (±0.8%)
219596
Armenia
229056 (±1.2%) 64.146 (±1.5%) 292.13 (±0.6%)
192750
Bahrain
222777 (±3.7%) 90.906 (±2.7%) 327.97 (±2.2%)
131803
Albania
178424 (±1.3%) 67.515 (±1.1%) 374.22 (±0.4%)
124483
Algeria
14381 (±1.4%) 22.825 (±1.1%) 127.96 (±0.4%)
74946
Cameroon
388756218 (±394.3%) 364.788 (±22.7%) 1975.92 (±32.7%)
68552
Luxembourg
70414 (±1.2%) 55.159 (±1.7%) 317.80 (±0.4%)
62403
Afghanistan
54080 (±0.8%) 43.454 (±2.1%) 170.87 (±1.0%)
49041
Botswana
99200 (±1.9%) 87.204 (±0.9%) 448.43 (±0.6%)
30392
Congo (Kinshasa)
1290688 (±200.5%) 56.725 (±14.6%) 320.10 (±18.1%)
29146
Angola
25258 (±0.8%) 51.933 (±1.3%) 300.15 (±0.3%)
26709
Cabo Verde
30419 (±3.4%) 86.341 (±2.3%) 355.77 (±1.6%)
20223
Cambodia
2197223785 (±220.1%) 134.526 (±8.7%) 955.97 (±9.2%)
13384
Burkina Faso
16029 (±2.2%) 57.923 (±2.5%) 351.35 (±0.7%)
12704
Belize
13033 (±0.5%) 39.597 (±1.3%) 311.64 (±0.2%)
11343
Congo (Brazzaville)
11435 (±1.7%) 72.319 (±1.9%) 270.72 (±1.1%)
10908
Bahamas
9161 (±0.5%) 40.291 (±1.3%) 261.96 (±0.3%)
7995
Benin
36540 (±19.4%) 146.590 (±5.4%) 594.65 (±6.5%)
6674
Central African Republic
5080 (±0.4%) 19.960 (±2.5%) 161.52 (±0.4%)
5546
New South Wales, Australia
3060 (±0.2%) 7.622 (±1.0%) 85.14 (±0.1%)
4208
Burundi
3694840 (±85.9%) 245.997 (±6.3%) 1326.40 (±8.4%)
4152
Nova Scotia, Canada
47177 (±244.3%) 300.203 (±42.0%) 1191.90 (±65.9%)
3818
Eritrea
5188 (±3.0%) 66.797 (±2.3%) 390.97 (±0.8%)
3741
Guinea-Bissau
3369 (±1.7%) 60.750 (±3.4%) 174.38 (±2.1%)
1247
Bhutan
1293 (±2.3%) 72.994 (±2.1%) 330.38 (±1.0%)
1238
Antigua and Barbuda
135176198 (±502.3%) 295.757 (±20.7%) 1753.52 (±28.8%)
1156
Newfoundland and Labrador, Canada
331736481 (±951.5%) 465.121 (±35.6%) 2701.12 (±52.7%)
1015
Western Australia, Australia
938 (±1.3%) 59.223 (±3.6%) 89.98 (±5.6%)
998
Sichuan, China
6725824617 (±4037.1%) 1023.429 (±117.7%) 6076.13 (±182.2%)
994
Anhui, China
992 (±0.0%) 4.602 (±0.4%) 33.03 (±0.1%)
974
Saint Barthelemy, France
6 (±1.4%) 10.622 (±5.9%) 73.24 (±1.2%)
669
Faroe Islands, Denmark
4162186913 (±2879.3%) 715.825 (±84.1%) 4271.43 (±129.0%)
586
Nunavut, Canada
543 (±5.0%) 60.239 (±6.4%) 355.17 (±1.3%)
408
Liaoning, China
477 (±1.7%) 85.167 (±2.2%) 173.53 (±2.6%)
382
Inner Mongolia, China
367 (±0.8%) 54.660 (±2.2%) 104.26 (±2.6%)
275
Guangxi, China
260 (±0.1%) 5.497 (±1.4%) 31.65 (±0.4%)
234
Tasmania, Australia
232 (±0.1%) 11.141 (±0.8%) 94.17 (±0.1%)
230
Brunei
162 (±0.8%) 11.209 (±8.3%) 77.43 (±1.8%)
167
Northern Territory, Australia
19113 (±135.8%) 276.546 (±14.3%) 1321.28 (±20.4%)
147
Guizhou, China
147 (±0.0%) 4.474 (±0.7%) 34.71 (±0.1%)
124
Australian Capital Territory, Australia
115 (±0.2%) 7.629 (±2.8%) 84.95 (±0.3%)
84
Yukon, Canada
11 (±0.5%) 10.261 (±2.7%) 90.26 (±0.4%)
49
Macau, China
47 (±0.3%) 14.714 (±2.2%) 69.30 (±0.9%)

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.


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