Labor am ElmCOVID-19 Regionale Zahlen der Verstorbenen
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 Verstorbenenanzahl und Land/Ort, maximale kumulative Anzahl (fit), Graphik Verstorbener und fit, Graphik Verstorbener 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 Verstorbenenzahlen 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 Verstorbenen: Unter 30 , zwischen 30 und 99, zwischen 100 und 499, zwischen 500 und 999, zwischen 1000 und 4999, zwischen 5000.
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 Verstorbenenwelle an.
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.
Wenn Sie meine Arbeit zu Covid-19 unterstützen möchten:
(Wenn Sie auf das Bild klicken, akzeptieren Sie Cookies vom Drittanbieter, die von Paypal benötigt werden.)
Für die alte breite Desktop-Ansicht, bitte hier folgen.
Aktualisierungsdatum: So 15. Aug 06:17:24 CEST 2021
| Naktuell Land/Ort |
Nmax (err) | kumulativ_Tote. | Sterberate (err) | Sterberate | Tote_täglich | T2 (err) | dWendepunkt (err) |
| 1062641 South America, South America | 1805616 (±3.4%) |  | 5.85 (±2.3%) |  |  | 123.853 (±1.9%) | 457.11 (±1.8%) |
| 940090 North America, North America | 1047422 (±0.8%) |  | 2.91 (±3.0%) |  |  | 83.298 (±1.0%) | 304.27 (±0.6%) |
| 567862 Brazil | 1230322 (±4.9%) |  | 5.61 (±2.4%) |  |  | 136.868 (±2.2%) | 519.64 (±2.3%) |
| 502121 South Asia, South Asia | 4400004 (±30.5%) |  | 3.19 (±2.0%) |  |  | 199.790 (±6.4%) | 856.97 (±8.1%) |
| 225663 East Europe, East Europe | 278892 (±0.6%) |  | 3.96 (±5.8%) |  |  | 93.265 (±0.5%) | 409.98 (±0.3%) |
| 215962 Middle East, Middle East | 240270 (±0.7%) |  | 3.16 (±3.8%) |  |  | 90.500 (±0.7%) | 342.25 (±0.4%) |
| 181879 Africa, Africa | 197583 (±1.3%) |  | 5.74 (±2.4%) |  |  | 92.978 (±1.1%) | 373.72 (±0.7%) |
| 128379 Italy | 171979 (±2.4%) |  | fiterr (±err) |  |  | 103.882 (±2.1%) | 333.73 (±1.8%) |
| 108815 Argentina | 146695 (±3.5%) |  | 4.48 (±2.1%) |  |  | 105.918 (±2.3%) | 426.36 (±1.7%) |
| 31870 Ecuador | 31820 (±4.0%) |  | 8.62 (±1.8%) |  |  | 106.586 (±3.5%) | 335.83 (±3.0%) |
| 26654 Canada, Canada | 32019 (±1.9%) |  | 2.03 (±23.2%) |  |  | 96.247 (±2.1%) | 292.01 (±1.6%) |
| 25287 Belgium | 28303 (±1.4%) |  | 1.38 (±55.4%) |  |  | 87.114 (±2.1%) | 234.44 (±1.6%) |
| 24339 Pakistan | 40303 (±3.8%) |  | 4.83 (±2.0%) |  |  | 124.960 (±2.2%) | 443.26 (±2.1%) |
| 23810 Bangladesh | 169984 (±36.3%) |  | 4.66 (±2.0%) |  |  | 216.537 (±7.6%) | 895.47 (±10.3%) |
| 19541 Iraq | 16416 (±0.6%) |  | 3.14 (±3.4%) |  |  | 56.554 (±1.4%) | 241.32 (±0.6%) |
| 18332 Bulgaria | 20013 (±0.7%) |  | fiterr (±err) |  |  | 64.156 (±1.0%) | 377.58 (±0.2%) |
| 18152 Bolivia | 17406 (±1.6%) |  | 8.12 (±2.1%) |  |  | 79.990 (±2.1%) | 291.50 (±1.2%) |
| 12544 Slovakia | 13074 (±0.2%) |  | 4.25 (±2.6%) |  |  | 47.192 (±0.5%) | 397.04 (±0.1%) |
| 10791 Kazakhstan | 20508 (±7.4%) |  | 4.00 (±4.5%) |  |  | 131.468 (±3.2%) | 529.40 (±3.1%) |
| 10753 Austria | 7794927072 (±1368.2%) |  | fiterr (±err) |  |  | 572.917 (±47.9%) | 3359.53 (±71.3%) |
| 10187 Jordan | 11478 (±1.2%) |  | 2.12 (±2.6%) |  |  | 70.006 (±1.5%) | 390.46 (±0.4%) |
| 9701 Bosnia and Herzegovina | 11548 (±1.0%) |  | 4.38 (±3.4%) |  |  | 75.989 (±1.1%) | 384.86 (±0.4%) |
| 7000 Afghanistan | 160987727 (±538.3%) |  | 13.15 (±1.6%) |  |  | 473.174 (±25.8%) | 2646.61 (±37.5%) |
| 5532 North Macedonia | 6818 (±1.1%) |  | 2.54 (±8.8%) |  |  | 82.694 (±1.1%) | 378.61 (±0.5%) |
| 5125 Azerbaijan | 5578 (±0.9%) |  | 3.72 (±5.5%) |  |  | 70.605 (±1.3%) | 357.12 (±0.4%) |
| 4730 Algeria | 4030 (±0.8%) |  | 4.34 (±2.9%) |  |  | 78.976 (±1.3%) | 254.13 (±0.8%) |
| 4678 Armenia | 5013 (±0.7%) |  | 4.02 (±3.7%) |  |  | 75.573 (±0.9%) | 322.10 (±0.4%) |
| 4460 Ethiopia | 5763 (±2.0%) |  | 2.31 (±5.3%) |  |  | 94.869 (±1.7%) | 382.58 (±1.1%) |
| 3976 Dominican Republic | 3922 (±0.8%) |  | 2.17 (±3.0%) |  |  | 73.710 (±1.3%) | 247.20 (±0.8%) |
| 3842 Cuba | 3515509483 (±448.0%) |  | 2.60 (±33.6%) |  |  | 312.510 (±14.3%) | 1964.51 (±19.7%) |
| 3582 Belarus | 4983 (±1.1%) |  | 2.76 (±3.5%) |  |  | 110.535 (±0.8%) | 410.13 (±0.6%) |
| 2558 Denmark | 3174 (±2.5%) |  | fiterr (±err) |  |  | 88.599 (±2.7%) | 319.71 (±1.7%) |
| 2461 Albania | 2724 (±0.6%) |  | 2.13 (±4.4%) |  |  | 65.617 (±1.0%) | 347.74 (±0.3%) |
| 2332 Alberta, Canada | 2356 (±0.6%) |  | fiterr (±err) |  |  | 52.778 (±1.4%) | 347.39 (±0.3%) |
| 2211 Nigeria | 2275 (±1.1%) |  | 2.47 (±3.2%) |  |  | 76.187 (±1.8%) | 247.92 (±1.1%) |
| 1973 Botswana | 5188 (±9.5%) |  | 3.47 (±6.0%) |  |  | 113.570 (±3.1%) | 610.22 (±2.2%) |
| 1640 Montenegro | 1837 (±0.5%) |  | 1.41 (±6.6%) |  |  | 69.409 (±0.7%) | 367.25 (±0.2%) |
| 1532 Australia - Oceania, Australia - Oceania | 1056 (±0.6%) |  | 6.93 (±3.5%) |  |  | 31.819 (±2.9%) | 219.60 (±0.6%) |
| 1384 Bahrain | 152113983 (±375.7%) |  | 1.40 (±3.1%) |  |  | 448.696 (±15.5%) | 2594.61 (±22.4%) |
| 1338 Cameroon | 38040788 (±537.0%) |  | 4.02 (±2.4%) |  |  | 509.996 (±26.2%) | 2830.01 (±38.3%) |
| 1082 Angola | 1500 (±3.7%) |  | 3.98 (±2.4%) |  |  | 110.556 (±2.3%) | 439.95 (±1.8%) |
| 1050 Congo (Kinshasa) | 1143 (±1.7%) |  | 6.03 (±2.5%) |  |  | 91.508 (±1.7%) | 333.46 (±1.1%) |
| 871 Mongolia | 1285 (±2.2%) |  | 1.42 (±50.2%) |  |  | 54.879 (±1.6%) | 537.50 (±0.3%) |
| 808 Norway | 1149 (±3.2%) |  | 3.91 (±4.1%) |  |  | 115.782 (±2.6%) | 340.82 (±2.6%) |
| 576 Haiti | 7235 (±124.4%) |  | 5.45 (±1.4%) |  |  | 286.644 (±22.8%) | 1155.12 (±34.0%) |
| 534 Mali | 758 (±2.6%) |  | 6.74 (±3.9%) |  |  | 104.770 (±2.0%) | 378.58 (±1.6%) |
| 344 Belize | 329 (±0.2%) |  | 3.29 (±4.4%) |  |  | 35.787 (±0.7%) | 324.74 (±0.1%) |
| 311 Bahamas | 248 (±1.1%) |  | 3.79 (±2.6%) |  |  | 64.189 (±2.1%) | 283.14 (±0.8%) |
| 298 Cabo Verde | 466 (±2.9%) |  | 1.88 (±4.3%) |  |  | 109.559 (±1.8%) | 435.62 (±1.4%) |
| 277 Guinea | 2748 (±42.9%) |  | 2.50 (±3.4%) |  |  | 245.628 (±8.1%) | 1018.55 (±11.4%) |
| 251 Gambia | 182 (±1.1%) |  | 5.43 (±1.6%) |  |  | 57.416 (±2.5%) | 252.84 (±1.0%) |
| 222 Maldives | 100281532 (±569.3%) |  | 1.57 (±7.3%) |  |  | 450.302 (±20.3%) | 2672.55 (±29.5%) |
| 197 French Guiana, France | 1270 (±51.2%) |  | 1.29 (±4.0%) |  |  | 226.793 (±11.9%) | 884.62 (±16.7%) |
| 196 Niger | 253 (±3.1%) |  | 2.49 (±62.2%) |  |  | 101.043 (±3.2%) | 302.97 (±2.6%) |
| 188 French Polynesia, France | 145 (±0.3%) |  | 1.23 (±12.8%) |  |  | 34.773 (±1.1%) | 319.36 (±0.1%) |
| 184 Martinique, France | 38654744 (±548.7%) |  | fiterr (±err) |  |  | 525.548 (±20.3%) | 3064.60 (±30.0%) |
| 179 Congo (Brazzaville) | 172 (±1.2%) |  | 2.13 (±3.2%) |  |  | 78.975 (±1.9%) | 247.58 (±1.1%) |
| 175 Mayotte, France | 283 (±5.4%) |  | 2.82 (±3.4%) |  |  | 108.332 (±3.6%) | 416.27 (±2.8%) |
| 174 Chad | 227 (±2.8%) |  | 3.37 (±18.7%) |  |  | 114.298 (±3.0%) | 263.44 (±3.1%) |
| 170 Burkina Faso | 245 (±3.7%) |  | 1.76 (±17.5%) |  |  | 116.244 (±3.0%) | 339.29 (±3.0%) |
| 165 Togo | 375897979 (±1106.6%) |  | 2.25 (±8.3%) |  |  | 652.519 (±34.3%) | 3885.19 (±51.8%) |
| 156 Djibouti | 1433819 (±730.0%) |  | 2.80 (±3.9%) |  |  | 516.612 (±41.0%) | 2780.72 (±60.1%) |
| 129 Andorra | 157 (±2.0%) |  | fiterr (±err) |  |  | 104.982 (±2.4%) | 245.05 (±2.3%) |
| 123 Equatorial Guinea | 103 (±0.8%) |  | 2.07 (±2.4%) |  |  | 38.634 (±3.0%) | 182.97 (±1.1%) |
| 113 Benin | 147 (±3.6%) |  | 1.94 (±18.1%) |  |  | 105.564 (±3.0%) | 359.32 (±2.4%) |
| 98 Central African Republic | 140 (±11.8%) |  | 1.82 (±4.8%) |  |  | 143.482 (±11.0%) | 269.96 (±17.1%) |
| 97 New South Wales, Australia | 54 (±0.5%) |  | 2.15 (±2.7%) |  |  | 17.606 (±3.3%) | 100.82 (±1.0%) |
| 95 Saint Lucia | 88 (±0.4%) |  | 0.92 (±36.0%) |  |  | 43.217 (±1.0%) | 419.62 (±0.1%) |
| 93 Nova Scotia, Canada | 70 (±0.7%) |  | 6.22 (±2.0%) |  |  | 14.969 (±5.5%) | 119.52 (±1.0%) |
| 89 Guinea-Bissau | 81 (±2.1%) |  | 3.67 (±3.2%) |  |  | 92.449 (±2.9%) | 255.28 (±2.0%) |
| 48 Barbados | 18193384 (±1116.0%) |  | 2.59 (±34.2%) |  |  | 532.165 (±41.4%) | 3101.46 (±61.1%) |
| 46 New Brunswick, Canada | 52 (±1.0%) |  | 2.20 (±39.9%) |  |  | 65.323 (±1.3%) | 401.69 (±0.3%) |
| 22 Henan, China | 22 (±0.1%) |  | 1.75 (±1.3%) |  |  | 5.513 (±0.9%) | 42.12 (±0.2%) |
Länder/Orte in dieser Liste müssen Bedingungen im Datensatz haben: Anzahl Verstorbener 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.