指数|网友成功预测上海近三日新增，新冠疫情预测靠谱吗？
? 文、图 上观新闻 图数图说
微博上有位网友通过自己的计算 ， 成功预测了26、27日的上海新增病例（包括确诊和无症状）数——写文章时我看了下 ， 28日的数据（29日上午公布）和他的估算也差得不多 。
作为一个数据爱好者 ， 想说说这个预测有没有道理 。
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首先来说下他的计算方式 ， e^(x*d+y+ε)=确诊数 。 这是一个指数模型算式 ， 简单来说 ， 作者从一段时期的数据（确切的说是12-15日这14天）推测 ， 新增阳性病例是在按一个规律性的指数增长 ， 然后他自己设计了回归模型 ， 算出平均每天增长28%这个数字 。
这个算法有没有道理呢？其实如果对12-25日的数据作一个观测 ， 肉眼就可发现每日新增病例数的增长率 ， 围绕30%附近（下图红色直线）波动 。 如果相信这是一种规律的话 ， 算出来的增长指数差异不大 。 比如我用另一种方法算了一下 ， x1=[ln(P[25日])-ln(P[12日])]/13 ， （这个公式没有用回归 ， 比较粗暴） ， 大概能算出新增病例每天增长31% ， 如果我们用这个数字预测26日和27日 ， 一个是2975例 ， 一个是3516例 ， 和实际数字2676和3500差距也不是很大 ， 27日的预测甚至比这位网友还更准一点 。
但如果我们把这根曲线再往前拉一拉 ， 看2月底到3月初的数值（红框） ， 就会发现之前的新增病例日增长率要高得多 ， 而且有一个明显下降的过程 。
这首先说明 ， 相比疫情之初 ， 我们的防控手段起到了效用 ， 有效压低了R0值 。
其次 ， 最近这半个月的增长指数比较稳定 ， 是不是就能预测之后的数据？
这里边有两个问题 ， 一是这个指数能不能代表全市的情况？我并不能完全肯定 。一个猜测是检测人数在按指数级增长（管控范围在扩大） ， 而病例在被检测人数中比例是比较稳定的 ， 不过 ， 这只能代表病例在检测人群中的比例 ， 不能代表病例在全部人口中的比例 。 这个我们可以看一下下图 ， 在闭环隔离管控内的检测阳性数值 ， 要大大高于风险人群筛查 ， 而从绝对人数上 ， 应该是风险人群的数量更大 。 因此我认为全市性的病毒传播要远低于管控区的传播 ， 4月5日以后我们可以来看下这个推测对不对 。
第二个问题 ， 即便相信这个指数代表着全市性的规律 ， 那么是不是能预测更久的数据？比如按这位网友推测 ， 4月1日上海的每日新增病例就会超过万例 ， 4月3日达到1万9千多例 。
说实话我是不敢这么大胆的 。 首先是这个用过去14天数据反推的模型实在太简单了 ， 完全没有引入其他变量 ， 比如我上面说的检测范围 。 其次 ， 14天的时间太短了 ， 明显忽视了防控手段有一定的滞后效应 。 就大家熟知的例子而言 ， 大规模管控措施的实行成功令武汉的传染数从2.35降到接近于1 ， 花了约4个月的时间 ， 而当中也经历过病例稳定增长的瓶颈期 。
经验告诉我们 ， 新冠疫情在一个人口庞大的区域的发展趋势 ， 是很难预测的 。 实际上2020年疫情爆发以来 ， 全球各国医学专家弄出来的模型给出的预测结果 ， 都不是太靠谱 ， 有时上一周还很准确的模型 ， 下一周可能就会谬以千里 。
为什么新冠疫情很难预测？这是因为第一 ， 任何基础的指数 ， 其微小的差距在一定时间后也会变得很大 。 如果R0分别等于2.9和3.1 ， 那么传播10轮对应的累计确诊就分别是22142和39030人 。 随着传播轮数的增加 ， 结果的差异性会放得更大 。
其次 ， 模型很难对曲线拐点给出准确的预测 ， 拐点指的是峰值、突然变陡或变缓 。 用一句俗话说 ， 量变才能达到质变 。 但在现实中 ， 除非完全躺平 ， 不然影响疫情的变量实在太多了 ， 比如防疫措施的力度 ， 方式 ， 个人行为变量 ， 社会经济条件包括医疗 ， 住宿 ， 交通等 。 变量越多 ， 模型越复杂 ， 不同模型计算出的“质变”拐点差异就越大 。
预印本论文网站 medRxiv 上有过一篇256位作者撰写的关于新冠预测的论文 ， 这些作者都是全球各地做新冠预测模型的研究者 ， 文章称 ， 模型所预测的周期越长 ， 其准确性就越低： 与对未来一周的预测相比 ， 对未来四周的预测错误率升高了一倍 ， 四周被认为是有实际意义的短期预测时长的上限；如果把对未来二十周的预测结果也拿来比的话 ， 其错误率是一周的五倍 。
从这个意义上来说 ， 预测对了两三天的数据 ， 真的不算什么 。
最后想说 ， 作为一个野生数据工作者 ， 略知统计和建模并不是完全客观的存在 ， 会因为研究者的立场和先验知识而呈现出截然不同的结果 ， 所以 ， 对于疫情预测这样复杂的工作 ， 应该心存更多的敬畏 。（本文数据整理 连俊翔）
【指数|网友成功预测上海近三日新增，新冠疫情预测靠谱吗？】来源|上观新闻 尤莼洁
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