感染率的估算

时事   财经_宏观经济   2024-03-31 22:19   福建  

又到了每周日分析“新冠感染情况”投票结果的时间。

大家可以先在下方参与投票。

截止3月31日20点的数据如下图:
3月24日,7天新增感染比例,初值为5.51%,终值为7.72%,终值相比初值上浮了2.2%。
上周终值数据,仍然跟峰值持平。
3月31日,7天新增感染比例,初值为3.91%。
这个初值数据,比起上周是有大幅下降,也是2月18日以来最低的初值数据。
即使我们把终值数据按照2.5%的顶格浮动来计算,本周的新增感染比例应该也是会低于7%。
所以,本周疫情数据有可能出现这波疫情第一次真正的下降。
当然,这个具体还是得等明天终值数据才能知道,现在也只是一个预估。
不过,澳门和香港最新公布的疫情数据,也开始有一个下降趋势。
我上周也预告过,澳门第12周数据是有大幅下降。
这周公布的正式周报里,图表也确实显示澳门第12周新增阳性人数大幅下降。
不过,前天澳门没有手动公布第13周的数据,所以还不知道第13周的情况。
要是澳门第13周继续下降,就可以基本确定进入下降期。
香港公布的第12周新增阳性数量,也有下降态势,是连续第二周下降。
所以,本周读者投票数据也出现下降态势,跟澳门和香港的数据是相吻合。
另外,再来说说感染率的事情。
上周日分析投票结果时,提到一组我自己估算的数据:2022年12月,大约感染80%的人,2023年5月大约感染40%的人,这波我估计目前大约感染20%多的人。
然后有读者对此有一些异议,他们认为第二波感染率不止40%,也认为这波感染率没有这么低。
我得先强调一下,我估算的这个感染率,只是从读者投票数据里估算出来的,仅代表参与投票读者的整体感染率,不代表社会实际感染率。
另外,我在这里也说一下,这个感染率是怎么估算的。
有读者计算感染率,是把每周新增的感染率,简单叠加后算出来。
比如,从2月4日到3月24日,每周新增感染比例加起来是54.37%,所以有人就感到奇怪,那么感染率怎么会只有20%多呢?
这里得说明一下,因为我这个投票的样本并非完全固定,每周参与投票的人群并非完全一样。
比如,有人平时不参与投票,只有阳了才会进来投票,这会导致新增感染比例的数值是高于实际值。
但这也会带来一个好处,就是会让投票结果更加灵敏,一旦出现疫情,可以第一时间预警,一旦疫情过峰,也会第一时间反映在投票结果里。
所以,我并不反对大家一旦阳了,更积极来投票。
但我更建议大家不管阳没阳,能坚持每周参与投票。
如果所有人都是阳了才投票,那每周新增感染比例就是100%,那就没有参考性。
所以,这个投票的准确度,更多就是靠每周都坚持参与的读者。
只不过阳了才参与投票的读者,也会增加投票的灵敏度。
关于阳了的人投票积极性更强,在投票数据上有很多体现。
比方说,2月4日到3月24日,每周新增二阳比例累计27.37%;
那么理论上,如果投票样本完全固定,这周投7天内二阳的人,下周应该投7天前二阳。
那么7天前二阳的比例,应该也要在这个时间段增加27.37%;
但2月11日至今,7天前二阳比例只增加了3%;
这是完全不吻合的,这就是因为这周投了7天内二阳的人,下周很多并不会参与投票了。
所以,我一直强调,这份投票数据存在样本偏差,数值本身不具备参考性。
但因为这份投票长期比较稳定,所以数值变化的趋势,才是比较有参考意义。
至少这份投票已经在过去一年的时间里,证明了7天新增感染比例的趋势变化的有效性。
这份投票数据,精准反映了去年4月24日开始起峰,5月底达峰,6月过峰。
也精准反映了去年8月的小高峰。
也在今年2月18日,精确反映了这一波疫情。

上面这个每周新增感染趋势图,跟中疾控数据、香港、澳门的数据趋势,是基本吻合。
所以,数值本身不需要参考,但数值变化的趋势是很有参考价值。
再说说要怎么计算感染率。
因为存在阳了的人投票积极性更强的问题,所以要计算感染率,不能简单用每周新增感染比例去叠加。
具体怎么算,我可以简单说一下。
(1)第一波感染率
去年4月24日开始第二波。
那么4月23日的感染率,就可以视为2022年12月第一波感染率的最终数值。
根据读者投票数据,2023年4月23日:
7天前首阳比例是70.47%;
长新冠比例是4.29%;
从未感染比例是20%;
当时二阳比例是很低的,所以第一波疫情的感染率简单估算,就是扣掉从未感染的20%,感染率是达到80%;
(2)第二波感染率
第二波感染的人分两部分,一部分是二阳人群,一部分是首阳人群。
二阳的人群比例,就是看7天前首阳人群的缩减比例。
第二波疫情的持续时间,我是按照4月23日到7月23日,持续两个月来算。
4月23日,7天前首阳比例是70.47%;
7月23日,7天前首阳比例是50.46%;
当时,我有专门统计4月23日之前首阳的比例是42%;
4月23日之后才首阳的比例是8.37%;
所以,4月23日之前首阳比例下降幅度就是70.47%-42%=28.47%,这部分就是在第二波里二阳的比例。
加上4月23日之后才首阳的8.37%,感染率就是36.84%;
加上4月23日之后感染还有长新冠比例是1.45%;还有7天内新增感染3%,那么第二波总体感染率是41.29%左右。
所以我才说去年5月第二波疫情的感染率是40%左右。
(3)去年8月小高峰
我把去年8月开始小高峰,到去年12月的感染率也简单计算一下。
去年12月31日,7天前首阳比例是41%;
从7月23日到12月31日,7天前首阳比例是下降了9.46%;
这其中,还包括一部分是从未感染变成首阳的人群。
7月23日到12月31日,从未感染比例从18%,下降至17.52%,下降幅度是0.5%;
所以,简单估算,去年8月-12月,累计感染率是10%左右。
(4)第3波感染率
这波疫情,我从元旦开始算。
由于当前7天前首阳比例,已经没有区分日期,所以只能根据第二波数据去推算一下。
今年元旦,7天前首阳比例是41%。
3月24日,7天前首阳比例已经下降至34%,下降幅度是7%;但这还没有计算在此期间从未感染成为首阳的人群。
元旦至今,从未感染比例是从17.52%,下降至13.78%,下降幅度是3.74%,代表这波疫情首阳比例。
所以,元旦到3月24日,这期间二阳比例是10.74%
再加上元旦至今,三阳比例增加1.65%;首阳比例3.74%,加上7天内新增感染7.72%,还有新增长新冠比例1.92%;
那么这波疫情目前的感染率是25.77%;
所以,我上周才说,这波疫情目前感染率是20%多;
当然,这只是截止目前的感染率,我估计这波疫情完全过峰时,这波疫情感染率能达到30%;
所以,我上周说的感染率估算,是我通过读者投票数据计算出来的一个感染率。
当然,这也只是简单估算,再加上投票的样本偏差,感染率数值本身不具备参考性,但这个数值变化趋势仍然可以参考。
但这也只是我读者群体的感染率,我读者虽然整体不算钉子户群体,但整体防护意识也会高于社会面,所以我个人估计,社会面的实际感染率,是高于读者投票数据。
至少我读者的感染率,大致就是如下:
2022年12月第一波疫情,感染率80%;
2023年5月第二波疫情,感染率40%左右;
2024年2月第三波疫情,感染率30%左右;
这是一个呈现下降的趋势。
其实只看单周新增感染比例的峰值,也能看出这样的趋势。
2022年12月,单周新增感染比例峰值是35%,是极其夸张的数值。
2023年5月,单周新增感染比例峰值是10.89%,就远低于第一波峰值。
2024年2月,单周新增感染比例峰值是7.82%;
峰值也是呈现一个下降的趋势,所以我才说当前这波疫情的强度,只有2022年12月的1/4左右。
但我还是得强调一下,我们已经经历过的3波疫情,虽然强度呈现下降趋势,但这不代表以后不会出现有一波疫情是强度上升的。
这取决于新冠病毒的变异情况,是很难预料的。
所以,我们也不能因此就断定,以后新冠病毒只会一波比一波弱。
但至少可以确定的是,即使后面疫情出现强度上升,顶多也只会超过去年5月的强度,很难达到2022年12月那种极端强度。
此外,这波疫情峰值虽然低于去年5月,但高于去年8月的小高峰,而且从2月18日达峰后,是连续6周保持在峰值水平,呈现绵长型的高位平台期,所以最终这波疫情感染率,比去年5月那波,也没有低太多。
其实只说两个数据,大家可以比较直观。
当前从未感染比例,上周是下降至13.78%,大家可以看到,我读者里的从未感染比例,都属于防护意识比较强的钉子户,所以从未感染比例下降速度一直很慢,但也慢慢从去年4月的20%,下降到现在13.78%,是一个长期下降的趋势。
2022年12月有80%的人首阳,这部分首阳的人群,已经从80%比例下降至20%左右;
这意味着,第一波疫情里感染的人,大部分已经二阳了。
去年第二波疫情,和这次第三波疫情,加起来的总感染率也有80%了,相当于也来了一波2022年12月那样的疫情了。
只不过,2022年12月的极端疫情,是在短短一个月就完成全国80%的人感染。
然后过去一年,两波疫情+小高峰,前后花了整整一年时间,完成了全国80%的人感染。
这基本意味着,如果完全不做防护的话,绝大多数人,每年至少会感染一次新冠,运气比较差的话,一年就会感染2-3次新冠。
从概率来说,我们做好个人防护的话,在当前这种峰值不高的绵长型疫情里,感染概率还是比较低的,是有较大概率能防住。
只要一点点运气,在高峰期有做个人防护的人,基本可以做到两年只感染1次新冠。
这是我从读者投票数据里,这种长期变化趋势,得出的一些结论,仅供参考。
今天文章就到这里,另附每日短评《每日短评丨3月份中国制造业PMI升至50.8%;波兰总理:欧洲已进入“战前时代”;荷兰阻止ASML转移到海外》
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