疫情数据算法

❶ 数学建模累计确诊怎么计算的

首先，我们建立数学建模来预测疫情发展趋势。

我们采用结合传播网络机制的SEIR模型【易感-潜伏-感染(患病)-治愈】，基于2020年1月10日至2月11日的新冠肺炎疫情数据，建立一个描述疫情发展变化的动力学系统.

通过MATLAB计算仿真程序求解相关参数和模型结果，并用统计学指标来评估结果的误差，然后评估效果较好的模型则用于对疫情发展趋势做短期预测和中长期预测。

其次，我们结合统计学原理做全面而深入的数据分析。

我们重点研究疑似、确诊、重症、死亡、治愈、密切接触、医学观察等数据，讨论各项数据之间的内在关联，以及分析基于数据的各项统计学指标的实际含义，得出对战胜疫情有用的启示。

最后，我们综合现实因素和理论依据给出战胜疫情的拙见。

我们综合考虑当前的疫情发展实情、国家的应急措施和相关不确定性因素，基于数学模型和数据分析的结论，对疫情未来发展做长期判断，给出战胜疫情过程中的重要防控关卡和几个重要时间节点。

❷ 核减是什么意思

核减是指在统计或计算过程中，对某些数据进行剔除或重新评估，使之符合特定标准或规则的操作。在疫情报告中，出现“核减”的情况，主要是指对不符合标准的“临床诊断病例”或疑似病例，通过核酸检测等手段进行重新评估后，确认其不应被计入确诊或疑似病例数。

例如，根据新型冠状病毒肺炎防控方案第四版，将没有临床症状但病毒核酸检测阳性的人员归类为“无症状感染者”，这类人员不属于确诊病例或疑似病例。在实际操作中，可能会出现部分“临床诊断病例”核酸检测阴性的情况，这意味着这些病例可能不符合确诊的标准，因此从数据中进行核减。

以2月19日湖北的数据为例，湖北新增确诊病例中，有279例来源于原“临床诊断病例”，这些病例通过综合分析后，其核酸检测结果为阴性，因此从确诊病例中核减。这种核减操作，旨在确保统计数据的准确性和可靠性，避免因标准不一或数据评估错误而产生误导。

尽管核减操作在一定程度上能反映数据的真实性和准确性，但确实会引起公众的疑惑和不满。部分网民对这种算法表示质疑，认为在数据处理中过于强调数字的变化，而忽视了实际情况和民众的关切。这种操作可能会被视为“画蛇添足”，缺乏实质意义，甚至可能被视为数据操纵的一种方式。

总的来说，核减在疫情报告中是一个复杂而敏感的操作，它既关系到数据的真实性和准确性，也涉及公众对信息的接受和信任。在这个过程中，透明度和公众沟通至关重要，以确保民众能够理解数据背后的逻辑和操作，从而建立对官方数据的信任和信心。

让我们为武汉加油，共同期待疫情早日得到控制，恢复正常生活秩序。