两天前用公式预测确诊人数，现在看来正中红心
当时27日，也就是28日早上有两个数值我用了4316（早起刷新，未完成统计），如果用4515(截止27日24时）则昨天预测数值为5938，今天为7790，细思极恐。当然时间段不同对比也不同，用现在这个模型对比早些更新的数值更为接近（5515/7236），（5974/7711）来源国家卫健委
数值对比日期会延迟一天因为我算的每日早上为昨天24时

你知道的太多了

这还能算？

美国流感都感染1300万人了，只要死亡率控制住就没大问题

不要乱说，虽然你。。。

还用算吗？直接把曲线按照趋势延长就能知道大概了

曲线拟合，也可以呵呵。
不过，是可以建立简单的数学模型来匡算的，否则整天恐慌性地乱猜八猜，众说纷纭。
是这样。
武汉出去的如果是500万人，他们已感染的概率（发病率）假定为１％，假定感染者每人出去后传染给 2.2人（专家说法），又假定每人的传染周期是 14 天，以 48 天为限（1月25日至3月15日），那么可以粗略估算出传染的规模可能达到
　　　500*1％*(2.2)^(48/14) ＝75 万人。
再假定病死率是３％，则死亡规模当在 2.2万人左右。
其实，专家做估计的路数也大致如此，只不过模型更细化、加些自适应的调节罢了。
但是如果尽快搞出了疫苗，那么死亡规模就会大大降低，几千人甚至几百人了事。
其实，每年全国的艾滋病在你不知不觉中死掉的就达到将近２万人，所以别一看到２万这个数字、甚至看到“破两百”，就慌得不行。

病死率在掉（不排斥是发布者预先都算过了一圈，把所有的吐槽都考虑到了之后，“安排”发布的数字），如果掉下２％，则表示控制住了。
另外，如果“疑似／确诊”转成下跌趋势，则表示扩散开始收敛。

你的预测其实并没有什么太大意义。不管你是在用curve fitting做，还是machine learning做，本质上都是基于过去的观测值预测未来。但是，这在数学上是缺乏根据的，尤其是当你的模型是如此简单，仅仅只和天数有关时。防疫措施，返工客流，检测手段，甚至病床数量，都会极大影响到你的预测值。然而这些东西很难被量化，而且你也并不能掌握这些信息，自然无法在你的模型里被考虑进去。你甚至都没有把疑似病例，死亡率和治愈率与确诊人数的相关性考虑进去。可想而知，你的模型毫无说服力。如果只是预测一下一天后的人数，勉强还能说出点道理，像你这样预测好几天后的人数，基本就是在瞎蒙了。在这种情况下，就像楼上所说的，你把曲线延长后拉拉直都可以预测个八九不离十。实际的数据分析，是肯定不能这么做的。

你给我算算双色球吧