编者按：这个文件被选为MATLAB中心本周的挑选
该功能fitVirus03实现了从日常预测epidemy最终尺寸的估计的逻辑模型。该模型是数据驱动的，所以它的预测是一样好数据。此外，假定模型是一个阶段流行的一个合理的说明。但是，如果疫情发展到第二阶段的模型变得无用。该模型也没用初始流行阶段。
的贡献包含冠状奥地利，比利时，中国，克罗地亚，丹麦，德国，匈牙利，法国，伊朗，意大利，伦巴第，挪威，荷兰，纽约州，葡萄牙，斯洛文尼亚，韩国，西班牙，瑞士，英国，美国数据和数据在中国以外（最多24.Mar.2020）
回归收敛失败可能纯的初始猜测或小的数据集。因此，该方法并不适用于流行的早期阶段。此外，结果是无用的，如果回归统计不符合最低标准，说R ^ 2> 0.8，p值<0.05。
在流行病学评价图上区域颜色分开流行病学阶段(这些不是标准，但为了方便随意选择):
红 - 快速增长阶段
黄色 - 过渡到稳态阶段
绿色 - 收尾阶段（稳定期）
产生的第二数字是每日epidemy尺寸的评价。如果这些值不收敛于一个常数，然后疫情可能是尚未稳定。
更详细的描述可以在
https://www.researchgate.net/publication/339240777_Estimation_of_the_final_size_of_coronavirus_epidemic_by_the_logistic_model
例子中可以找到
https://www.researchgate.net/publication/339912313_Forecasting_of_final_COVID-19_epidemic_size_200318
基于SIR模型的新版本可在
//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/74658-fitviruscovid19
对于其他国家的数据都可以从
https://ourworldindata.org/coronavirus-source-data。
免责声明。软件和数据是用于教育，而不是用于医疗或商业用途。
引用作为
米兰巴蒂斯塔（2020）。fitVirus（//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/74411-fitvirus），MATLAB中央文件交换。检索。
意见及评级(43）
更新
| 2.1.2 | 改变形象 |
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| 2.1.1 | 添加RMSE的图。更新数据。 |
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| 魅惑 | 更改图形布局。更新数据。 |
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| 2.0.25 | 禁止无效的预测时，案件的实际数量比实际更大 |
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| 2.0.24 | 正确的描述 |
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| 2.0.23 | 添加数据源 |
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| 2.0.22 | 添加数据，丹麦，匈牙利，挪威，纽约州 |
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| 2.0.21 | 提高初始猜测。比利时，克罗地亚，英国添加数据。升级数据荷兰（感谢罗尔夫Boelens） |
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| 2.0.20 | 新增约fitVirusCOVID19程序说明 |
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| 2.0.19 | 正确的链接到新版本 |
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| 2.0.18 | 正确的猜测(感谢Nikolas Wernecke)。将实际的每日用例添加到图中。病例总数和感染率的R2被添加到概要中。数据包括葡萄牙。 |
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| 2.0.17 | 添加关于程序新版本的说明(感谢Joshua McGee) |
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| 2.0.16 | 更新的要求 |
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| 2.0.15 | 数据与荷兰和美国的脚本添加（感谢罗尔夫Boelens） |
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| 2.0.14 | 更新说明 |
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| 2.0.13 | 添加示例链接 |
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| 2.0.12 | 为奥地利添加数据 |
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| ) | 正确的数据 |
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| 2.0.10 | 更新数据。添加法国、瑞士的数据 |
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| 2.0.9 | 更改摘要 |
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| 2.0.8 | 为西班牙添加数据 |
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| 2.0.7 | 更新说明 |
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| 2.0.6 | 添加数据为德国 |
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| 2.0.5 | 更新数据。加入总结报告现场脚本。 |
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| 2.0.4 | 去掉上限。 |
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| 2.0.3 | 更新数据。小的变化。R2现在包含在表中。 |
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| 2.0.2 | 微小的变化 |
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| 2.0.1 | 更改imaga |
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| 2.0.0 | 主要的修改。剔除威布尔回归，剔除高峰时间曲线图，合并曲线图进行流行评估及其发生率。增加流行持续时间和结束日期报告。用C0替换回归变量A。添加斯洛文尼亚的数据。 |
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| 1.0.14 | 微小的修改 |
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| 1.0.13 | 添加伊朗和中国以外的数据。威布尔回归现在是可选的。 |
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| 1.0.12 | 将数据添加到2020年3月7日 |
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| 1.0.11 | 韩国正确的数据 |
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| 1.0.10 | 添加数据5.Mar.2020 |
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| 1.0.9 | 每日预测的相对误差的正确计算 |
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| 1.0.8 | 为意大利添加数据 |
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| 1.0.7 | 正确的描述 |
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| 1.0.6 | 添加数据4.Mar.2020 |
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| 1.0.5 | 正确的描述 |
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| 1.0.4 | 3添加数据2020年3月 |
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| 1.0.3 | 更新说明 |
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| 1.0.2 | 例如更新 |
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| 1.0.1 | 添加图片 |
MATLAB版本兼容性
平台兼容性
视窗 苹果系统 Linux的标签
fitVirus_v23
fitVirus_v23 /数据
fitVirus_v23 / report03
您还可以选择从下面的列表中的网站：
罗伯托·帕伦特(查看配置文件)
优素福Kursat Tuncel的(查看配置文件)
JETA Statovci(查看配置文件)
您可以添加科索沃数据？
罗伯特·弗拉戈索(查看配置文件)
非常感谢您更新自己的程序和固定的失败。
米兰巴蒂斯塔(查看配置文件)
罗伯托，你已经安装了统计工具箱？
罗伯特·弗拉戈索(查看配置文件)
您好，我有一个问题想运行fitVirus03功能和Matlab的礼物我这个错误：
> > fitVirus03 (@getDataGermany);
****估计德国疫情规模
初始猜测K = 126123 R = 0.287012 A = 18645
使用错误optimoptions（线105）
“SpecifyObjectiveGradient”不是LSQCURVEFIT的选项。
可以在lsqefit文档页面上找到选项列表。
fitVirus03中的错误(第50行)
选择= optimoptions (“lsqcurvefit”,“显示”,“关闭”,…
他们可以帮助我知道我做错了。
谢谢你！
大卫·佛朗哥(查看配置文件)
谢谢！
大卫·佛朗哥(查看配置文件)
请更新此代码与图形从fitVirusCOVID19。
大卫·佛朗哥(查看配置文件)
谢谢！
穆罕默德Khoirul伊玛目穆夫提(查看配置文件)
卢马克(查看配置文件)
贡纳尔(查看配置文件)
很好，但是如果modell也能在GNU Octave中运行的话，它会有更大的影响(也就是说，optimoptions和嵌套函数需要兼容的版本)。
ibsen Pinheiro里卡多(查看配置文件)
有没有人试图将Matlab代码移植到其他解决方案，比如GNU Octave?
我将巴西的数据发给了do Mr. Batista，以便他可以添加到报告中。
米兰巴蒂斯塔(查看配置文件)
对所有。SIR模型改进了收敛性和初始猜测计算。我认为它比logistic模型更有效，但是更健壮。
//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/74658-fitviruscovid19
米兰巴蒂斯塔(查看配置文件)
亲爱的克劳迪奥，感谢您的建议。请记住，物流模式是非常简单的。每日预测可以是非常不错的。我对斯洛文尼亚预测是由3月19日百分之几。但在这一天，我们有一个地方爆发（跳跃）。这样的事件后，预测是没用几天，因为每天的预测值低于实际的。这种情况在几天之内改变（如长安2月12日）。SIR模型也有类似的问题。
亚当·赫普沃斯(查看配置文件)
克劳迪奥Gelmi(查看配置文件)
亲爱的米兰，我一直在使用你的函数在智利和过去三天，预测是相当不错的。我加了95％的置信区间为“第二天”的预测。既然你已经在使用SML工具箱，它可能是更多的用户非常有用。这里是我的代码行：
[betaNL，RNL，JNL] = nlinfit（samplaTime（1：N），sampleC（1：N），@乐趣，COEF）;
[Ypred，δ= nlpredci（@fun，[samplaTime（端）+1]”，betaNL，RNL， '雅可比行列式'，JNL）;
T =表（samplaTime（结束）+ 2，轮（Ypred），圆形（三角）， 'VariableNames'，{ '日'， '预测'， 'CI'}）
再次感谢您的分享。
迭戈罗尔丹(查看配置文件)
很酷！
伊沃大号(查看配置文件)
伟大的工作米兰。对于葡萄牙，我建议要检查这个源（葡萄牙卫生部门）：
https://covid19.min-saude.pt/ponto-de-situacao-atual-em-portugal/
塞巴斯蒂安·霍尔兹(查看配置文件)
“fitnlm”需要统计和机器学习工具箱，您应该更新需求。
约书亚·麦吉(查看配置文件)
对于一个更新的版本与冷凝的代码（在一个单一的.m文件）和自动数据检索用于COVID-19和每个国家：
//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/74603-covid19modeling-fitvirus-adaptation
约书亚·麦吉(查看配置文件)
米兰伟大的工作!
米兰巴蒂斯塔(查看配置文件)
嗨，你是什么意思你的最后一句话是什么意思？
sjcosta(查看配置文件)
你好,
首先感谢大家的MATLAB模型。这似乎很好地工作。我与葡萄牙的情况下更新，这似乎是完美也预测。如何更新葡萄牙号码？
安德烈Augello(查看配置文件)
米兰巴蒂斯塔(查看配置文件)
Rolf Boelens教授为荷兰和美国提供数据和脚本。
摩根埃文斯(查看配置文件)
优秀的典范。使用它的每一天。感谢您的辛勤工作。任何想法时，我们可以期待一个美国模式？
米兰巴蒂斯塔(查看配置文件)
谢谢。该计划的预期目标是帮助人们评估时的疫情就会结束了，如果措施得力估计。现在，我在发布上述网址每日报告。
伯恩哈德·冯·Kraker Schwarzenfeld(查看配置文件)
谢谢你的更新!伟大的工作!
我们可以期待新的图表，隔日？
在这里或其他地方？
伯恩哈德·冯·Kraker Schwarzenfeld(查看配置文件)
莫里斯政治日报(查看配置文件)
迈克·鲁道夫(查看配置文件)
摩根埃文斯(查看配置文件)
彼得Graat(查看配置文件)
不错，但需要优化工具箱
ilPlus30(查看配置文件)
我尝试了模型更新的意大利数据。做得好。感谢分享。
米兰巴蒂斯塔(查看配置文件)
连续回归使用MATLAB功能lsqcurvefit它有没有统计输出。于是又发作了与MATLAB功能fitnlm制造。结果可能会有所不同（小数据集） - 我不知道为什么 - 因此警告只是提醒一句要小心结果的解释。
詹姆斯·加纳(查看配置文件)
绝对不可思议的工作和模式，现在只是在几个国家进行尝试。在德国，虽然回归模型看起来很合适，但我得到了如下信息:“***警告:lsqefit和fitnlm的结果存在显著差异。”
Knlm / Klsq = 358.476
rnlm / rlsq = 0.998951
Anlm / Alsq = 357.319"
我无法理解根本原因，因为最初的猜测是成功的……
米兰巴蒂斯塔(查看配置文件)
我有没有Github上的经验，但我会努力做到你建议什么。
基督教施罗德(查看配置文件)
@milan我想把代码放在Github/Gitlab上，这样其他人就可以发送pull request等等。
克劳迪奥Gelmi(查看配置文件)
好工作米兰!感谢分享。
米兰巴蒂斯塔(查看配置文件)
他们可以做出自己的贡献MATLAB和随意添加fitVirus脚本。你有什么建议？
基督教施罗德(查看配置文件)
这是一个极好的主意，并为学生学习了一下有关这两个MATLAB和统计数据的大好机会。
什么是贡献数据文件对其他国家的最佳方式？
维车队(查看配置文件)