fitVirusCV19函数实现了去除易感感染(SIR)的流行病模型，用于流行病评估的估计。假设该模型是对单阶段流行病的合理描述。具体来说，该模型假设人口不变，人口混合均匀，感染者被清除的可能性相同。这个模型是数据驱动的，所以它的预测和数据一样好。预测随着新的或变化的数据而变化。官方宣布的疫情爆发和节目报道的疫情爆发没有任何关系。程序指示开始日期，当数据足以计算初始近似。
对于那些不熟悉流行病模型的人，我们建议阅读以下文章:https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiolog，
http://www.maths.usyd.edu.au/u/marym/populations/hethcote.pdf和https://web.stanford.edu/~jhj1/teachingdocs/Jones-on-R0.pdf．
模型的参数是通过最小化目标函数得到的，目标函数是值的残差平方和和值的差残差平方和。总和的权重是自动选择的。利用优化工具箱函数fminsearch计算未知模型参数的最优值。如果计算失败，则只绘制数据。
这些贡献包含阿根廷、奥地利、比利时、巴西、加拿大、克罗地亚、中国、捷克共和国、丹麦、德国、匈牙利、法国、冰岛、印度、印度尼西亚、伊朗、意大利、日本、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、俄罗斯、斯洛伐克、塞尔维亚、斯洛文尼亚、韩国、西班牙、瑞士、土耳其、英国、美国与世界(至2020年4月28日)
在epidemy求值图上，区域为单独的epidemy阶段着色（这些阶段不是标准的，但为了方便而任意选择）：
红色快速生长期
黄色-过渡到稳态阶段
绿色-结束阶段（高原阶段）
在总案例图上，边际为+/-3*RMSE;在每日新案例图中，利润率为+/dRMSE。
上每日例生长因子图表两条线1％（绿色）和5％（红色）仅示出了用于定向原因。
结果保存在结构RES（见函数fiVirusCV19头）。可选地，所述结果可以由被打印
fitVirusCV19（@getDataXXX，'prn'，'on'）
其中XXX代表该国的名称。当回归失败，则只有数据绘制。人口大小被限制为12 Mio.您可以更改名称/值对的上限：
fitVirusCV19（@ getDataXXX， 'n最大'，n最大）
如果最终预测过高或超过国家人口，请使用此选项。
将增长率从图中排除(def值为3)
fitVirusCV19 (@getDataXXX nsp, 2)
功能analyseCV绘出的联系号码（Sigma）的评价的曲线图，CEND（流行性尺寸），N（初始易感人群大小）。从流行起使用10天分析国家XXX数据
analyseCV19（@ getDataXXX，10）
免责声明：软件和数据用于教育，不用于医疗或商业用途。模型在某些情况下可能会失败。特别是，模型可能不充分；该模型可能会在初始阶段以及遇到其他流行病阶段或疫情（SIR模型未描述）时失败。你可以自行决定使用它。
这些数据仅用于演示fitVirusCV19的操作。FitVirus和演示数据仅用于教育和学术目的，不应用于医疗和商业目的。它们按原样提供，任何明示或默示保证，包括但不限于适销性和特定用途适用性的默示保证，均不予以承认。
数据来源
https://ourworldindata.org/coronavirus-source-data．
https://www.worldometers.info/coronavirus/coronavirus-cases/#case-tot-outchina
https://en.wikipedia.org/wiki/2019%E2%80%9320_coronavirus_pandemic_by_country_and_territory
数据的实际来源是用于在相应的getData功能报告的每个国家。
新：importTotalCases起作用读取并生成从
更详细的描述中可以找到
https://www.researchgate.net/publication/339311383_Estimation_of_the_final_size_of_the_coronavirus_epidemic_by_the_SIR_model
示例见
https://www.researchgate.net/publication/339912313_Forecasting_of_final_COVID-19_epidemic_size_200318
引用为
米兰巴蒂斯塔（2021）。fitVirusCOVID19(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/74658-fitviruscovid19)， MATLAB中央文件交换。检索．
MATLAB版本兼容性
平台的兼容性
窗户 马科斯 Linux标签
致谢
受到启发的：类新冠病毒，fitVirusCV19varW（可变重量的SIR模型的拟合），fitVirusCV19_state（美国COVID-19 SIR模型），fitVirusCV19v3（新冠病毒-19 SIR型）
