随着疾病控制中心和美国当局正在紧急地为公众准备足够的冠状病毒检测，如果我们能够每天有节奏地预测美国未来的COVID-19确诊病例数量，将会对控制疫情有很大的帮助。
我们可以通过评估这种疾病在其他国家的传播速度来做到这一点。虽然本文的标题指定美国为目标受众，但下面概述的模型可能适用于大多数确诊冠状病毒感染超过500例的国家。
以下截至2020年3月10日的冠状病毒数据分析由John Hopkins CSSE所收集，并严格提供给公众用于教育和研究。
新冠肺炎传播速度有多快？
上面的图表显示了 John Hopkins CSSE 数据中的第一个追踪日期开始，各个国家确诊的COVID-19病例数量是如何增长的。最初的追踪日期要么是输入的第一个可用数据点，如中国的情况，要么是该国记录的第一次感染。在图中，我们看到新型冠状病毒在大多数的标度上以基本一致的方式传播。
评估各国在达到500例确诊病例后的数据，我们发现这一趋势持续到数千例。这些数据描绘了一幅相当黯淡的景象。这表明，美国的感染水平有可能与意大利、韩国和伊朗等报告称医院压力过大和不堪重负的国家持平。
上述皮尔逊相关矩阵和时间序列图表明，在500例确诊病例后，该疾病在世界各地的传播情况惊人地相似。几乎在所有情况下，我们都看到感染人数的最初增长缓慢——紧接着是指数增长。鉴于到目前为止我们掌握的数据，很明显，这个问题的估计方法不需要太复杂，也不需要详细说明。
参数估计
首先，我们可以简单地利用上述数据的四分位范围来创建一个参考表，该表概述了一个国家在感染500例确诊病例后的几天内预计会出现的新病例数量。这可能是最简单和最直观的方法来估计感染数量可能如何增长。
从3月8日到10日，我们看到美国确诊病例数量的增长与其他国家超过500例确诊感染病例的数据一致。如果该病继续以类似的方式在美国传播，那么到3月20日，可能会有 6975 到 14270 例确诊冠状病毒病例——到3月25日，可能会有 8125 到 33463 例确诊病例。
也就是说，应该注意的是，观测值随着时间的推移而减少——中国、日本、意大利和韩国是数据中仅有的拥有超过15天数据的国家——因此，预期误差随着我们进入未来的时间而增加。
从技术角度来说，我们有效地描述了一个自回归外生模型（AR-X（1））其中我们根据前一天的值以及来自外生但统计相关趋势的输入来估计每增加一天新病例的平均值。在这种情况下，我们的外生变量是集合中其他国家确诊病例的中位数。我计算模型的方法是：
- 选取所有确诊感染至少100例的国家；
- 使用样本中每天的确诊病例数；
- 预测到目前为止美国的确诊病例数。
模型与 Python 的 statsmodels 包（| AIC |：3.70，| BIC |：3.66，RSS:0.43）匹配，如下所示：
上述自回归模型目前预测未来7天美国确诊病例的数量如下：
美国的结果会有什么不同？据推测，美国可能会在局势失控前主动采取措施鼓励民众自我隔离，从而改变这些预测中将出现的糟糕情况。
原文链接：https://towardsdatascience.com/estimating-the-number-of-future-coronavirus-cases-in-the-united-states-a0ce17df029a
本文由未艾信息（www.weainfo.net）编译，
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