基于上海疫情折线统计图,我的分析是
基于上海疫情折线统计图,我的分析是
全国985大学名单排名根据0301-0402官方发布的疫情病例统计数据（每日病例包括确诊人数和无症状感染者人数），对上海疫情的发展变化做简单分析，先上结论和统计图形。
以5日移动均值和移动方差图形为准：从3月份以来，官方发布的疫情统计数据看，上海疫情经历了剧烈的变化，统计图形与前后不同的防控措施相符合。3月26日-3月29日病例的移动方差有一段明显的下降（这个阶段可以视为统计图形的第一次分形）。疫情在未来几天会经历一个先趋向稳定再减少的过程；病例总人数的移动方差的波动幅度和波动速率都会逐渐减小，即移动方差值向1000-1200收敛，然后向下走出这个数值区间的时点就是疫情反转的拐点。
3月份前期的病例数据不充分；
3日移动方差数据截止到0402没有收敛，故不作分析；
整个3月份上海疫情经历了不同的防控阶段，从图中选择移动方差图形比较平滑的5日均线和7日均线，这样可以在一定程度上消除不同防控措施下原始数据的差异。
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windows defender用移动方差研判数据变化的波动，到第一个波动很大的显性时点，在此基础上观察移动方差的变化，因为在全面统一的防控措施下，病例总数的移动方差变化是趋于稳定的，即在一定的数值区间内；
在经历一段时间的防控，如果移动方差向上脱离上述数值区间，表明疫情仍在扩展或防控措施效果不是很好，需要调整或加码；如果移动方差向下脱离上述数值区间，说明疫情防控措施取得明显的效果，疫情处于可控状态；3月26日--3月29日是一个下降阶段，后续的病例数据相对充分，防控措施逐渐完整且统一，图形走势都以此为基础展开。
等4月3日、4日的数据出来，就可以移动方差数据的分形分析，根据分形图形的深度和速度预判拐点的时间。
农村电视剧如果能到03年北京非典感染人数的统计分布形态，可以根据其形态，推算上海新冠的发展变化和拐点。
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