Visualisierung von Covid-19 Statistiken.
- Für jeden Datenpunkt wird eine lineare Funktion (siehe unten) an
log2(Daten)
gefittet, wobeiDaten
die aktuellsten 4 Datenpunkte für diesen Zeitpunkt sind. Der Parametert=1/b
ergibt dann die aktuell prognostizierte Zeitdauer (unter Annahme einer Exponentialfunktionen), bis sich die Fallzahlen verdopplen.
Fit
vona*2^(x/t)
an die Daten mit der Annahme, dassexp(-inf) = 0
, d.h. keine Fälle in weiter Vergangenheit.Fit (log2)
ist der Fit einer linearen Funktionb*x+c
anlog2(Daten)
, wobei nur Datenpunkte mit Fällen > 50 verwendet werden.
- Download der Daten mittels
git submodule init
undgit submodule update
. - Die verwendeten Python-Bibliotheken sind in
requirements.txt
aufgelistet.