Labor am Elm

Beratung und Forschung

COVID-19 Regionale Zahlen der Verstorbenen in den USA

gefittet mit erweiterter Gompertz Funktion

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 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.


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Aktualisierungsdatum: Do 5. Aug 08:04:36 CEST 2021

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Naktuell
Land/Ort
Nmax (err) kumulativ_Tote. Sterberate (err) Sterberate Tote_täglich T2 (err) dWendepunkt (err)
10025
Queens, New York
7901 (±1.7%) 10.96 (±4.9%) 17.449 (±13.7%) 62.82 (±10.4%)
156
Clearfield, Pennsylvania
397578 (±451.9%) fiterr (±err) 134.437 (±24.1%) 832.50 (±28.7%)
154
Vermilion, Illinois
106 (±134.9%) fiterr (±err) 35.011 (±96.0%) 329.42 (±16.7%)
143
Phelps, Missouri
479 (±29.2%) 8.56 (±5.2%) 70.377 (±7.3%) 416.79 (±5.1%)
141
Natrona, Wyoming
150 (±8.6%) fiterr (±err) 37.732 (±4.8%) 341.68 (±1.0%)
137
Muskingum, Ohio
765616 (±329.5%) fiterr (±err) 118.474 (±17.5%) 760.42 (±19.8%)
134
Laramie, Wyoming
694 (±47.7%) fiterr (±err) 69.130 (±8.9%) 446.93 (±6.2%)
110
Jim Wells, Texas
360 (±550.4%) 7.99 (±16.0%) 149.891 (±163.2%) 528.01 (±236.3%)
101
Lawrence, Alabama
38 (±0.9%) fiterr (±err) 25.607 (±2.2%) 258.00 (±0.2%)
98
Benton, Minnesota
97 (±63.5%) fiterr (±err) 30.338 (±57.4%) 324.33 (±6.9%)
91
Knox, Indiana
8628967 (±464.4%) fiterr (±err) 198.498 (±18.8%) 1198.11 (±25.5%)
89
Petersburg, Virginia
38 (±4.7%) 11.00 (±22.3%) 4.976 (±43743897619.5%) 34.97 (±250902257950.8%)
86
Barron, Wisconsin
64 (±38.9%) fiterr (±err) 28.106 (±45.5%) 315.01 (±4.3%)
85
Shawano, Wisconsin
65 (±1.3%) fiterr (±err) 25.774 (±2.2%) 299.68 (±0.2%)
83
Geneva, Alabama
50175 (±614.6%) fiterr (±err) 190.460 (±39.1%) 1059.90 (±52.2%)
79
Franklin, Illinois
156 (±8.4%) fiterr (±err) 56.839 (±2.7%) 378.12 (±1.4%)
75
Jessamine, Kentucky
48 (±1.9%) fiterr (±err) 26.983 (±2.5%) 312.31 (±0.2%)
74
Dickinson, Michigan
104 (±78.0%) 2.67 (±12.6%) 37.721 (±53.4%) 327.24 (±10.9%)
73
Harrison, Iowa
117 (±11.1%) fiterr (±err) 49.099 (±5.0%) 348.41 (±1.9%)
70
Fauquier, Virginia
31 (±4.5%) 8.11 (±15.4%) 4.994 (±128633519148.9%) 27.00 (±1191701139067.1%)
69
Newaygo, Michigan
15004277 (±972.5%) fiterr (±err) 174.810 (±34.3%) 1099.72 (±45.7%)
68
Jefferson, New York
24641 (±531.5%) 37.67 (±8.5%) 126.191 (±32.8%) 774.55 (±37.8%)
67
Douglas, Wisconsin
30 (±1.8%) fiterr (±err) 11.095 (±4.5%) 340.87 (±0.1%)
66
Logan, Illinois
14673261 (±724.6%) fiterr (±err) 156.203 (±25.7%) 1001.03 (±33.2%)
65
Fremont, Colorado
1136 (±117.1%) fiterr (±err) 76.633 (±14.0%) 510.07 (±11.1%)
63
Greenup, Kentucky
315 (±1390.4%) fiterr (±err) 146.497 (±247.0%) 648.48 (±320.9%)
61
McLeod, Minnesota
92 (±16.6%) fiterr (±err) 38.470 (±7.2%) 356.11 (±1.8%)
58
Carlton, Minnesota
2850482 (±604.3%) fiterr (±err) 143.299 (±25.5%) 909.79 (±31.6%)
56
Jones, Texas
240 (±32.1%) 6.40 (±15.6%) 57.291 (±6.9%) 416.00 (±3.7%)
55
Roosevelt, Montana
45 (±1.0%) 3.40 (±15.3%) 23.727 (±2.1%) 292.96 (±0.1%)
52
Sierra, New Mexico
3257991 (±631.8%) 10.14 (±38.2%) 110.257 (±25.8%) 753.85 (±28.7%)
51
Amador, California
17 (±1.3%) 11.82 (±34.7%) 12.475 (±9.1%) 224.61 (±0.4%)
50
Warren, Illinois
79 (±6.9%) fiterr (±err) 52.592 (±2.8%) 356.59 (±1.2%)
49
Fulton, Arkansas
17346 (±534.6%) 5.05 (±65.2%) 140.124 (±42.3%) 793.86 (±50.8%)
48
Lawrence, South Dakota
127 (±40.1%) 4.23 (±9.4%) 65.295 (±11.7%) 393.17 (±7.3%)
46
Bonner, Idaho
22 (±14.2%) 11.98 (±25.6%) 31.698 (±8.6%) 343.56 (±1.3%)
44
Gilchrist, Florida
108 (±820.0%) 9.28 (±15.0%) 163.559 (±267.1%) 528.03 (±420.8%)
43
Gem, Idaho
54479 (±717.9%) 9.98 (±33.1%) 154.603 (±44.3%) 900.16 (±55.5%)
42
Paulding, Ohio
37 (±4.4%) fiterr (±err) 33.479 (±3.2%) 329.41 (±0.5%)
41
Franklin, Arkansas
40 (±98.5%) 7.63 (±43.6%) 32.346 (±64.9%) 338.30 (±10.1%)
40
Siskiyou, California
11 (±4.5%) 15.89 (±31.8%) 19.696 (±5.6%) 336.32 (±0.3%)
39
Grant, Arkansas
12128 (±426.6%) fiterr (±err) 163.169 (±31.0%) 908.61 (±39.4%)
38
Bosque, Texas
202 (±1237.8%) 11.20 (±16.9%) 168.415 (±260.3%) 669.21 (±371.7%)
37
Garrard, Kentucky
4 (±1.6%) fiterr (±err) 31.118 (±5.3%) 232.83 (±0.7%)
36
Marion, Arkansas
155640 (±623.8%) fiterr (±err) 113.131 (±34.0%) 733.95 (±37.4%)
35
Jefferson, Iowa
2135779 (±1208.3%) fiterr (±err) 115.788 (±49.3%) 780.26 (±56.2%)
34
Greene, Illinois
36 (±4.0%) fiterr (±err) 38.037 (±4.4%) 288.64 (±0.8%)
33
Montgomery, Arkansas
108 (±58.8%) fiterr (±err) 96.938 (±14.3%) 463.06 (±14.2%)
32
Stone, Arkansas
25 (±8.7%) fiterr (±err) 24.761 (±21.2%) 266.07 (±1.9%)
31
Morgan, Georgia
11 (±4.0%) fiterr (±err) 41.437 (±4.2%) 282.28 (±0.9%)
30
Day, South Dakota
53 (±16.5%) 4.60 (±17.6%) 41.476 (±6.6%) 360.95 (±1.9%)
29
De Witt, Illinois
313337 (±766.1%) fiterr (±err) 176.329 (±39.1%) 1039.48 (±51.2%)
28
Moultrie, Illinois
1047 (±117.4%) fiterr (±err) 125.192 (±14.5%) 657.65 (±16.7%)
27
Newton, Arkansas
26 (±6.9%) fiterr (±err) 46.305 (±14.3%) 206.23 (±2.7%)
26
Chaffee, Colorado
21 (±1.4%) fiterr (±err) 15.402 (±12.7%) 80.52 (±5.5%)
25
Washington, Illinois
16174 (±402.5%) fiterr (±err) 82.174 (±29.3%) 575.91 (±25.8%)
24
Prairie, Arkansas
2346 (±194.3%) 9.75 (±29.8%) 126.975 (±19.4%) 701.68 (±22.3%)
23
Prowers, Colorado
25 (±9.7%) fiterr (±err) 32.892 (±10.4%) 317.95 (±1.1%)
22
Howard, Iowa
46 (±57.4%) fiterr (±err) 82.978 (±21.8%) 379.13 (±18.0%)
21
Avery, North Carolina
19 (±5.3%) 4.69 (±33.7%) 24.858 (±5.2%) 333.70 (±0.4%)
20
Warren, Georgia
11 (±17.9%) fiterr (±err) 54.754 (±20.2%) 248.20 (±6.4%)
19
Macon, Missouri
7042 (±427.8%) fiterr (±err) 103.286 (±31.9%) 654.68 (±32.7%)
18
Sharkey, Mississippi
20 (±9.4%) 6.06 (±19.1%) 48.935 (±15.2%) 218.54 (±3.3%)
17
Clearwater, Minnesota
15 (±3.2%) fiterr (±err) 23.178 (±4.0%) 326.70 (±0.2%)
16
Madison, Virginia
6 (±5.8%) 14.88 (±14.9%) 4.974 (±97817707997.4%) 53.91 (±285754135781.1%)

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.


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