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: 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.


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