Labor am Elm

Beratung und Forschung

Jens Röder

6 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 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 10:07:33 CEST 2021

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Naktuell
Land/Ort
Nmax (err) kumulativ_Inf. Infektionen_täglich T2 (err) dWendepunkt (err)
270
Adams, North Dakota
223 (±1.4%) 30.515 (±1.8%) 300.66 (±0.2%)
698
Aleutians West, Alaska
133 (±3.3%) 35.610 (±6.9%) 207.42 (±1.6%)
778
Anasco, Puerto Rico
fiterr (±err) 226.013 (±163.1%) fiterr (±err)
36
Banner, Nebraska
2977 (±156.7%) 106.657 (±16.6%) 616.93 (±17.4%)
270
Bath, Virginia
fiterr (±err) 186.879 (±9.3%) 1176.89 (±12.6%)
1088
Benson, North Dakota
2521 (±36.8%) 72.915 (±14.3%) 353.69 (±10.8%)
357
Boise, Idaho
fiterr (±err) 182.972 (±22.7%) 980.60 (±30.1%)
220
Brown, Nebraska
295 (±3.2%) 41.527 (±2.4%) 312.07 (±0.6%)
716
Brule, South Dakota
894 (±30.1%) 42.067 (±24.0%) 304.58 (±5.9%)
1381
Calhoun, Iowa
1679 (±21.2%) 38.722 (±17.3%) 310.99 (±3.5%)
326
Calhoun, West Virginia
78798 (±134.0%) 146.457 (±10.4%) 818.73 (±12.9%)
131
Campbell, South Dakota
113 (±0.6%) 25.802 (±1.2%) 280.00 (±0.1%)
504
Chouteau, Montana
456 (±2.1%) 34.096 (±1.9%) 314.21 (±0.3%)
747
Ciales, Puerto Rico
2553 (±16.7%) 94.512 (±4.2%) 446.26 (±4.2%)
984
Cloud, Kansas
1147 (±39.8%) 33.861 (±33.2%) 321.14 (±5.1%)
697
Coal, Oklahoma
fiterr (±err) 204.111 (±15.5%) 1228.46 (±21.3%)
331
Collingsworth, Texas
fiterr (±err) 118.397 (±107.3%) 743.17 (±120.2%)
38
Culebra, Puerto Rico
18 (±0.9%) 17.004 (±4.3%) 198.51 (±0.4%)
1191
Custer, Montana
1565 (±5.4%) 43.365 (±3.4%) 324.41 (±0.9%)
197
Daniels, Montana
161 (±1.8%) 27.413 (±2.3%) 312.17 (±0.2%)
828
Davis, Iowa
fiterr (±err) 211.179 (±97.5%) 1189.25 (±134.1%)
1103
Dawson, Montana
1660 (±4.2%) 43.722 (±2.3%) 333.31 (±0.7%)
527
Deuel, South Dakota
738 (±72.8%) 53.288 (±39.1%) 325.15 (±16.7%)
1761
Dickinson, Kansas
fiterr (±err) fiterr (±err)fiterr (±err)
2701
Dickinson, Michigan
2609 (±28.0%) 31.864 (±29.7%) 309.76 (±3.7%)
455
Douglas, South Dakota
560 (±30.6%) 46.733 (±20.8%) 310.10 (±6.6%)
471
Echols, Georgia
fiterr (±err) fiterr (±err)fiterr (±err)
1696
Edgar, Illinois
2483 (±7.7%) 42.107 (±4.1%) 339.69 (±1.1%)
266
Edwards, Kansas
fiterr (±err) 212.062 (±100.8%) 1191.26 (±138.8%)
180
Elk, Kansas
388 (±196.1%) 55.705 (±59.9%) 382.61 (±29.6%)
284
Fallon, Montana
289 (±1.3%) 22.818 (±2.3%) 308.89 (±0.1%)
300
Fisher, Texas
625 (±8.1%) 76.072 (±2.9%) 368.82 (±2.3%)
1776
Ford, Illinois
3186 (±156.5%) 51.569 (±61.5%) 358.91 (±25.8%)
114
Garden, Nebraska
fiterr (±err) 213.523 (±36.1%) 1274.70 (±49.9%)
80
Garfield, Montana
fiterr (±err) 266.242 (±44.1%) 1603.29 (±63.7%)
62
Gilliam, Oregon
fiterr (±err) 251.365 (±18.0%) 1521.60 (±25.8%)
104
Greeley, Kansas
fiterr (±err) 223.880 (±50.5%) 1341.85 (±70.5%)
263
Haakon, South Dakota
376 (±3.7%) 46.243 (±2.2%) 326.25 (±0.7%)
591
Hancock, Tennessee
fiterr (±err) 183.298 (±26.9%) 956.64 (±36.2%)
362
Hand, South Dakota
fiterr (±err) 251.356 (±98.8%) 1523.21 (±142.1%)
97
Harding, South Dakota
87 (±1.4%) 22.213 (±3.0%) 294.84 (±0.2%)
220
Harlan, Nebraska
256 (±2.3%) 39.903 (±1.7%) 316.21 (±0.4%)
328
Hettinger, North Dakota
385 (±2.6%) 43.641 (±2.0%) 304.57 (±0.5%)
647
Hickory, Missouri
591 (±2.8%) 45.117 (±2.2%) 298.79 (±0.6%)
254
Hitchcock, Nebraska
319 (±60.7%) 43.905 (±32.2%) 338.00 (±9.5%)
862
Holt, Nebraska
fiterr (±err) 221.542 (±87.0%) 1313.84 (±121.3%)
54
Hooker, Nebraska
62 (±14.6%) 38.860 (±14.0%) 296.23 (±2.8%)
58
Jackson, Colorado
fiterr (±err) 219.006 (±52.1%) 1188.17 (±72.0%)
190
Jeff Davis, Texas
40797 (±189.1%) 128.967 (±16.1%) 732.96 (±18.8%)
239
Kiowa, Kansas
209 (±47.6%) 45.481 (±33.1%) 310.49 (±9.9%)
1241
Little River, Arkansas
1043 (±3.1%) 56.360 (±2.2%) 278.25 (±1.1%)
11601
Matanuska-Susitna, Alaska
fiterr (±err) 69.465 (±106.4%) 421.17 (±73.2%)
83
McMullen, Texas
fiterr (±err) 277.296 (±52.9%) 1605.70 (±75.9%)
30
McPherson, Nebraska
fiterr (±err) 324.023 (±105.0%) 1970.43 (±156.8%)
246
McPherson, South Dakota
345 (±58.1%) 51.465 (±30.1%) 331.26 (±12.0%)
1122
Mercer, North Dakota
1189 (±22.8%) 34.222 (±25.3%) 298.12 (±3.7%)
170
Mora, New Mexico
fiterr (±err) 134.660 (±16.3%) 839.78 (±19.5%)
413
Nance, Nebraska
504 (±33.8%) 38.002 (±26.3%) 316.84 (±5.2%)
477
Nelson, North Dakota
538 (±25.3%) 38.899 (±22.3%) 303.66 (±4.5%)
361
Nome, Alaska
fiterr (±err) 197.181 (±119.6%) 948.30 (±168.1%)
1162
Ochiltree, Texas
fiterr (±err) 228.684 (±121.7%) 1271.76 (±170.1%)
1639
Osage, Missouri
1505 (±40.6%) 38.715 (±35.4%) 305.17 (±7.1%)
1463
Parke, Indiana
fiterr (±err) 97.906 (±94.9%) 545.93 (±93.8%)
319
Pope, Illinois
fiterr (±err) 151.539 (±73.0%) 869.83 (±91.1%)
481
Putnam, Illinois
660 (±6.5%) 52.542 (±3.1%) 338.94 (±1.3%)
300
Rawlins, Kansas
312 (±2.9%) 38.105 (±2.6%) 304.50 (±0.5%)
382
Reagan, Texas
30552 (±148.2%) 135.905 (±17.0%) 702.31 (±20.6%)
395
Red Lake, Minnesota
fiterr (±err) 195.768 (±136.8%) 977.45 (±189.7%)
320
Renville, North Dakota
426 (±26.2%) 44.564 (±18.0%) 313.63 (±5.1%)
656
Rooks, Kansas
1050 (±104.4%) 56.073 (±46.1%) 344.87 (±22.0%)
643
Sanders, Montana
23147 (±52.1%) 103.937 (±6.5%) 583.96 (±6.7%)
423
Sheridan, Montana
400 (±1.3%) 26.696 (±1.7%) 312.84 (±0.1%)
517
Sheridan, Nebraska
fiterr (±err) 214.976 (±24.8%) 1297.45 (±34.5%)
121
Sheridan, North Dakota
113 (±2.6%) 33.753 (±2.9%) 297.73 (±0.4%)
359
Sitka, Alaska
fiterr (±err) 284.982 (±143.1%) fiterr (±err)
1824
Ste. Genevieve, Missouri
2673 (±82.9%) 49.333 (±43.1%) 333.64 (±15.9%)
728
Stillwater, Montana
751 (±41.8%) 40.394 (±32.5%) 311.11 (±7.4%)
862
Sullivan, Missouri
fiterr (±err) 225.428 (±76.1%) 1184.97 (±106.6%)
80
Terrell, Texas
129 (±10.1%) 37.377 (±4.8%) 350.62 (±1.1%)
400
Trinity, California
383 (±19.9%) 31.274 (±15.5%) 330.92 (±2.1%)
122
Vieques, Puerto Rico
fiterr (±err) 189.899 (±64.5%) 1065.75 (±86.2%)
537
Wayne, Iowa
fiterr (±err) 128.437 (±55.9%) 641.37 (±67.2%)
482
Webster, West Virginia
fiterr (±err) 168.536 (±11.5%) 1029.12 (±14.9%)
424
Wirt, West Virginia
fiterr (±err) 73.716 (±128.0%) 445.08 (±95.3%)
78
Yakutat, Alaska
57 (±1.8%) 42.450 (±2.2%) 253.15 (±0.6%)

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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